c++ - 为什么将0.1f改为0会使性能下降10倍?




performance visual-studio-2010 (3)

为什么这一点代码,

const float x[16] = {  1.1,   1.2,   1.3,     1.4,   1.5,   1.6,   1.7,   1.8,
                       1.9,   2.0,   2.1,     2.2,   2.3,   2.4,   2.5,   2.6};
const float z[16] = {1.123, 1.234, 1.345, 156.467, 1.578, 1.689, 1.790, 1.812,
                     1.923, 2.034, 2.145,   2.256, 2.367, 2.478, 2.589, 2.690};
float y[16];
for (int i = 0; i < 16; i++)
{
    y[i] = x[i];
}

for (int j = 0; j < 9000000; j++)
{
    for (int i = 0; i < 16; i++)
    {
        y[i] *= x[i];
        y[i] /= z[i];
        y[i] = y[i] + 0.1f; // <--
        y[i] = y[i] - 0.1f; // <--
    }
}

运行速度比以下速度快10倍以上(除非另有说明,相同)?

const float x[16] = {  1.1,   1.2,   1.3,     1.4,   1.5,   1.6,   1.7,   1.8,
                       1.9,   2.0,   2.1,     2.2,   2.3,   2.4,   2.5,   2.6};
const float z[16] = {1.123, 1.234, 1.345, 156.467, 1.578, 1.689, 1.790, 1.812,
                     1.923, 2.034, 2.145,   2.256, 2.367, 2.478, 2.589, 2.690};
float y[16];
for (int i = 0; i < 16; i++)
{
    y[i] = x[i];
}

for (int j = 0; j < 9000000; j++)
{
    for (int i = 0; i < 16; i++)
    {
        y[i] *= x[i];
        y[i] /= z[i];
        y[i] = y[i] + 0; // <--
        y[i] = y[i] - 0; // <--
    }
}

当使用Visual Studio 2010 SP1编译时。 (我还没有用其他编译器测试过。)


欢迎来到非规范化浮点的世界! 他们可以肆虐性能!

非正规(或低于正常)的数字是一种骇人听闻的方式,可以从浮点表示中获得非常接近零的额外值。 非规格化浮点运算可能比规范化浮点运算速度慢数至数百倍 。 这是因为许多处理器不能直接处理它们,必须使用微码来捕获和解决它们。

如果您在10,000次迭代后打印出数字,您将看到它们已经收敛到不同的值,具体取决于是使用0还是0.1

以下是在x64上编译的测试代码:

int main() {

    double start = omp_get_wtime();

    const float x[16]={1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,1.6,1.7,1.8,1.9,2.0,2.1,2.2,2.3,2.4,2.5,2.6};
    const float z[16]={1.123,1.234,1.345,156.467,1.578,1.689,1.790,1.812,1.923,2.034,2.145,2.256,2.367,2.478,2.589,2.690};
    float y[16];
    for(int i=0;i<16;i++)
    {
        y[i]=x[i];
    }
    for(int j=0;j<9000000;j++)
    {
        for(int i=0;i<16;i++)
        {
            y[i]*=x[i];
            y[i]/=z[i];
#ifdef FLOATING
            y[i]=y[i]+0.1f;
            y[i]=y[i]-0.1f;
#else
            y[i]=y[i]+0;
            y[i]=y[i]-0;
#endif

            if (j > 10000)
                cout << y[i] << "  ";
        }
        if (j > 10000)
            cout << endl;
    }

    double end = omp_get_wtime();
    cout << end - start << endl;

    system("pause");
    return 0;
}

输出:

#define FLOATING
1.78814e-007  1.3411e-007  1.04308e-007  0  7.45058e-008  6.70552e-008  6.70552e-008  5.58794e-007  3.05474e-007  2.16067e-007  1.71363e-007  1.49012e-007  1.2666e-007  1.11759e-007  1.04308e-007  1.04308e-007
1.78814e-007  1.3411e-007  1.04308e-007  0  7.45058e-008  6.70552e-008  6.70552e-008  5.58794e-007  3.05474e-007  2.16067e-007  1.71363e-007  1.49012e-007  1.2666e-007  1.11759e-007  1.04308e-007  1.04308e-007

//#define FLOATING
6.30584e-044  3.92364e-044  3.08286e-044  0  1.82169e-044  1.54143e-044  2.10195e-044  2.46842e-029  7.56701e-044  4.06377e-044  3.92364e-044  3.22299e-044  3.08286e-044  2.66247e-044  2.66247e-044  2.24208e-044
6.30584e-044  3.92364e-044  3.08286e-044  0  1.82169e-044  1.54143e-044  2.10195e-044  2.45208e-029  7.56701e-044  4.06377e-044  3.92364e-044  3.22299e-044  3.08286e-044  2.66247e-044  2.66247e-044  2.24208e-044

请注意第二次运行中的数字非常接近零。

非规范化的数字通常很少见,因此大多数处理器不会尝试有效地处理它们。

为了证明这与非规格化数字有关,如果我们通过将代码添加到代码的开头来将非规范化为零

_MM_SET_FLUSH_ZERO_MODE(_MM_FLUSH_ZERO_ON);

然后, 0的版本不再慢10倍,实际上变得更快。 (这要求在启用SSE的情况下编译代码。)

