부동 소수점 나눗셈과 곱셈: 현대 CPU에서는 나눗셈이 여전히 상당히 느린가요?

부동 소수점 나눗셈과 곱셈

프로그래밍 영역에서는 부동 소수점 연산 간의 미묘한 차이를 이해하는 것이 성능에 매우 중요할 수 있습니다. 최적화. 많은 사람들이 부동 소수점 나눗셈을 곱셈보다 훨씬 느린 것으로 생각하지만, 이 기사에서는 이것이 현대 PC 아키텍처에서도 유효한지 여부를 조사하고 성능 차이의 기본 이유를 살펴봅니다.

성능 고려 사항

제공된 예에서 순수 부동 소수점 연산을 고려할 때 나눗셈과 곱셈은 실제로 성능 측면에서 동일하지 않습니다. 나누기에는 종종 더 많은 계산이 필요하며 눈에 띄는 차이로 인해 속도가 느려질 수 있습니다. 그러나 두 연산을 모두 효율적으로 처리하는 최신 CPU에서는 이러한 차이가 덜 두드러집니다.

반복적인 나눗셈 및 곱셈 연산을 포함하는 업데이트된 코드 조각에서 나눗셈은 일반적으로 여전히 느리지만 상당한 정도는 아닙니다. 루프의 전체 속도는 캐시 동작 및 특정 CPU 아키텍처와 같은 요소에 따라 달라집니다.

아키텍처 및 알고리즘 영향

나눗셈이 곱셈보다 오래 걸리는 이유를 이해하려면 하드웨어 수준에서는 부동 소수점 장치(FPU)의 내부 작동을 자세히 조사해야 합니다. 곱셈은 ​​이동과 덧셈을 동시에 수행할 수 있는 반면, 나눗셈은 반복적인 뺄셈을 포함합니다. 이러한 순차적 특성으로 인해 실행 시간이 길어집니다.

일부 FPU는 이러한 성능 격차를 완화하기 위해 최적화를 사용합니다. 제수의 역수를 근사한 다음 나눗셈 대신 곱셈을 수행합니다. 이 방법은 정확도가 떨어지지만 눈에 띄게 빨라질 수 있습니다.

결론

최신 PC 아키텍처에서는 부동 소수점 나누기와 곱셈의 성능 차이가 이전에 비해 더 미묘합니다. 시스템. 그러나 특정 시나리오와 분할 집약적인 코드의 경우 성능을 최적화할 때 이러한 작업의 상대적 속도를 고려해 볼 가치가 있습니다.

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