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我从诸如“Why you should never cast floats to ints”之类的文章和许多其他喜欢它的文章中了解到,将浮点数转换为带符号的整数是很昂贵的。我也知道某些架构上的某些转换指令或 SIMD vector 指令可以加快该过程。我很好奇将整数转换为浮点数是否也很昂贵,因为我在该主题上找到的所有 Material 都只讨论了从浮点数转换为整数的成本。
在有人说“你为什么不测试它之前?”我不是在谈论特定架构上的性能,我对遵循 IEEE 754-2008 的跨多个平台转换的算法行为感兴趣。标准。转换算法是否有一些固有的东西会影响一般的性能?
直觉上,我认为从整数到浮点的转换通常会更容易,原因如下:
最佳答案
Intel 在其“架构优化引用手册”中指定 CVTSI2SD
自 Core2 以来,基本台式机/服务器产品线有 3-4 个周期的延迟(和 1 个周期的吞吐量)。这可以被接受为一个很好的例子。
从硬件的角度来看,这种转换需要一些帮助,使其适合合理的循环量,否则成本太高。下面是一个幼稚但相当好的解释。综合考虑,我假设单个 CPU 时钟周期足以进行全角整数加法(但不会太长!),并且前一个周期的所有结果都应用于周期边界。
具有适当硬件辅助 ( priority encoder ) 的第一个时钟周期给出 Count Leading Zeros (CLZ) 结果与检测两种特殊情况:0 和 INT_MIN(MSB 设置和所有其他位清除)。 0 和 INT_MIN 最好分开处理(将常量加载到目标寄存器并完成)。否则,如果输入整数为负数,则取反;这通常需要一个循环(因为否定是反转和添加进位位的组合)。因此,花费了 1-2 个周期。
同时,它可以根据 CLZ 结果计算有偏差的指数预测。请注意,我们不需要处理非规范化值或无穷大。 (如果 x < 0,我们可以根据 CLZ(x) 预测 CLZ(-x) 吗?如果可以,这将为我们节省 1 个周期。)
然后,应用移位(再次循环 1 个周期,使用 barrel shifter )来放置整数值,使其最高的 1 位于固定位置(例如,使用标准的 3 个扩展位和 24 位尾数,这是第 26 位)。桶形移位器的这种用法应将所有低位组合到粘滞位(可能需要单独的自定义桶形移位器实例;但这比缓存兆字节或 OoO dispatcher 便宜)。现在,最多 3 个周期。
然后,四舍五入。在我们的例子中,舍入分析 4 个最低当前值位(尾数 LSB、保护、舍入和粘性),以及 OTOH,当前舍入模式和目标符号(在周期 1 提取)。舍入为零 (RZ) 会导致忽略保护/舍入/粘滞位。将正值舍入到 -∞ (RMI),将负值舍入到 +∞ (RPI) 与归零相同。四舍五入到相反符号的 ∞ 导致主尾数加 1。最后,四舍五入到最近关系到偶数 (RNE):x000...x011 -> 丢弃; x101...x111 -> 加 1; 0100 -> 丢弃; 1100 -> 加 1。如果硬件足够快,可以在同一个周期添加这个结果(我猜这很可能),我们现在最多有 4 个周期。
上一步的添加会导致进位(如 1111 -> 10000),因此,指数可以增加。最后一个周期是打包符号(从周期 1)、尾数(到“有效数”)和偏置指数(根据 CLZ 结果在周期 2 上计算,并可能用周期 4 的进位进行调整)。所以,现在5个周期。
Is conversion from int to float generally cheaper than float to int?
ui32_to_f32.c
开始源文件。他们为中间值使用更多的附加位,但这不是主要的。
关于c++ - 将有符号整数转换为二进制 float 是否比逆运算便宜?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34071788/
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