这意味着不是使用这些奇怪的较低精度的几乎为零的值,而是将其舍入为零。

时间:Core i7 920 @ 3.5 GHz:

//  Don't flush denormals to zero.
0.1f: 0.564067
0   : 26.7669

//  Flush denormals to zero.
0.1f: 0.587117
0   : 0.341406

最后,这与它是整数还是浮点无关。 00.1f被转换/存储到两个循环之外的寄存器中。 所以这对性能没有影响。


使用gcc并将diff应用于生成的程序集只会产生以下差异:

73c68,69
<   movss   LCPI1_0(%rip), %xmm1
---
>   movabsq $0, %rcx
>   cvtsi2ssq   %rcx, %xmm1
81d76
<   subss   %xmm1, %xmm0

cvtsi2ssq速度确实慢了10倍。

显然, float版本使用从内存加载的XMM寄存器,而int版本使用cvtsi2ssq指令将实际的int值转换为float ,花费大量时间。 将-O3传递给gcc并没有帮助。 (gcc版本4.2.1。)

(使用double而不是float不重要,只不过它将cvtsi2ssq更改为cvtsi2sdq 。)

更新

一些额外的测试表明它不一定是cvtsi2ssq指令。 一旦消除(使用int ai=0;float a=ai;并使用a而不是0 ),速度差异仍然存在。 所以@Mysticial是正确的,非规范化的花车有所作为。 这可以通过测试00.1f之间的值来看出。 上述代码中的转折点大约为0.00000000000000000000000000000001 ,当循环突然花费10倍的时间。

更新<< 1

这个有趣的现象的一个小的可视化:

  • 第1列:浮动,每次迭代除以2
  • 第2列:这个浮点数的二进制表示
  • 第3栏:总计这个浮动1e7次所花费的时间

您可以清楚地看到指数(最后9位)变为其最低值,此时非规范化进入。此时,简单加法会变慢20倍。

0.000000000000000000000000000000000100000004670110: 10111100001101110010000011100000 45 ms
0.000000000000000000000000000000000050000002335055: 10111100001101110010000101100000 43 ms
0.000000000000000000000000000000000025000001167528: 10111100001101110010000001100000 43 ms
0.000000000000000000000000000000000012500000583764: 10111100001101110010000110100000 42 ms
0.000000000000000000000000000000000006250000291882: 10111100001101110010000010100000 48 ms
0.000000000000000000000000000000000003125000145941: 10111100001101110010000100100000 43 ms
0.000000000000000000000000000000000001562500072970: 10111100001101110010000000100000 42 ms
0.000000000000000000000000000000000000781250036485: 10111100001101110010000111000000 42 ms
0.000000000000000000000000000000000000390625018243: 10111100001101110010000011000000 42 ms
0.000000000000000000000000000000000000195312509121: 10111100001101110010000101000000 43 ms
0.000000000000000000000000000000000000097656254561: 10111100001101110010000001000000 42 ms
0.000000000000000000000000000000000000048828127280: 10111100001101110010000110000000 44 ms
0.000000000000000000000000000000000000024414063640: 10111100001101110010000010000000 42 ms
0.000000000000000000000000000000000000012207031820: 10111100001101110010000100000000 42 ms
0.000000000000000000000000000000000000006103515209: 01111000011011100100001000000000 789 ms
0.000000000000000000000000000000000000003051757605: 11110000110111001000010000000000 788 ms
0.000000000000000000000000000000000000001525879503: 00010001101110010000100000000000 788 ms
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0.000000000000000000000000000000000000000381469876: 01000110111001000010000000000000 896 ms
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0.000000000000000000000000000000000000000000000000: 00000000000000000000000000000000 44 ms

关于ARM的等价讨论可以在问题中找到Objective-C中的非规范化浮点?


这是由于非规范化的浮点使用。 如何摆脱它和性能损失? 在搜索互联网寻找杀死非正规数字的方法之后,似乎还没有“最好”的方式来做到这一点。 我发现了这三种方法可能在不同的环境下效果最好:

  • 在某些GCC环境中可能不起作用:

    // Requires #include <fenv.h>
    fesetenv(FE_DFL_DISABLE_SSE_DENORMS_ENV);
    
  • 在某些Visual Studio环境中可能不起作用: 1

    // Requires #include <xmmintrin.h>
    _mm_setcsr( _mm_getcsr() | (1<<15) | (1<<6) );
    // Does both FTZ and DAZ bits. You can also use just hex value 0x8040 to do both.
    // You might also want to use the underflow mask (1<<11)
    
  • 看起来可以在GCC和Visual Studio中工作:

    // Requires #include <xmmintrin.h>
    // Requires #include <pmmintrin.h>
    _MM_SET_FLUSH_ZERO_MODE(_MM_FLUSH_ZERO_ON);
    _MM_SET_DENORMALS_ZERO_MODE(_MM_DENORMALS_ZERO_ON);
    
  • 英特尔编译器可以选择在现代英特尔CPU上默认禁用非正常模式。 更多细节在这里

  • 编译器开关。 -ffast-math-msse-mfpmath=sse将会禁用非-mfpmath=sse-mfpmath=sse并使其他一些事情更快,但不幸的是,还会执行很多其他可能会破坏您的代码的近似值。 仔细测试! Visual Studio编译器的快速数学等价物是/fp:fast但我无法确认这是否也会禁用非规范化。 1





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