現代硬體上的浮點與整數計算：速度比較
在性能關鍵型程式設計的世界中，整數計算的想法本質上比浮點運算更快一直是人們廣泛持有的信念。然而，隨著當今 CPU 的效能呈指數級增長，這種假設仍然有效嗎？
整數至上的神話與現實
整數計算，通常與涉及整數的運算相關由於早期電腦設計中缺乏浮點協處理器，傳統上認為速度更快。然而，現代 CPU 具有高度最佳化的浮點執行單元和緩存，使得速度差異可以忽略不計。
準確評估的基準測試
為了驗證這一說法，各種基準測試已經進行了研究。如所提供的響應所示，這樣的基準測試使用 mygettime() 函數來測量執行時間，比較整數和浮點加/減以及乘/除運算的效能。結果很有啟發性：
現代建築的結果
| Processor | ALU/FPU Operation | Time (microseconds) |
|---|---|---|
| Intel Xeon X5550 | Integer add/sub | 1.005460 |
| Intel Xeon X5550 | Integer mul/div | 3.926543 |
| Intel Xeon X5550 | Float add/sub | 0.993583 |
| Intel Xeon X5550 | Float mul/div | 1.821565 |
如基準測試所示，浮點運算與現代英特爾架構上的整數運算相當，甚至略快。有趣的是，結果顯示整數乘法和除法明顯慢於其他運算。
影響速度的因素
需要注意的是，硬體架構、編譯器最佳化和指令依賴性都會影響操作速度。在可以同時執行多條指令的管線設計中，每個核心的可用 ALU 和 FPU 數量在平行操作執行中起著至關重要的作用。
選擇正確的方法
雖然浮點與整數計算的確切速度可能會根據特定因素而有所不同，但很明顯，整數優越性的假設已經過時了。選擇整數和浮點運算應根據問題的本質和精確度要求。
對於精度要求較高的數值計算，優先選擇浮點運算，而整數運算仍然適用對於基於整數的問題或精度不太重要的情況。
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