假设我们有一个函数将两个数组相乘，每个数组有1000000个double值。在C/C++中，该函数如下所示:voidmul_c(double*a,double*b){for(inti=0;i!=1000000;++i){a[i]=a[i]*b[i];}}编译器使用-O2生成以下程序集:mul_c(double*,double*):xoreax,eax.L2:movsdxmm0,QWORDPTR[rdi+rax]mulsdxmm0,QWORDPTR[rsi+rax]movsdQWORDPTR[rdi+rax],xmm0addrax,8cmprax,8000000jne.L2repret从
使用float类型是否比使用double类型慢？我听说现代Intel和AMDCPU使用double计算比使用float更快。标准数学函数(sqrt、pow、log、sin、cos等)？以单精度计算它们应该会快得多，因为它应该需要更少的浮点运算。例如，单精度sqrt可以使用比doublesqrt更简单的数学公式。另外，我听说标准数学函数在64位模式下更快(在64位操作系统上编译和运行时)。对此有什么明确的答案？ 最佳答案 经典的x86架构使用浮点单元(FPU)来执行浮点计算。FPU在其内部寄存器中执行所有计算，每个寄存器都有80位精度
使用float类型是否比使用double类型慢？我听说现代Intel和AMDCPU使用double计算比使用float更快。标准数学函数(sqrt、pow、log、sin、cos等)？以单精度计算它们应该会快得多，因为它应该需要更少的浮点运算。例如，单精度sqrt可以使用比doublesqrt更简单的数学公式。另外，我听说标准数学函数在64位模式下更快(在64位操作系统上编译和运行时)。对此有什么明确的答案？ 最佳答案 经典的x86架构使用浮点单元(FPU)来执行浮点计算。FPU在其内部寄存器中执行所有计算，每个寄存器都有80位精度
这个问题在这里已经有了答案:WhydoIhavetoturnonoptimizationing++forsimplearrayaccess?(1个回答)关闭5年前。我们目前正在用C++编写一些对性能至关重要的代码，这些代码可在许多大型矩阵和vector上运行。关于我们的研究，std::array和标准C数组之间应该没有太大的性能差异(见Thisquestion或this)。然而，在测试过程中，通过使用C数组而不是std::array，我们体验到了巨大的性能提升。这是我们的演示代码:#include#include#include#defineROWS784#defineCOLS100#
这个问题在这里已经有了答案:WhydoIhavetoturnonoptimizationing++forsimplearrayaccess?(1个回答)关闭5年前。我们目前正在用C++编写一些对性能至关重要的代码，这些代码可在许多大型矩阵和vector上运行。关于我们的研究，std::array和标准C数组之间应该没有太大的性能差异(见Thisquestion或this)。然而，在测试过程中，通过使用C数组而不是std::array，我们体验到了巨大的性能提升。这是我们的演示代码:#include#include#include#defineROWS784#defineCOLS100#
我使用unordered_map作为稀疏3D数组(128x128x128)将值插入到网格中，前提是网格单元仍然空闲。到目前为止，我总是使用find()检查单元格是否空闲，如果是，那么我使用insert()或emplace()添加了一个元素。现在我发现我可以使用insert和emplace的返回值来检查元素是否已添加，或者map中是否已经存在具有相同键的元素。我认为这可以提高性能，因为我可以完全删除find的使用。事实证明，不是通过插入而不查找来提高性能，而是性能实际上下降了，我不知道为什么。我已将我的应用程序简化为这个示例，其中点是随机生成的，然后插入到网格中。#include#inc
我使用unordered_map作为稀疏3D数组(128x128x128)将值插入到网格中，前提是网格单元仍然空闲。到目前为止，我总是使用find()检查单元格是否空闲，如果是，那么我使用insert()或emplace()添加了一个元素。现在我发现我可以使用insert和emplace的返回值来检查元素是否已添加，或者map中是否已经存在具有相同键的元素。我认为这可以提高性能，因为我可以完全删除find的使用。事实证明，不是通过插入而不查找来提高性能，而是性能实际上下降了，我不知道为什么。我已将我的应用程序简化为这个示例，其中点是随机生成的，然后插入到网格中。#include#inc
我有一个程序需要重复计算数据集的近似百分位数(顺序统计)，以便在进一步处理之前删除异常值。我目前正在通过对值数组进行排序并选择适当的元素来做到这一点；这是可行的，但它在配置文件中是一个明显的亮点，尽管它只是该程序的一个相当小的部分。更多信息:该数据集包含多达100000个float，并假定为“合理”分布-在特定值附近不太可能出现重复，也不会出现巨大的密度峰值；如果由于某种奇怪的原因分布是奇怪的，那么近似值不太准确是可以的，因为数据可能无论如何都搞砸了，进一步的处理也很可疑。但是，数据不一定是均匀分布或正态分布的；它不太可能退化。一个近似的解决方案很好，但我确实需要了解该近似如何引入错误
我有一个程序需要重复计算数据集的近似百分位数(顺序统计)，以便在进一步处理之前删除异常值。我目前正在通过对值数组进行排序并选择适当的元素来做到这一点；这是可行的，但它在配置文件中是一个明显的亮点，尽管它只是该程序的一个相当小的部分。更多信息:该数据集包含多达100000个float，并假定为“合理”分布-在特定值附近不太可能出现重复，也不会出现巨大的密度峰值；如果由于某种奇怪的原因分布是奇怪的，那么近似值不太准确是可以的，因为数据可能无论如何都搞砸了，进一步的处理也很可疑。但是，数据不一定是均匀分布或正态分布的；它不太可能退化。一个近似的解决方案很好，但我确实需要了解该近似如何引入错误
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