我一直在编写一些cython代码来实现我想在python中使用的多精度数组操作（主要是点积和矩阵求逆）。我使用mpfr作为底层C库，并通过在C和Cython中测试，我发现mpfr（精度为200位）比numpy（机器精度）慢50-200倍（取决于操作）。我知道mpfr非常快，但我仍然发现这个开销非常大。因为我的需求非常有限（固定精度，只有基本操作，如add，mult等等。）我想知道我是否可以手工编写一些多精度操作（无论仔细舍入等等）。不幸的是，这涉及到相当多的工作，所以我希望在C或英特尔组件中找到一些免费的代码片段来进行基本的多精度算术。我要感谢对后者的任何提及，或者为什么我应该或不应该采用这种方法。
更新：我应该提到我已经尝试过QD库，它实际上（略微）比MPFR慢，速度相近（212位）。我想这肯定是由于C ++开销。
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您可以尝试使用double-double或quad-double库。这些库利用现有的双精度硬件来提高速度（我将摘要写成了我自己的question的一部分）。后者似乎有code。
这些库要求底层硬件按照IEEE 754标准的要求运行完全。如果以过高的精度进行计算，它们会分解。如果您的目标是现代桌面处理器，请确保您的编译器为浮点计算生成SSE2指令。如果由于某种原因你被困在8087指令中，最好使用双倍扩展库（数字表示为两个80位数字的总和）。 CRlibm内有一个应该没有太多工作就可以出来。
或者，可能值得尝试GMP的MPF类型。它可能会更快，因为它不会像MPFR according to the latter's FAQ一样好。