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浮動小數(shù)點の除算と乗算のパフォーマンスの比較
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浮動小數(shù)點乗算は常に除算より速いのでしょうか?

Dec 28, 2024 pm 01:48 PM

Is Floating-Point Multiplication Always Faster Than Division?

浮動小數(shù)點の除算と乗算のパフォーマンスの比較

はじめに:

浮動小數(shù)點演算の領(lǐng)域では、潛在的な割り算と掛け算のパフォーマンスの違いは、好奇心を刺激することがよくあります。この記事は、このトピックについて洞察を提供し、除算または乗算を使用したコーディングがパフォーマンス上の利點をもたらすかどうかを説明することを目的としています。

パフォーマンスに関する考慮事項:

伝統(tǒng)的に、浮動小數(shù)點計算における除算は乗算よりも遅いと考えられていました。ただし、最新のプロセッサ アーキテクチャは、これらの操作に対してさまざまなレベルのパフォーマンスを提供します。多くの CPU は乗算をわずか 1 または 2 クロック サイクルで実行できますが、除算には通常より多くのサイクルが必要です。

たとえば、このトピックに関する回答で強調(diào)されているように、除算は 24 サイクルを超える場合があります。この不一致は、これらの操作のアルゴリズムの性質(zhì)に起因します。乗算は多數(shù)の同時加算に分解できますが、除算には反復(fù)的な減算が含まれ、ハードウェアでの非効率的なプロセスとなります。

コード構(gòu)造の影響:

の影響を分析する場合コード構(gòu)造を考慮すると、Update 1 で提供される例は、除算が乗算と比較して顕著なパフォーマンス オーバーヘッドを持つ可能性があることを示しています。コード スニペット內(nèi):

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

ループ (i / f3) 內(nèi)の除算演算は、実行時間の増加に寄與します。 2.0f で除算する (乗算アプローチ) と、パフォーマンスが向上します。

除算が複雑になる根本的な理由:

除算のアーキテクチャ要件は、乗算よりも複雑です。割り算には 2 つの數(shù)値の商を求めることが含まれますが、このプロセスにはより複雑な計算が必要です。これを軽減するために、一部の FP ユニットは、逆數(shù)乗算と呼ばれる近似手法を採用しています。これにより、精度は犠牲になりますが、除算が多少高速化されます。

結(jié)論:

浮動小數(shù)點最新の PC アーキテクチャでは除算は乗算よりも遅くなる可能性があり、パフォーマンスの差は特定のプロセッサと実行されるコード構(gòu)造によって異なります。パフォーマンスが重要なアプリケーションでは、除算ではなく乗算を選択した方が若干の利點がある場合があります。ただし、これらの操作の相対的なパフォーマンスへの影響は、全體的なアルゴリズム設(shè)計のコンテキストで評価する必要があります。

以上が浮動小數(shù)點乗算は常に除算より速いのでしょうか?の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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