我正在用C ++进行一些性能至关重要的工作，并且我们目前正在使用整数计算来解决那些固有的浮点问题，因为它“更快”。这会引起很多烦人的问题，并增加了很多烦人的代码。
现在，我记得读过有关浮点计算如何如此缓慢的信息，大约在386天左右，我相信（IIRC）有一个可选的协同处理器。但是，如今在使用指数级更复杂，功能更强大的CPU时，如果进行浮点或整数计算，那么“速度”没有区别吗？特别是由于与导致流水线停滞或从主内存中获取某些内容相比，实际的计算时间很小？
我知道正确的答案是在目标硬件上进行基准测试，什么是测试此硬件的好方法？我编写了两个微型C ++程序，并将它们的运行时间与Linux上的“时间”进行了比较，但是实际的运行时间变化太大（对我在虚拟服务器上运行没有帮助）。我一整天都没有运行数百个基准测试，制作图表等，我是否可以做一些事情来对相对速度进行合理测试？有什么想法或想法吗？我完全错了吗？
我使用的程序如下，它们在任何方面都不相同：
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <time.h>
int main( int argc, char** argv )
{
int accum = 0;
srand( time( NULL ) );
for( unsigned int i = 0; i < 100000000; ++i )
{
accum += rand( ) % 365;
}
std::cout << accum << std::endl;
return 0;
}
程式2：
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <time.h>
int main( int argc, char** argv )
{
float accum = 0;
srand( time( NULL ) );
for( unsigned int i = 0; i < 100000000; ++i )
{
accum += (float)( rand( ) % 365 );
}
std::cout << accum << std::endl;
return 0;
}
提前致谢！
编辑：我关心的平台是在台式机Linux和Windows计算机上运行的常规x86或x86-64。
编辑2（从下面的评论粘贴）：我们目前有一个广泛的代码库。确实，我遇到了这样的概括，即“由于整数计算速度更快，因此请勿使用浮点数”-我正在寻找一种方法（如果甚至是正确的话）来反驳这种广义的假设。我意识到，如果不做所有工作并随后进行概要分析，就不可能为我们预测确切的结果。
无论如何，感谢您的出色回答和帮助。随时添加其他任何内容:)。
仍然有许多架构没有专用的浮点硬件-一些解释您所关注的系统的标签将帮助您获得更好的答案。
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卡尔·诺鲁姆
我相信HTC Hero（android）中的硬件没有FPU，但Google NexusOne（android）中的硬件却没有。你的目标是什么？台式机/服务器电脑？上网本（可能是arm + linux）？手机？
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SteelBytes 2010年
如果要在x86上使用快速FP，请尝试使用优化和SSE代码生成进行编译。SSE（任何版本）至少可以在单个周期中进行浮点加，减和乘。除法，修改和更高的功能将总是很慢。另请注意，它
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Mike D.
float可以提高速度，但通常double不会。
定点整数通过使用多个整数运算来防止结果溢出来逼近FP。这几乎总是比仅使用现代台式机CPU中功能强大的FPU慢。例如MAD（定点mp3解码器）比libmpg123慢，即使定点解码器的质量很好，libmpg123的舍入误差也较小。 wezm.net/technical/2008/04/mp3-decoder-libraries-在PPC G5上进行了基准测试。
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彼得·科德斯
addl用代替fadd）。真正获得良好衡量的唯一方法是获取真实程序的核心部分，并分析其不同版本。不幸的是，如果不付出大量努力，这将非常困难。也许告诉我们目标硬件和编译器将帮助人们至少为您提供已有的经验，等等。关于整数的使用，我怀疑您可以创建一种fixed_point可以大大简化此类工作的模板类。