développement back-end
C++
Les calculs de nombres entiers sont-ils toujours plus rapides que les calculs à virgule flottante sur le matériel moderne ?
Les calculs de nombres entiers sont-ils toujours plus rapides que les calculs à virgule flottante sur le matériel moderne ?
Calculs à virgule flottante et calculs d'entiers sur du matériel moderne : défis et démystification du mythe selon lequel l'entier est plus rapide
Les calculs à virgule flottante ont un réputation historique d'être lent en raison de la présence de coprocesseurs optionnels à l'ère 386. Cependant, les processeurs modernes dotés d’architectures avancées et de puissantes capacités de calcul remettent en question cette idée reçue. Cet article aborde le sujet des calculs en virgule flottante sur le matériel moderne, en examinant les facteurs qui peuvent affecter les performances et en fournissant une méthode pour tester la vitesse relative des opérations en virgule flottante et sur les nombres entiers.
Table des matières :
- Calculs d'entiers et de virgules flottantes dans le passé
- L'évolution du processeur Architectures
- Variation des performances selon les architectures
- Test des performances sur le matériel cible
- Résultats d'analyse comparative
- Ressources supplémentaires
Calculs d'entiers et de virgules flottantes dans le Passé
À l'ère des processeurs 386, les calculs en virgule flottante étaient en effet nettement plus lents que les calculs en nombres entiers en raison des capacités de calcul limitées des coprocesseurs optionnels. Cette contrainte a souvent conduit les développeurs à opter pour des calculs d'entiers, même pour des tâches où la précision en virgule flottante était intrinsèquement plus adaptée.
L'évolution des architectures de processeur
Les processeurs modernes ont connu des phénomènes spectaculaires. les progrès de l'architecture, y compris l'introduction d'unités à virgule flottante (FPU) dédiées et de conceptions superscalaires. Ces améliorations ont considérablement réduit l'écart de performances entre les calculs à virgule flottante et les calculs d'entiers, rendant le choix moins évident.
Variation des performances selon les architectures
La généralisation des calculs d'entiers sont universellement plus rapides que les calculs en virgule flottante, car les performances peuvent varier considérablement en fonction de l'architecture spécifique du processeur. Différents processeurs comportent un nombre variable d'ALU et de FPU, ainsi que des variations dans leurs performances ALU/FPU individuelles. Cette variation des capacités matérielles peut entraîner des différences significatives dans la vitesse relative des opérations sur les virgules flottantes et les entiers.
Test des performances sur le matériel cible
Pour déterminer le choix optimal pour votre application spécifique, il est crucial d’effectuer des benchmarks sur le matériel cible. S'appuyer sur les résultats de différentes architectures peut conduire à des conclusions trompeuses.
Résultats de l'analyse comparative
Des exemples de résultats d'analyse comparative de différents processeurs démontrent la variation substantielle des performances entre les architectures. Bien que les calculs de nombres entiers puissent être légèrement plus rapides dans certains cas, les calculs en virgule flottante sont généralement comparables en vitesse et offrent souvent une plus grande précision.
Supplémentaire Ressources :
- [intel.com/content/www/us/en/develop...](https://intel.com/content/www/us/en/develop ...
- [Point flottant vs Entier](h...://stackoverflow.com/questions/5.../flo...
Conclusion
En virgule flottante les calculs étaient historiquement plus lents que les calculs d'entiers, ce n'est plus le cas sur le matériel moderne. Les performances des calculs en virgule flottante dépendent fortement de l'architecture du processeur cible, et il est recommandé d'effectuer des tests pour déterminer les calculs. choix optimal pour des applications spécifiques. Dans de nombreux cas, les calculs en virgule flottante peuvent offrir un meilleur équilibre entre précision et performances.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
Video Face Swap
Échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grâce à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit !
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Sujets chauds
1665
14
1424
52
1321
25
1269
29
1249
24
C # vs C: Histoire, évolution et perspectives d'avenir
Apr 19, 2025 am 12:07 AM
L'histoire et l'évolution de C # et C sont uniques, et les perspectives d'avenir sont également différentes. 1.C a été inventé par Bjarnestrousstrup en 1983 pour introduire une programmation orientée objet dans le langage C. Son processus d'évolution comprend plusieurs normalisations, telles que C 11, introduisant des mots clés automobiles et des expressions de lambda, C 20 introduisant les concepts et les coroutines, et se concentrera sur les performances et la programmation au niveau du système à l'avenir. 2.C # a été publié par Microsoft en 2000. Combinant les avantages de C et Java, son évolution se concentre sur la simplicité et la productivité. Par exemple, C # 2.0 a introduit les génériques et C # 5.0 a introduit la programmation asynchrone, qui se concentrera sur la productivité et le cloud computing des développeurs à l'avenir.
