Số học NaN chậm trong Intel x64 FPU như thế nào?

Question

Gợi ý và cáo buộc rất nhiều rằng số học với NaN có thể 'chậm' trong FPU phần cứng. Cụ thể trong FPU x64 hiện đại, ví dụ: trên Nehalem i7, điều đó vẫn đúng? Các nhân FPU có bị đảo lộn ở cùng tốc độ không phụ thuộc vào giá trị của toán hạng?

Tôi có một số mã nội suy có thể đi lang thang ngoài các dữ liệu được xác định, và tôi đang cố gắng xác định xem có nhanh hơn để kiểm tra NaN (hoặc một số giá trị sentinel khác) ở đây và ở mọi nơi hay không. điểm. Có, tôi sẽ điểm chuẩn trường hợp cụ thể của tôi (nó có thể bị chi phối bởi cái gì đó khác hoàn toàn, như băng thông bộ nhớ), nhưng tôi rất ngạc nhiên khi không thấy một bản tóm tắt ngắn gọn ở đâu đó để giúp trực giác của tôi.

Tôi sẽ làm điều này từ CLR, nếu nó tạo sự khác biệt về hương vị của NaN được tạo.

Answer 1

Đối với giá trị của nó, sử dụng lệnh SSE mulsd với NaN là khá chính xác nhanh như với hằng số 4.0 (được chọn bởi cuộn xúc xắc công bằng, được đảm bảo là ngẫu nhiên).

Mã này:

for (unsigned i = 0; i < 2000000000; i++) 
{ 
    double j = doubleValue * i; 
} 

tạo ra mã máy này (bên trong vòng lặp) với kêu vang (tôi giả sử máy ảo NET sử dụng lệnh SSE khi nó có thể quá):

movsd  -16(%rbp), %xmm0 ; gets the constant (NaN or 4.0) into xmm0 
movl  -20(%rbp), %eax  ; puts i into a register 
cvtsi2sdq %rax, %xmm1   ; converts i to a double and puts it in xmm1 
mulsd  %xmm0, %xmm1  ; multiplies xmm0 (the constant) with xmm1 (i) 
movsd  %xmm1, -32(%rbp) ; puts the result somewhere on the stack 

Và với hai tỷ lần lặp lại, số NaN (như được xác định bằng macro C NAN từ <math.h>) mất khoảng 0.017 ít hơn giây để thực thi trên i7 của tôi. Sự khác biệt có thể do bộ lập lịch tác vụ gây ra.

Vì vậy, công bằng, chúng chính xác là nhanh.