Aufführung integrierter Typen: Beurteilung der integralen Arithmetik gegen Floating-Punkt-Arithmetik

integrale Arithmetik- und Floating-Punkt-Arithmetik-Ausstellungsunterschiede, die einst signifikant waren, die einst auf modernen Systemen eingedrungen sind. Integer

historisch gesehen könnten schwimmende Punktoperationen deutlich langsamer sein als Integer-Gegenstücke. Auf zeitgenössischen Computern ist diese Diskrepanz jedoch minimal. Moderne Prozessoren verarbeiten in der Regel die Gleitkomma-Arithmetik in einer Reihenfolge der Größenordnung der ganzzahligen Arithmetik mit vollem Hardwareunterstützung. Diese Lücke verengt sich weiter, da mobile Geräte eine erhöhte Rechenleistung erfordern.

unterschiedliche Ganzzahl -Typen

cpus arbeiten im Allgemeinen am effizientesten bei Ganzzahlen ihrer nativen Wortgröße. Bei modernen Architekturen können 32-Bit-Operationen schneller sein als 8- oder 16-Bit-Gegenstücke. 16-Bit-Daten konsumieren jedoch weniger Speicher, was die Latenzkosten langsamerer Operationen mildern kann.

andere Faktoren

Vektorisierung verbessert die Leistung engerer Typen und ermöglichen parallelen Operationen. Die Implementierung eines effizienten Vektorcode erfordert jedoch eine fleißige Optimierung.

Gründe für Leistungsunterschiede

Performance -Variationen entstehen aus zwei primären Faktoren:

, z. langsamer.
• Nutzerbedarf:
Hochdurchschnittliche Operationen wie ganzzahlige Addition erhalten mehr Design-Aufmerksamkeit und sind für Geschwindigkeit optimiert.
Schlussfolgerung

, während eingebaute Typen existieren. Bei anspruchsvollen Szenarien oder bei der Ausrichtung von Geräten mit geringer Leistung kann das Verständnis dieser Nuancen jedoch die Optimierungsbemühungen beeinflussen.