C # vs C: courbes d'apprentissage et expérience du développeur
Apr 18, 2025 am 12:13 AM
Il existe des différences significatives dans les courbes d'apprentissage de l'expérience C # et C et du développeur. 1) La courbe d'apprentissage de C # est relativement plate et convient au développement rapide et aux applications au niveau de l'entreprise. 2) La courbe d'apprentissage de C est raide et convient aux scénarios de contrôle haute performance et de bas niveau.
La communauté C: ressources, soutien et développement
Apr 13, 2025 am 12:01 AM
C Les apprenants et les développeurs peuvent obtenir des ressources et le soutien de Stackoverflow, des cours R / CPP de Reddit, Coursera et EDX, des projets open source sur GitHub, des services de conseil professionnel et CPPCON. 1. StackOverflow fournit des réponses aux questions techniques; 2. La communauté R / CPP de Reddit partage les dernières nouvelles; 3. Coursera et Edx fournissent des cours de C officiels; 4. Projets open source sur GitHub tels que LLVM et Boost Améliorer les compétences; 5. Les services de conseil professionnel tels que Jetbrains et Perforce fournissent un support technique; 6. CPPCON et d'autres conférences aident les carrières
C et XML: Explorer la relation et le soutien
Apr 21, 2025 am 12:02 AM
C interagit avec XML via des bibliothèques tierces (telles que TinyXML, PUGIXML, XERCES-C). 1) Utilisez la bibliothèque pour analyser les fichiers XML et les convertir en structures de données propices à C. 2) Lors de la génération de XML, convertissez la structure des données C au format XML. 3) Dans les applications pratiques, le XML est souvent utilisé pour les fichiers de configuration et l'échange de données afin d'améliorer l'efficacité du développement.
Au-delà du battage médiatique: évaluer la pertinence de C aujourd'hui
Apr 14, 2025 am 12:01 AM
C a toujours une pertinence importante dans la programmation moderne. 1) Les capacités de fonctionnement matériel et directes en font le premier choix dans les domaines du développement de jeux, des systèmes intégrés et de l'informatique haute performance. 2) Les paradigmes de programmation riches et les fonctionnalités modernes telles que les pointeurs intelligents et la programmation de modèles améliorent sa flexibilité et son efficacité. Bien que la courbe d'apprentissage soit raide, ses capacités puissantes le rendent toujours important dans l'écosystème de programmation d'aujourd'hui.
L'avenir de C: adaptations et innovations
Apr 27, 2025 am 12:25 AM
L'avenir de C se concentrera sur l'informatique parallèle, la sécurité, la modularisation et l'apprentissage AI / Machine: 1) L'informatique parallèle sera améliorée par des fonctionnalités telles que les coroutines; 2) La sécurité sera améliorée par le biais de mécanismes de vérification et de gestion de la mémoire plus stricts; 3) La modulation simplifiera l'organisation et la compilation du code; 4) L'IA et l'apprentissage automatique inviteront C à s'adapter à de nouveaux besoins, tels que l'informatique numérique et le support de programmation GPU.
Comment utiliser la bibliothèque Chrono en C?
Apr 28, 2025 pm 10:18 PM
L'utilisation de la bibliothèque Chrono en C peut vous permettre de contrôler plus précisément les intervalles de temps et de temps. Explorons le charme de cette bibliothèque. La bibliothèque Chrono de C fait partie de la bibliothèque standard, qui fournit une façon moderne de gérer les intervalles de temps et de temps. Pour les programmeurs qui ont souffert de temps et ctime, Chrono est sans aucun doute une aubaine. Il améliore non seulement la lisibilité et la maintenabilité du code, mais offre également une précision et une flexibilité plus élevées. Commençons par les bases. La bibliothèque Chrono comprend principalement les composants clés suivants: std :: chrono :: system_clock: représente l'horloge système, utilisée pour obtenir l'heure actuelle. std :: chron
Qu'est-ce que l'analyse statique en C?
Apr 28, 2025 pm 09:09 PM
L'application de l'analyse statique en C comprend principalement la découverte de problèmes de gestion de la mémoire, la vérification des erreurs de logique de code et l'amélioration de la sécurité du code. 1) L'analyse statique peut identifier des problèmes tels que les fuites de mémoire, les doubles versions et les pointeurs non initialisés. 2) Il peut détecter les variables inutilisées, le code mort et les contradictions logiques. 3) Les outils d'analyse statique tels que la couverture peuvent détecter le débordement de tampon, le débordement entier et les appels API dangereux pour améliorer la sécurité du code.
