使用 double 比 float 快吗？

Question

双精度值存储更高的精度并且是浮点数的两倍，但英特尔 CPU 是否针对浮点数进行了优化？

也就是说，对于 +、-、\* 和 /，双精度运算是否与浮点运算一样快或更快？

64 位架构的答案会改变吗？

原文由 Brent Faust 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

没有一个“英特尔 CPU”，特别是在哪些操作相对于其他人进行了优化方面！但其中大多数，在 CPU 级别（特别是在 FPU 内），都可以回答您的问题：

对于 +、-、\* 和 /，双精度运算是否与浮点运算一样快或更快？

是“是” - 在 CPU 内，除了除法和 sqrt 之外 ， double 比 float 慢一些。 （假设您的编译器使用 SSE2 进行标量 FP 数学，就像所有 x86-64 编译器一样，以及一些 32 位编译器取决于选项。旧版 x87 在寄存器中没有不同的宽度，只有在内存中（它在加载/存储时转换)，所以从历史上看，即使 sqrt 和除法对于 double 也一样慢）。

例如，Haswell 的 divsd 吞吐量为每 8 到 14 个周期 1 个（取决于数据），但 divss （标量单）吞吐量为每 7 个周期 1 个。 x87 fdiv 是 8 到 18 个周期的吞吐量。 （来自 https://agner.org/optimize/ 的数字。延迟与除法的吞吐量相关，但高于吞吐量数字。）

The float versions of many library functions like logf(float) and sinf(float) will also be faster than log(double) and sin(double) ,因为它们要正确的精度要少得多。他们可以使用较少项的多项式近似来获得 float 与 double 的完整精度

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_但是_，每个数字占用两倍的内存显然意味着 缓存上的负载更重，并且需要更多的内存带宽 来填充这些缓存行并将这些缓存行从/溢出到 RAM；您关心浮点运算性能的时间是在您执行 大量 此类运算时，因此内存和缓存考虑因素至关重要。

@Richard 的回答指出，还有其他方法可以执行 FP 操作（ SSE / SSE2 指令；好的旧 MMX 仅限整数），特别适用于大量数据的简单操作（“SIMD”，单指令/多数据) 其中 每个向量寄存器可以打包 4 个单精度浮点数或仅 2 个双精度浮点数，因此这种效果会更加显着。

最后，您确实必须进行基准测试，但我的预测是，对于合理（即 大;-）基准，您会发现坚持单精度的优势（当然假设您 不需要 额外的精确！-）。

原文由 Alex Martelli 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

唯一真正有用的答案是：只有你自己知道。您需要对场景进行基准测试。指令和内存模式的微小变化可能会产生重大影响。

如果您使用的是 FPU 或 SSE 类型的硬件，这肯定很重要（前者以 80 位扩展精度完成所有工作，因此 double 会更接近；后者本身是 32 位，即浮点数）。

更新： s/MMX/SSE/ 如另一个答案所述。

原文由 Richard 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议