Question

我正在实现相干噪声函数，并且惊讶地发现使用梯度噪声（即Perlin噪声）实际上比值噪声略快。分析表明，原因是将随机int值转换为范围-1.0到1.0的双倍所需的除法：

static double noiseValueDouble(int seed, int x, int y, int z) {
    return 1.0 - ((double)noiseValueInt(seed, x, y, z) / 1073741824.0);
}

渐变噪声需要多次乘法，但由于预先计算的梯度表直接使用noiseValueInt来计算表中的索引，并且不需要任何除法。所以我的问题是，考虑到除法是2（2 ^ 30）的幂，我怎样才能使上述除法更有效。

从理论上讲，所有需要做的就是从双指数中减去30，但是通过强力（即位操作）这样做会导致各种极端情况（INF，NAN，指数溢出等）。 x86组装解决方案没问题。

Answer 1

用反向值声明一个变量（或常量）并乘以它，有效地将除法改为乘法：

static const double div_2_pow_30 = 1.0 / 1073741824.0;

另一种方式（利用数字是2的幂的属性）是用位操作修改指数。这样做会使代码依赖于使用可能不太便携的IEEE标准存储的双精度。

Answer 2

我不确定你能相信这里的分析。对于更小，更快的函数，分析代码本身的效果开始扭曲结果。

在循环中运行noiseValueDouble和相应的替代方案以获得更好的数字。

x86汇编程序解决方案是一个有点小问题的解决方案，您也可以在C中进行数字处理。快速二次除法指令（位移）仅对整数存在。< / p>

如果你真的想使用特殊说明，MMX或其他东西。

Answer 3

我尝试用gcc编译：

double divide(int i) {
    return 1.0 - (double)i / 1073741824.0;
}

-O3将其编码为FMULS - 指令，-O3 -mfpmath=sse -march=core2使用SSE指令集并将其编码为MULSD。我不知道什么是最快的，但函数调用本身可能比实际分区慢几个数量级。

Answer 4

您可以直接使用函数frexp和ldexp来修改指数。我不确定这会不会更快。