對於浮點運算,處理器具有不對稱的效能。雖然乘法通常只需要幾個時脈週期,但除法可能需要更長的時間。這種差異會影響程式碼效率,如提供的範例所示:
float f1 = 200f / 2; float f2 = 200f * 0.5;
在許多情況下,乘以 0.5 會比除以 2 稍快。這種差異是由於硬體除法的複雜性而產生的.
除法需要一個迭代的減法過程,就像長除法一樣小學。相反,乘法在很大程度上可以透過同時加法來執行,使其運算速度更快。
為了改善除法的效能損失,一些 CPU 採用倒數近似來加速這個過程。雖然這種方法不如真正的除法準確,但它可以顯著提高速度。
效能差異在以下循環中變得更加明顯:
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 }
這裡,循環內的除法運算將帶來很大的開銷,因此最好使用乘以0.5
了解浮點除法的硬體限制可以幫助程式設計師最佳化程式碼效能。在許多情況下,利用乘以常數值比直接除法快得多,特別是在循環中。
以上是為什麼浮點運算中乘法通常比除法快?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!