내장 유형의 성능 : 통합 산술 대 부동 포인트 산술

통합 산술 및 부동 소수점 산술 전시 차이는 한때 중요하지만 현대 시스템에서 축소 된

Vs. Integer

역사적으로 부동 소수점 작업은 정수보다 느리게 느릴 수 있습니다. 그러나 현대 컴퓨터에서는이 불일치가 최소화됩니다. 최신 프로세서는 일반적으로 정수 산술의 크기 내에서 플로팅 포인트 산술을 처리하며 완전한 하드웨어 지원을 제공합니다. 모바일 장치는 컴퓨팅 전력이 증가함에 따라 더욱 좁아지고 있습니다.

다른 크기 정수 유형

CPU는 일반적으로 기본 단어 크기의 정수에서 가장 효율적으로 작동합니다. 현대 아키텍처에서는 32 비트 작업이 8 개 또는 16 비트보다 빠를 수 있습니다. 그러나 16 비트 데이터는 메모리가 줄어들어 작업 속도가 느려지는 지연 비용을 완화시킬 수 있습니다.

기타 요인

벡터화는 좁은 유형의 성능을 향상시켜 병렬 작업을 가능하게합니다. 그러나 효율적인 벡터 코드를 구현하려면 부지런한 최적화가 필요합니다.

성능 차이의 이유

• 성능 변동은 두 가지 주요 요소에서 발생합니다. slower.
• User Demand: High-demand operations, like integer addition, receive more design attention and are optimized for speed.

Conclusion

While built-in type performance differences exist, they are generally negligible for most applications on modern systems. 그러나 까다로운 시나리오 또는 저전력 장치를 타겟팅 할 때 이러한 뉘앙스를 이해하면 최적화 노력에 정보를 제공 할 수 있습니다.