Optimization 假设乘法比加法慢，使用for循环优化乘法

如果乘法比加法慢，而不是加法

7 * 8

这在理论上会提高性能吗

for(int i =0; i < 8 ; i++){
temp += 7
}

---

你试过并计时了吗

今天，几乎每台现代机器上都有乘法运算的快速硬件支持。所以除非它是简单的乘以2，不，否则它不会更快

要给出当前英特尔计算机上的一些硬数字，请执行以下操作：

add/sub   1 cycle latency
mul/imul  3 cycle latency

摘自

虽然它实际上比这复杂得多，但重点仍然是：不，用加法代替乘法不会有任何好处

在少数情况下，如果编译器在编译时知道该值，那么它会为您进行优化（例如使用两次移位的幂乘法）

---

在x86上，编译器还可以使用

lea

指令进行3、5、10等的快速乘法。

您尝试过并计时了吗

今天，几乎每台现代机器上都有乘法运算的快速硬件支持。所以除非它是简单的乘以2，不，否则它不会更快

要给出当前英特尔计算机上的一些硬数字，请执行以下操作：

add/sub   1 cycle latency
mul/imul  3 cycle latency

摘自

虽然它实际上比这复杂得多，但重点仍然是：不，用加法代替乘法不会有任何好处

在少数情况下，如果编译器在编译时知道该值，那么它会为您进行优化（例如使用两次移位的幂乘法）

---

在x86上，编译器还可以使用

lea

指令进行3、5、10等的快速乘法。

我很难相信16值赋值、16加法和8条条件语句比处理器的7*8乘法速度快。

我很难相信16值赋值、16加法、，8个条件语句的速度比处理器可以乘以7*8的速度快。

这取决于体系结构。但是，通常循环比单个本机代码慢得多（特别是由于分支）。Intel CPU具有良好的乘法实现，因此通常优于AMD和其他CPU。你可以看看CPU的特性。此外，您还可以使用它来精确测量代码的速度

如果你真的关心速度，有时你可以近似乘法或除法。最值得注意的乘法技巧可能是位移位或查找表。e、 g.如果你想将一个数字乘以2的幂，你可以使用移位指令

如果您需要更好的东西，您可以更改number的域，例如使用量化表更改logistic域。在这种情况下，乘法变成加法，也就是说，

log（A*B）=log（A）+log（B）

---

这类技巧通常用于数据压缩，以估计比特概率或实现近似算术编码器。

这取决于体系结构。但是，通常循环比单个本机代码慢得多（特别是由于分支）。Intel CPU具有良好的乘法实现，因此通常优于AMD和其他CPU。你可以看看CPU的特性。此外，您还可以使用它来精确测量代码的速度

如果你真的关心速度，有时你可以近似乘法或除法。最值得注意的乘法技巧可能是位移位或查找表。e、 g.如果你想将一个数字乘以2的幂，你可以使用移位指令

如果您需要更好的东西，您可以更改number的域，例如使用量化表更改logistic域。在这种情况下，乘法变成加法，也就是说，

log（A*B）=log（A）+log（B）

---

这类技巧通常用于数据压缩，以估计位概率或实现近似算术编码器。

在哪些情况下，哪些硬件的乘法速度应该比加法慢？大多数合理的现代处理器都有内置乘法指令，这些指令在速度上接近加法。考虑到任何语言/平台吗？我的意思是，假设乘法比加法慢，那么我应该如何尝试改进它？如果第二项为负，则此代码将失败。

7在哪些情况下，哪些硬件可用乘法应该比加法慢？大多数合理的现代处理器都有内置乘法指令，这些指令在速度上接近加法。有什么语言/平台吗？我的意思是假设乘法比加法慢，那么我应该如何改进它？如果第二项为负数，这段代码将失败。
7我使用了7*8，这样我就可以写出问题了很容易。如果8和15111差不多呢？在我的例子中，你肯定会看到一些延迟。你会看到一个如此大的for循环比一个乘法语句有更高的延迟。现代处理器将以与7*15111相同的速度乘以7*8。for循环是指访问内存和在寄存器中移动内容的次数太多，效率不高。我使用了7*8，这样我就可以轻松地写出问题。如果8和15111差不多呢？在我的例子中，你肯定会看到一些延迟。你会看到一个如此大的for循环比一个乘法语句有更高的延迟。现代处理器将以与7*15111相同的速度乘以7*8。for循环是指访问内存并在寄存器中多次移动内容以提高效率。是的，编译器无论如何都会为这些内容生成最佳代码。有几个CPU，编译器将用
a+a
替换
a*2
，虽然不是
a>>1
，所以这里有一些事实。但这显然是一个特例——仍然很有趣