相关疑难解决方法(0)

通过编码是否有任何(非微优化)性能增益

float f1 = 200f / 2

在比较中

float f2 = 200f * 0.5

几年前我的一位教授告诉我,浮点除法比浮点乘法慢,但没有详细说明原因.

这句话适用于现代PC架构吗？

UPDATE1

关于评论,请同时考虑这个案例:

float f1;
float f2 = 2
float f3 = 3;
for( i =0 ; i < 1e8; i++)
{
  f1 = (i * f2 + i / f3) * 0.5; //or divide by 2.0f, respectively
}

更新2 从评论中引用:

[我想]知道什么是算法/架构要求导致>除法在硬件上比复制要复杂得多

在答案中,我已经声明未对齐访问的速度与对齐访问的速度几乎相同(在x86/x86_64上).我没有任何数字来支持这个陈述,所以我已经为它创建了一个基准.

你看到这个基准测试有什么缺陷吗？你可以改进它(我的意思是,增加GB /秒,所以它更好地反映了真相)？

#include <sys/time.h>
#include <stdio.h>

template <int N>
__attribute__((noinline))
void loop32(const char *v) {
    for (int i=0; i<N; i+=160) {
        __asm__ ("mov     (%0), %%eax" : : "r"(v) :"eax");
        __asm__ ("mov 0x04(%0), %%eax" : : "r"(v) :"eax");
        __asm__ ("mov 0x08(%0), %%eax" : : "r"(v) :"eax");
        __asm__ ("mov 0x0c(%0), %%eax" : : "r"(v) :"eax");
        __asm__ ("mov 0x10(%0), %%eax" : : "r"(v) :"eax");
        __asm__ ("mov 0x14(%0), %%eax" : : "r"(v) :"eax");
        __asm__ ("mov 0x18(%0), %%eax" : : "r"(v) :"eax"); …