比C＃中的浮点数快一倍？

Question

我正在编写一个应用程序，它读取大型浮点数并使用它们执行一些简单的操作。我正在使用花车，因为我认为它比双打快，但经过一些研究后我发现这个话题有些混乱。任何人都可以详细说明这个吗？

Answer 1

简短的回答是，“使用可接受结果所需的精确度。”

您的一个保证是，对浮点数据执行的操作至少在表达式的最高精度成员中完成。因此，将两个 float 相乘至少使用 float 的精度，并乘以 float 和 double 将以至少双精度完成。该标准规定“[浮点]操作的执行精度可能高于操作的结果类型。”

鉴于JIT for .NET试图以所要求的精度离开您的浮点运算，我们可以查看英特尔的文档，以加快我们的运营速度。在Intel平台上，您的浮点运算可以以80位的中间精度完成，并转换为所请求的精度。

从英特尔的C ++浮点运算指南 ¹ （抱歉只有死树），他们提到：

  

  
• 使用单精度类型（例如，float），除非需要通过double或long double获得的额外精度。更高精度类型会增加内存大小和带宽要求。   ...
  
• 避免混合数据类型算术表达式
  

最后一点非常重要，因为you can slow yourself down with unnecessary casts to/from float and double会导致JIT代码请求x87在操作之间抛弃其80位中间格式！

1。是的，它说的是C ++，但是C＃标准加上CLR的知识让我们知道C ++的信息应该适用于这个实例。

Answer 2

我刚刚阅读了MCTS考试70-536的“Microsoft .NET Framework-Application Development Foundation 2nd”，第4页（第1章）有一个注释：

  

注意使用内置类型优化性能
  运行时优化了32位整数类型（Int32和UInt32）的性能，因此将这些类型用于计数器和其他经常访问的整数变量。对于浮点运算，Double是最有效的类型，因为这些操作是由硬件优化的。

由Tony Northrup撰写。我不知道他是否是一个权威，但我希望.NET考试的官方书籍应该有一些权重。这当然不是一个保证。我只是想把它添加到这个讨论中。

Answer 3

几周前，我描述了一个类似的问题。最重要的是，对于x86硬件，浮点数与双打的性能没有显着差异，除非你成为内存绑定，或者你开始遇到缓存问题。在这种情况下，花车通常具有优势，因为它们更小。

当前的英特尔CPU在80位宽的寄存器中执行所有浮点运算，因此实际的计算速度不应在浮点数和双精度数之间变化。

Answer 4

如果加载＆amp;商店运营是瓶颈，然后花车会更快，因为它们更小。如果你在加载和存储之间进行了大量的计算，它应该大致相等。

其他人提到避免浮动和放大之间的转换double，以及使用这两种类型的操作数的计算。这是一个很好的建议，如果你使用任何返回双精度的数学库函数（例如），那么将所有内容保持为双精度将会更快。

Answer 5

我正在编写一个光线跟踪器，并为我的Color类替换浮点数加倍，这给了我5％的加速。用双打替换向量浮动的速度再快5％！非常酷:)）

这是Core i7 920

Answer 6

使用387 FPU算法，浮点只比某些长时间的迭代操作（如pow，log等）快两倍（并且只有在编译器正确设置FPU控制字时才会这样）。

使用压缩SSE算法，但它会产生很大的不同。

Answer 7

Matthijs,

你错了。在现代处理器中，32位比16位效率更高......也许不是内存方面的，但在有效性方面，32位是可行的方法。

你真的应该将你的教授更新为更新的“最新”。 ;）

无论如何，要回答这个问题; float和double具有完全相同的性能，至少在我的Intel i7 870上（如理论上）。

以下是我的测量结果：

（我做了一个“算法”，我重复了10,000,000次，然后重复了300次，然后我做了一个平均值。）

double
-----------------------------
1 core  = 990 ms
4 cores = 340 ms
6 cores = 282 ms
8 cores = 250 ms

float
-----------------------------
1 core  = 992 ms
4 cores = 340 ms
6 cores = 282 ms
8 cores = 250 ms

Answer 8

这表明花车比双打要快一些：http://www.herongyang.com/cs_b/performance.html

通常，只要您对性能进行比较，就应该考虑任何特殊情况，例如使用一种类型需要额外的转换或数据按摩吗？这些加起来并且可以相信这样的通用基准。

Answer 9

在32位系统上浮动应该更快，但是要对代码进行分析以确保您正在优化正确的事情。

Answer 10

我一直认为无论是浮点还是双倍，处理器都经过优化或相同。在我的密集计算中搜索优化（从矩阵中获取大量内容，比较两个值），我发现浮点数的运行速度提高了大约13％。

这令我感到惊讶，但我想这是由于我的问题的本质。我不会在操作的核心中执行float和double之间的转换，我的计算主要是添加，乘法和减法。

这是在我的i7 920上，运行64位操作系统。