부동 소수점 나눗셈은 항상 곱셈보다 느립니까?

부동 소수점 나눗셈과 곱셈: 성능 비교

현대 컴퓨터 아키텍처에서는 부동 소수점 연산의 효율성이 전체 프로그램 성능에 영향을 미치는 경우가 많습니다. . 한 가지 일반적인 논쟁은 부동 소수점 나누기가 본질적으로 부동 소수점 곱셈보다 느린지 여부를 둘러싸고 진행됩니다. 이 질문을 해결하기 위해 기본 메커니즘과 성능 고려 사항을 살펴보겠습니다.

CPU의 나눗셈과 곱셈

CPU 내의 부동 소수점 단위(FPU)는 일반적으로 나눗셈과 곱셈을 구현합니다. 별도의 하드웨어 회로를 사용합니다. 곱셈은 ​​산술 논리 장치(ALU)에서 동시에 실행될 수 있는 일련의 반복적 덧셈을 포함하므로 일반적으로 더 빠릅니다. 그러나 나눗셈은 연속적인 근사 또는 반복을 통해 단계적으로 계산해야 하는 더 복잡한 작업입니다. 이 반복 프로세스에는 본질적으로 추가 시간이 걸립니다.

따라서 클럭 주기 측면에서 나눗셈 연산은 곱셈보다 더 까다로운 경향이 있습니다. 이러한 차이는 나눗셈에서 제수를 반복적으로 빼고 몫을 얻을 때까지 나머지를 업데이트하는 나눗셈 알고리즘 요구 사항에서 발생합니다.

성능 고려 사항

분할은 일반적으로 느리지만, 분할에 비해 성능에 영향을 미칠 수 있는 특정 요인이 있습니다. 곱셈:

• 하드웨어 설계: CPU 아키텍처에 따라 부동 소수점 연산을 위한 클럭 속도와 하드웨어 최적화가 다를 수 있습니다. 일부 CPU에는 특정 시나리오에 대한 분할을 가속화하기 위한 특수 회로가 포함될 수 있습니다.
• 작업 순서: 여러 작업이 순차적으로 수행되는 경우 분할은 곱셈보다 전체 성능에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 나눗셈과 관련된 지연은 여러 번의 반복으로 인해 증폭될 수 있습니다.
• 정밀도: 더 높은 정밀도 분할에는 더 많은 반복 단계가 필요하므로 실행 시간이 길어집니다. 정밀도가 낮은 부문은 성능이 더 좋을 수 있습니다.

특정 사례

제공된 코드 조각의 맥락에서:

float f1 = 200f / 2
float f2 = 200f * 0.5

두 접근 방식 모두 2로 나누기를 수행하지만 후자는 0.5로 곱셈을 사용합니다. 일반적으로 이 경우 곱셈은 나눗셈에 필요한 반복 계산을 피하기 때문에 선호됩니다.

그러나 업데이트된 코드 조각에서는

float f1;
float f2 = 2
float f3 = 3;
for( i =0 ; i < 1e8; i++)
{
  f1 = (i * f2 + i / f3) * 0.5; //or divide by 2.0f, respectively
}

나눗셈이 계산에 사용되므로 대체합니다. 곱셈을 사용하면 성능이 향상되지 않습니다. 이 시나리오에서는 전체 부동 소수점 연산 수를 최소화하도록 루프를 최적화하는 것이 더 유리할 것입니다.

결론

최신 CPU는 일반적으로 나눗셈에 비해 더 빠른 곱셈 연산을 제공합니다. 특정 하드웨어 최적화 및 작업 순서가 성능에 영향을 미칠 수 있지만 분할의 알고리즘 복잡성은 상대적으로 느린 실행 시간의 핵심 요소로 남아 있습니다. 코드 최적화에서는 가능하면 나누기 대신 곱셈을 선택하면 성능이 향상될 수 있습니다.

위 내용은 부동 소수점 나눗셈은 항상 곱셈보다 느립니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!