double和float，哪个更快？

Question

我正在读"accelerated C++“。我发现有一句话是这样说的：“在C++中，有时double的执行速度比float快”。在读完一句话后，我对float和double的工作原理感到困惑。请向我解释一下这一点。

Answer 1

这取决于本机硬件的功能。

• 如果硬件是(或类似于)采用传统x87数学的x86，则浮点型和双精度型都(免费)扩展为内部80位格式，因此两者具有相同的性能(缓存占用空间/内存带宽除外)

FPU

• 如果硬件本机实现两者，就像大多数现代ISA(包括x86-64，其中SSE2是标量FP数学的默认值)，那么通常大多数操作对于两者都是相同的速度。Double division and sqrt can be slower than float，当然也比乘法或加法慢得多。(浮点数越小，意味着缓存未命中越少。而使用SIMD，向量化的循环的每个向量有两倍的元素)。

• 如果硬件只实现double，则如果在浮点加载和浮点存储instructions.

中，与本地双精度格式之间的转换不是自由的，则浮点数将变慢

• 如果硬件只实现浮点，那么使用它模拟双浮点将会花费更多的时间。在这种情况下，float会更快。

• 和if硬件两者都不实现，并且两者都必须在软件中实现。在这种情况下，两者都会很慢，但double会稍微慢一些(至少会有更多的加载和存储操作)。

你提到的引文可能指的是x86平台，第一个案例就是在这个平台上出现的。但这在一般情况下并不成立。

还要注意，浮点数x，y的x * 3.3 + y将触发两个变量的双精度提升。这不是硬件的问题，你应该通过编写3.3f来避免它，让你的编译器生成有效的asm，如果这是你想要的，它实际上保持数字为浮点数。

Answer 2

你可以在这篇文章中找到一个完整的答案：

What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic

这是从之前的堆栈溢出线程中引用的，关于float和double变量如何影响内存带宽：

如果双精度型比浮点型需要更多的存储空间，则读取数据所需的时间会更长。这是一个天真的答案。在现代的IA32上，这完全取决于数据来自何处。如果它在L1缓存中，如果数据来自单个缓存线，那么负载可以忽略不计。如果它跨越多个缓存线，则会有很小的开销。如果它来自L2，它需要更长的时间，如果它在内存中，那么它更长，最后，如果它在磁盘上，这是一个巨大的时间。因此，浮点数或双精度数的选择并不像数据的使用方式那么重要。如果您想对大量顺序数据进行小型计算，小型数据类型是更好的选择。在一个较小的数据集上进行大量计算将允许您使用更大的数据类型，并产生任何显著的影响。如果您非常随机地访问数据，那么数据大小的选择并不重要--数据被加载到页面/缓存线中。因此，即使你只需要RAM中的一个字节，你也可以得到32个字节的传输(这非常依赖于系统的架构)。最重要的是，CPU/FPU可以是超标量的(也称为流水线)。因此，即使加载可能需要几个周期，CPU/FPU也可能忙于做其他事情(例如乘法)，从而将加载时间隐藏到一定程度的

。

Answer 3

简单的答案是：it取决于。

使用x87的CPU处理浮点数和双精度浮点数的速度一样快。向量化的代码使用浮点数会运行得更快，因为SSE可以在一次传递中处理4个浮点数或2个双精度数。

另一件需要考虑的事情是内存速度。根据您的算法，您的CPU在等待数据时可能会空闲很多。内存密集型代码将从使用浮点数中受益，但ALU有限的代码不会(除非它是矢量化的)。