Optimization 在着色器中乘以2的幂时的gpu优化

现代GPU是否通过进行位移位来优化2次幂的乘法？例如，假设我在着色器中执行以下操作：

float t = 0;
t *= 16;
t *= 17;

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第一次乘法是否可能比第二次乘法运行得更快？

浮点乘法不能通过位移位完成。然而，从理论上讲，通过2个常数的幂进行浮点乘法是可以优化的。浮点值通常以

S*M*2^E

的形式存储，其中

S

是符号，

M

是尾数，

E

是指数。可以通过对

浮点

的指数部分进行加/减运算，而不修改其他部分，从而乘以2的幂常数。但在实践中，我敢打赌在GPU上总是使用通用乘法指令

在研究PVRShaderEditor（PowerVR GPUs）的反汇编输出时，我对2个常数的幂进行了有趣的观察。我注意到，2个常数（在我的例子中是[2^（-16），2^10]）的某个幂的范围使用了特殊的符号，例如C65，这意味着它们是预定义的。而任意常量（如3.0或2.3）使用共享寄存器表示法（如SH12），这意味着它们存储为统一的，可能会产生一些设置成本。因此，至少在某些硬件上，使用2个常量的幂可以产生一些优化效益。

A是类型。乘法不能用简单的位移位来处理。