在x86和ARM上，float的性能有那么大的不同吗？

Question

我想知道智能手机上ARM浮点的性能如何与x86相比。为此，我编写了以下代码：

#include "Linderdaum.h"
sEnvironment* Env = NULL;

volatile float af = 1.0f;
volatile float bf = 1.0f;
volatile int a = 1;
volatile int b = 1;

APPLICATION_ENTRY_POINT
{
    Env = new sEnvironment();

    Env->DeployDefaultEnvironment( "", "CommonMedia" );

    double Start = Env->GetSeconds();

    float Sum1 = 0.0f;

    for ( int i = 0; i != 200000000; i++ )    {        Sum1 += af + bf;    }

    double End = Env->GetSeconds();

    Env->Logger->Log( L_DEBUG, LStr::ToStr( Sum1, 4 ) );
    Env->Logger->Log( L_DEBUG, "Float: " + LStr::ToStr( End-Start, 5 ) );

    Start = Env->GetSeconds();

    int Sum2 = 0;

    for ( int i = 0; i != 200000000; i++ )    {       Sum2 += a + b;    }

    End = Env->GetSeconds();

    Env->Logger->Log( L_DEBUG, LStr::ToStr( Sum2, 4 ) );
    Env->Logger->Log( L_DEBUG, "Int: " + LStr::ToStr( End-Start, 5 ) );

    Env->RequestExit();

    APPLICATION_EXIT_POINT( Env );
}

APPLICATION_SHUTDOWN
{}

以下是针对不同目标和编译器的结果。

1. Windows PC on Core i7 920.

VS 2008，调试构建，Win32 32/x86

(Main):01:30:11.769   Float: 0.72119
(Main):01:30:12.347   Int: 0.57875

float比int慢。

VS 2008，调试构建，Win64 64/x86-64

(Main):01:43:39.468   Float: 0.72247
(Main):01:43:40.040   Int: 0.57212

VS 2008，版本构建，Win64 64/x86-64

(Main):01:39:25.844   Float: 0.21671
(Main):01:39:26.060   Int: 0.21511

VS 2008，版本构建，Win32 32/x86

(Main):01:33:27.603   Float: 0.70670
(Main):01:33:27.814   Int: 0.21130

int正在取得领先地位。

2.三星Galaxy智能手机.

GCC 4.3.4，armeabi-v7a，-mfpu=vfp -mfloat=softfp -O3

01-27 01:31:01.171 I/LEngine (15364): (Main):01:31:01.177   Float: 6.47994
01-27 01:31:02.257 I/LEngine (15364): (Main):01:31:02.262   Int: 1.08442

float比int慢得多。

现在让我们改变循环中乘法的加法：

float Sum1 = 2.0f;

for ( int i = 0; i != 200000000; i++ )
{
    Sum1 *= af * bf;
}
...
int Sum2 = 2;

for ( int i = 0; i != 200000000; i++ )
{
    Sum2 *= a * b;
}

VS 2008，调试构建，Win32 32/x86

(Main):02:00:39.977   Float: 0.87484
(Main):02:00:40.559   Int: 0.58221

VS 2008，调试构建，Win64 64/x86-64

(Main):01:59:27.175   Float: 0.77970
(Main):01:59:27.739   Int: 0.56328

VS 2008，版本构建，Win32 32/x86

(Main):02:05:10.413   Float: 0.86724
(Main):02:05:10.631   Int: 0.21741

VS 2008，版本构建，Win64 64/x86-64

(Main):02:09:58.355   Float: 0.29311
(Main):02:09:58.571   Int: 0.21595

GCC 4.3.4，armeabi-v7a，-mfpu=vfp -mfloat=softfp -O3

01-27 02:02:20.152 I/LEngine (15809): (Main):02:02:20.156   Float: 6.97402
01-27 02:02:22.765 I/LEngine (15809): (Main):02:02:22.769   Int: 2.61264

问题是：我缺少什么(任何编译器选项)？在ARM设备上，浮点运算真的比int慢吗？

Answer 1

参见http://github.com/dwelch67/stm32f4d，请参阅float03目录

测试比较了这两个函数固定的和浮动的。

.thumb_func
.globl add
add:
    mov r3,#0
loop:
    add r3,r0,r1
    sub r2,#1
    bne loop
    mov r0,r3
    bx lr

.thumb_func
.globl m4add
m4add:
    vmov s0,r0
    vmov s1,r1
m4loop:
    vadd.f32 s2,s0,s1
    sub r2,#1
    bne m4loop
    vmov r0,s2
    bx lr

结果并不令人惊讶，0x4E2C时间是不动点，0x4E2E是浮点，浮动测试函数中有一些额外的指令可能解释了差异：

00004E2C                                                                        
00004E2C                                                                        
00004E2E                                                                        
00004E2E                                                                        
00004E2C                                                                        
00004E2E    

stm32f4中的fpu仅限于在其兄弟姐妹中发现的vfp的单精度版本。您应该能够在任何使用vfp硬件的armv7上执行上述测试。

通过将__aeabi_fadd函数链接进来，并且每次通过循环进行额外的调用，加上额外的内存访问时间(可能是外部或内部的转换，库函数等等)，可以增加您正在看到的内容。当然，答案是拆卸。

Answer 2

-mfloat-abi=softfp显式地调用模拟浮点数。检查您的银河规格，并在可能的情况下用硬件FP编译。

并非所有ARM CPU的支持硬件浮点开始。NDK的ARMEABI默认设置要求模拟的FP --它应该与无FP的机器兼容。充其量，您可以在CPU功能上进行一些运行时分支。

Answer 3

@Seva -mfloat-abi标志仅控制浮点值如何传递给函数。使用softfp值是使用普通寄存器传递的。使用hardfp值是通过FPU寄存器传递的。-mfloat-abi标志不能控制所使用的硬件指令。

基本上，softfp是用来与没有FPU的设备保持向后兼容性的。使用softfp会给使用FPU的设备带来额外的开销。

@Sergey比较x86和ARM就像比较苹果和橘子一样。它们是两个截然不同的平台。ARM的主要设计目标是低功耗、无速度。使用hardfp可以看到一些性能改进。还有一个4.6版本的编译器可用。考虑到架构的不同，我认为您的结果是可信的。