为什么比uint64快两倍？

我使用Matlab的profile分析了以下程序。 double和uint64都是64位变量。为什么比较两个double要比比较两个uint64快得多？它们都不是按比例对比的吗？为什么比uint64快两倍？

big = 1000000; 

a = uint64(randi(100,big,1)); 
b = uint64(randi(100,big,1)); 
c = uint64(zeros(big,1)); 
tic; 
for i=1:big 
    if a(i) == b(i) 
     c(i) = c(i) + 1; 
    end 
end 
toc; 

a = randi(100,big,1); 
b = randi(100,big,1); 
c = zeros(big,1); 
tic; 
for i=1:big 
    if a(i) == b(i) 
     c(i) = c(i) + 1; 
    end 
end 
toc;

这是曲线的测量：

profile screenshot

这是tictoc措施：

Elapsed time is 6.259040 seconds. 
Elapsed time is 0.015387 seconds.

效果消失时uint8..uint32或int8..int32是而不是64位数据类型。

来源

2013-04-22 Stein

我不知道Matlab的，但比较，看它们是否彼此的距离小量内频繁一倍。这使得比较更加繁琐。 – 2013-04-22 23:04:49

@EricJ。恐怕不是这种情况。这个问题也有点困惑。 – jazzbassrob 2013-04-22 23:05:55

从你的结果看来，比较双打比uint64快得多 – Jonas 2013-04-22 23:09:07

这也许是Matlab的解释，不支持64位int类型以及其他潜在的CPU的组合。

Matlab的有利于double在int操作。大多数值都存储在double类型中，即使它们表示整数值。该double和int==操作将采取不同的代码路径，以及MathWorks公司将会把时间用在调整了很多更多的关注和优化代码double比整数，特别是int64。事实上，老版本的Matlab完全不支持算术运算。（和IIRC，它仍然不支持混合整数数学）。当你做int64数学，你使用不太成熟，少调代码，同样可以适用于==。在Matlab中，Int类型不是优先级。 int64的存在甚至可能会干扰优化该代码的JIT，但这只是一种猜测。

但有可能是一个底层硬件原因了。这里有一个假设：如果你在32位x86上，那么你正在使用32位通用（整数）寄存器。这意味着较小的整数类型可以放入一个寄存器，并使用快速指令进行比较，但64位整型值不适合寄存器，可能需要更多昂贵的指令序列进行比较。 double即使是64位宽，也可以装入x87浮点单元的宽浮点寄存器中，并且可以使用快速浮点比较指令在硬件中进行比较。这意味着[u]int64是唯一不能使用快速单寄存器，单指令操作进行比较的。

如果是这种情况，如果您在64位x86-64（64位Matlab）上运行相同的代码，则差异可能会消失，因为您随后具有64位宽的通用寄存器。但是，如果Matlab解释器的代码没有被编译来利用它，它可能不会。

来源

2013-04-23 00:58:51

+1，看起来这里的硬件主要是错误的。我在R2010上测试了一个APU（它具有快速双精度算术，但可怕的整数数学），并且这个问题对于'single'和'（u）int8,16,33'是一样的。然后我测试了64位CPU，64位R2012 Matlab（它有64位宽的通用寄存器），所有问题都消失了。 – 2013-04-23 08:16:08

@RodyOldenhuis：哦，告诉我们关于你正在运行的这个APU的更多信息。这听起来很有趣，对我来说是新的。 – 2013-04-24 20:09:37

请参阅[此列表]（http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_AMD_Accelerated_Processing_Unit_microprocessors）;我有一台AMD A6-3650，主要得益于我们的IT经理的迷恋;）但是，迄今为止，这对我来说并不是很好;有很多奇怪的副作用（就像我之前提到的那样）。对于我正在做/设计的高性能科学计算/模拟，我现在更喜欢CPU + GPU）。当然，我的APU相当新颖，并不是那里最好的，所以我希望这将在未来改变（因为我确信他们有很大的潜力） – 2013-04-25 05:39:20

为什么比uint64快两倍？

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