降低python中的浮点精度以提高性能。

Question

我和蟒蛇一起工作在树莓皮上。我使用互补滤波器从陀螺仪中获得更好的值，但它消耗了太多的树莓能量--大约70%。我想我可以通过降低浮点精度来提高性能。现在，结果大约有12位小数点，这比我所需要的要多得多。有办法设定最大精度吗？把这个数字加起来并不能满足我的需要，因为这只是另一种计算。谢谢!

编辑：，我试过使用十进制模块，精确设置为6，比float慢近6倍！除了十进制之外，还有其他方法来处理定点数字(它看起来是为了更高的精度而创建的，而不是为了性能)。

Answer 1

您可以强制使用numpy进行单精度浮点计算。

然而，如果使用单精度浮点比双精度更快，我会感到非常惊讶: raspberry pi有硬件浮点支持，所以我希望所有的计算都以完全80位的精度完成，然后舍入32位或64位的结果以节省内存。唯一可能的增益是在保存值时使用的内存带宽稍微少一点。

Answer 2

这可能是因为你的棍子的一端不对。

陀螺仪形成的数据流相当缓慢，因此您应该有足够的时间使用任何合理的过滤器对其进行过滤。即使是卡尔曼滤波器也应该是可用的(尽管可能没有必要)。你多久采样一次陀螺仪和加速度计的数据？合理的最大值是几百赫兹，而不是更多。

加速度计和陀螺仪测量用的互补滤波器重量轻，其本身的处理能力很低。它可以在一个缓慢的8位处理器上实现，所以Raspberry太快了。

根据您对互补过滤器所做的操作，过滤器本身需要一些浮点操作。如果你计算弧切线或等效函数，那将需要数百个触发器。如果以1 kHz的速度执行，您可能会消耗几百kFLOPS (浮点OPerations每秒)。一个RPi的FP吞吐量约为100个MLFOPS，因此有很大的裕度。

因此，降低FP的精度不会有太大帮助，问题就在其他地方。也许，如果您显示更多的您的代码，它可以确定问题在哪里！