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这似乎是一个有点愚蠢的问题,但看到 Alexandre C 的 reply在另一个主题中,我很想知道内置类型是否有任何性能差异:
char
vsshort
vsint
vs.float
vs.double
.
最佳答案
浮点与整数:
从历史上看,浮点运算可能比整数运算慢得多。在现代计算机上,情况不再如此(在某些平台上它会稍微慢一些,但是除非您编写完美的代码并针对每个周期进行优化,否则代码中的其他低效率将淹没差异)。
在某些有限的处理器上,如高端手机中的处理器,浮点可能比整数慢一些,但它通常在一个数量级(或更好)内,只要有可用的硬件浮点。值得注意的是,随着手机被要求运行越来越多的通用计算工作负载,这一差距正在迅速缩小。
在非常有限的处理器(便宜的手机和 toastr )上,通常没有浮点硬件,因此需要在软件中模拟浮点运算。这很慢——比整数算术慢几个数量级。
正如我所说,人们希望他们的手机和其他设备越来越像“真正的计算机”,硬件设计人员正在迅速加强 FPU 以满足这种需求。除非您正在追逐每个最后一个周期,或者您正在为很少或没有浮点支持的非常有限的 CPU 编写代码,否则性能差异对您来说无关紧要。
不同大小的整数类型:
通常,CPU 在处理其 native 字大小的整数时速度最快(对 64 位系统有一些警告)。在现代 CPU 上,32 位操作通常比 8 位或 16 位操作快,但是这在架构之间差异很大。另外,请记住,您不能孤立地考虑 CPU 的速度;它是复杂系统的一部分。即使操作 16 位数字比操作 32 位数字慢 2 倍,当您用 16 位数字而不是 32 位数字表示它时,您可以将两倍的数据放入缓存层次结构中。如果这在让所有数据来自缓存而不是频繁缓存未命中之间产生差异,那么更快的内存访问将胜过 CPU 的较慢操作。
其他注意事项:
向量化进一步平衡了更窄的类型(float
和 8 位和 16 位整数)——您可以在相同宽度的 vector 中执行更多操作。然而,好的 vector 代码很难编写,所以如果没有大量的细心工作,你就不会获得这种好处。
为什么会有性能差异?
CPU上的运算速度快慢实际上只有两个因素:运算的电路复杂度,以及用户对运算速度的要求。
(在合理范围内)任何操作都可以快速进行,只要芯片设计者愿意在问题上投入足够多的晶体管。但是晶体管是要花钱的(或者更确切地说,使用大量晶体管会使你的芯片更大,这意味着每个晶圆上的芯片更少,产量更低,这会花钱),因此芯片设计人员必须权衡使用哪些操作的复杂度,以及他们根据(感知到的)用户需求来做到这一点。粗略地说,您可能会考虑将操作分为四类:
high demand low demand
high complexity FP add, multiply division
low complexity integer add popcount, hcf
boolean ops, shifts
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