簡介：
在浮點運算領域，潛在的除法和乘法之間的性能差異常常會激發人們的好奇心。本文旨在深入探討此主題，探討使用除法或乘法進行編碼是否會產生效能優勢。
效能注意事項：
傳統上，浮點計算中的除法被認為比乘法慢。然而，現代處理器架構為這些操作提供了不同程度的效能。許多 CPU 僅需 1 或 2 個時脈週期即可執行乘法，而除法通常需要更多週期。
例如，除法可以超過 24 個週期，正如該主題的答案中所強調的那樣。這種差異源自於這些操作的演算法性質。乘法可以分解為大量並發加法，而除法涉及迭代減法，這是硬體中效率較低的過程。
程式碼結構的影響：
在分析程式碼結構中，更新1 中提供的範例表明，與乘法相比，除法可能會產生顯著的效能開銷。在程式碼片段中：
float f1, f2 = 2
float f3 = 3;
for( i =0 ; i < 1e8; i++)
{
f1 = (i * f2 + i / f3) * 0.5; //or divide by 2.0f, respectively
}循環內的除法運算 (i / f3) 會導致執行時間增加。除以 2.0f（乘法方法）會提高效能。
除法複雜性的根本原因：
除法的架構要求比乘法更複雜。除法涉及求兩個數的商，這個過程需要更複雜的計算。為了緩解這個問題，一些 FP 單元採用了一種稱為倒數乘法的近似技術，該技術以犧牲精度為代價來加快除法速度。
結論：
而浮點在現代 PC 架構上，除法可能比乘法慢，效能差異取決於特定處理器和正在執行的程式碼結構。對於性能至關重要的應用程序，選擇乘法而不是除法可能會帶來一些優勢。然而，這些操作的相對性能影響應該在整體演算法設計的背景下進行評估。
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