정수 계산이 최신 하드웨어의 부동 소수점 계산보다 여전히 더 빠릅니까?

최신 하드웨어의 부동 소수점 대 정수 계산

정수 계산이 정말 더 빠릅니까?

프로그래머들 사이에서 오랫동안 믿어온 것은 정수 계산이 다음과 같다는 것입니다. 본질적으로 부동 소수점 계산보다 빠릅니다. 그러나 이 가정은 최신 멀티 코어 프로세서에는 더 이상 적용되지 않을 수 있습니다.

성능 격차 평가

다양한 CPU 아키텍처에서 정수 및 부동 소수점 계산의 상대적 속도를 평가하려면 다음을 살펴보겠습니다. 일부 데이터에:

64비트 Intel Xeon X5550 @ 2.67GHz, gcc 4.1.2 -O3:

short add/sub: 1.005460 [0]
short mul/div: 3.926543 [0]
long add/sub: 0.000000 [0]
long mul/div: 7.378581 [0]
long long add/sub: 0.000000 [0]
long long mul/div: 7.378593 [0]
float add/sub: 0.993583 [0]
float mul/div: 1.821565 [0]
double add/sub: 0.993884 [0]
double mul/div: 1.988664 [0]

32비트 듀얼 코어 AMD Opteron(tm) 프로세서 265 @ 1.81GHz, gcc 3.4.6 -O3:

short add/sub: 0.553863 [0]
short mul/div: 12.509163 [0]
long add/sub: 0.556912 [0]
long mul/div: 12.748019 [0]
long long add/sub: 5.298999 [0]
long long mul/div: 20.461186 [0]
float add/sub: 2.688253 [0]
float mul/div: 4.683886 [0]
double add/sub: 2.700834 [0]
double mul/div: 4.646755 [0]

이러한 결과는 이러한 아키텍처에서 아키텍처 간 성능 격차가 있음을 보여줍니다. 정수 및 부동 소수점 연산은 상대적으로 작습니다. 어떤 경우에는 부동 소수점 계산이 정수 연산보다 더 빠를 수도 있습니다. 특히 'long long'과 같은 긴 데이터 유형의 경우 더욱 그렇습니다.

성능 고려 사항

몇 가지 요소가 부동 소수점 성능에 영향을 미칩니다. 및 정수 계산:

• CPU 아키텍처: CPU마다 부동 소수점 단위가 다릅니다. (FPU) 및 정수 산술 논리 장치(ALU). 일부 CPU에는 전용 FPU가 있고 다른 CPU에는 FPU와 ALU가 결합되어 있습니다.
• 수퍼스칼라 실행: 최신 CPU는 여러 명령을 병렬로 실행할 수 있는 수퍼스칼라 아키텍처를 사용합니다. 이렇게 하면 정수 연산보다 더 독립적인 연산을 처리할 수 있는 부동 소수점 계산의 성능이 크게 향상될 수 있습니다.
• 부동 소수점 정밀도: 부동 소수점 계산은 다양한 수준의 정밀도를 사용합니다(예: , 단정밀도 또는 배정밀도) 이는 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 배정밀도 계산은 일반적으로 속도가 느리지만 더 넓은 범위의 값을 처리할 수 있습니다.

성능 테스트

특정 대상 하드웨어에서 부동 소수점 및 정수 계산 성능을 정확하게 테스트하려면 , 다음 단계를 따르세요.

1. 원하는 계산을 수행하는 간단한 테스트 프로그램을 작성합니다.
2. 동일한 최적화 설정으로 프로그램을 컴파일합니다.
3. 프로그램을 여러 번 실행하여 시스템 변동의 영향을 줄입니다.
4. 실행 시간을 비교하여 상대 속도를 결정합니다.

결론

정수 계산은 한때 부동 소수점 계산보다 훨씬 빨랐지만 최신 하드웨어에서는 그 격차가 크게 줄어들었습니다. 수퍼스칼라 아키텍처, 전용 FPU 및 효율적인 부동 소수점 라이브러리를 통해 부동 소수점 연산의 속도가 정수 연산과 비슷해졌습니다. 따라서 정수 계산이 본질적으로 더 빠르다고 가정하기 전에 특정 하드웨어와 워크로드를 평가하는 것이 중요합니다.

위 내용은 정수 계산이 최신 하드웨어의 부동 소수점 계산보다 여전히 더 빠릅니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!