内置数据类型之间的感知性能差异在现代计算环境中，数据类型的变化已经变得不那么引人注目了。然而，出于教育目的，了解这些差异可以提供有价值的见解。
从历史上看，浮点算术可能比积分算术慢得多。虽然在某些嵌入式处理器上仍然如此，但现代 CPU 已在很大程度上缩小了这一差距。然而，在不支持浮点的非常有限的处理器上，由于软件模拟，浮点运算可能会非常慢。
不同整数类型的性能取决于CPU 的本机字大小。例如，32 位 CPU 通常处理 32 位整数比处理 8 位或 16 位整数更快。然而，也有例外，使用较窄的整数类型可以有利于缓存层次结构中的内存访问。
对于涉及数据向量的操作，较窄的数据类型可能更有利，因为矢量化。然而，编写高效的矢量代码需要专业知识和仔细的优化。
CPU 上的操作性能由两个主要因素决定：电路复杂性和用户需求。虽然理论上所有操作都可以优化，但芯片设计人员会根据用户需求和每个晶体管的性能增益来优先考虑操作的加速。
虽然内置数据类型之间的性能差异已经缩小在当代计算中，了解其行为的细微差别有助于针对特定场景做出优化决策。
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