Ở mọi nơi tôi đã xem, nó nói rằng doublenó vượt trội hơn floathầu hết mọi cách. floatđã bị lỗi thời bởi doubleJava, vậy tại sao nó vẫn được sử dụng?

Tôi lập trình rất nhiều với Libgdx và họ buộc bạn phải sử dụng float(deltaTime, v.v.), nhưng đối với tôi, doublenó chỉ dễ làm việc hơn về mặt lưu trữ và bộ nhớ.

Tôi cũng đọc Khi nào bạn sử dụng float và khi nào bạn sử dụng double , nhưng nếu floatthực sự chỉ tốt cho các số có nhiều chữ số sau dấu thập phân, thì tại sao chúng ta không thể sử dụng một trong nhiều biến thể của double?

Có bất kỳ lý do nào khiến mọi người khăng khăng sử dụng phao mặc dù nó không thực sự có bất kỳ lợi thế nào nữa? Có phải chỉ là quá nhiều công việc để thay đổi tất cả?

LibGDX là một khung chủ yếu được sử dụng để phát triển trò chơi.

Trong phát triển trò chơi, bạn thường phải thực hiện rất nhiều cuộc khủng hoảng số trong thời gian thực và bất kỳ hiệu suất nào bạn có thể nhận được vấn đề. Đó là lý do tại sao các nhà phát triển trò chơi thường sử dụng float bất cứ khi nào độ chính xác của float là đủ tốt.

Kích thước của các thanh ghi FPU trong CPU không phải là điều duy nhất bạn cần xem xét trong trường hợp này. Trong thực tế, hầu hết các cuộc khủng hoảng số lượng lớn trong phát triển trò chơi được thực hiện bởi GPU và GPU thường được tối ưu hóa cho phao, không phải gấp đôi .

Và sau đó cũng có:

• băng thông bus bộ nhớ (tốc độ bạn có thể chuyển dữ liệu giữa RAM, CPU và GPU)
• Bộ nhớ cache CPU (làm cho trước đó ít cần thiết hơn)
• RAM
• VRAM

đó là tất cả các tài nguyên quý giá mà bạn nhận được gấp đôi khi bạn sử dụng float 32 bit thay vì 64 bit đôi.

Phao sử dụng một nửa bộ nhớ gấp đôi.

Chúng có thể có độ chính xác thấp hơn gấp đôi, nhưng nhiều ứng dụng không yêu cầu độ chính xác. Chúng có phạm vi lớn hơn bất kỳ định dạng điểm cố định có kích thước tương tự. Do đó, chúng lấp đầy một ngách cần nhiều dãy số nhưng không cần độ chính xác cao và việc sử dụng bộ nhớ là quan trọng. Tôi đã sử dụng chúng cho các hệ thống mạng thần kinh lớn trong quá khứ, ví dụ.

Di chuyển ra ngoài Java, chúng cũng được sử dụng rộng rãi trong đồ họa 3D, vì nhiều GPU sử dụng chúng làm định dạng chính - bên ngoài các thiết bị NVIDIA Tesla / AMD FirePro rất đắt tiền, điểm nổi chính xác kép rất chậm trên GPU.

Khả năng tương thích ngược

Đây là số một lý do để giữ cho hành vi trong một đã tồn tại ngôn ngữ / thư viện / ISA / etc.

Hãy xem xét những gì sẽ xảy ra nếu họ lấy phao ra khỏi Java. Libgdx (và hàng ngàn thư viện và chương trình khác) sẽ không hoạt động. Sẽ mất rất nhiều nỗ lực để cập nhật mọi thứ, có thể là nhiều năm cho nhiều dự án (chỉ cần nhìn vào quá trình chuyển đổi Python 2 sang Python 3 tương thích ngược). Và không phải mọi thứ sẽ được cập nhật, một số thứ sẽ bị phá vỡ mãi mãi bởi vì những người bảo trì đã bỏ rơi họ, có lẽ sớm hơn họ sẽ phải mất nhiều công sức hơn họ muốn cập nhật hoặc vì không thể hoàn thành những gì phần mềm của họ được cho là làm.

Hiệu suất

Nhân đôi 64 bit chiếm gấp đôi bộ nhớ và hầu như luôn xử lý chậm hơn so với phao 32 bit (ngoại lệ rất hiếm khi sử dụng khả năng nổi 32 bit nên hiếm khi hoặc không sử dụng, mà không có nỗ lực nào được thực hiện để tối ưu hóa cho chúng Trừ khi bạn đang phát triển phần cứng chuyên dụng, bạn sẽ không trải nghiệm điều này trong tương lai gần.)

Đặc biệt có liên quan đến bạn, Libgdx là một thư viện trò chơi. Các trò chơi có xu hướng nhạy cảm về hiệu năng hơn hầu hết các phần mềm. Và các card đồ họa chơi game (ví dụ AMD Radeon và NVIDIA Geforce, không phải FirePro hay Quadro) có xu hướng có hiệu suất điểm nổi 64 bit rất yếu. Biếu không của Anandtech, đây là cách hiệu suất chính xác gấp đôi so với hiệu suất chính xác đơn trên một số thẻ chơi game hàng đầu của AMD và NVIDIA (tính đến đầu năm 2016)

AMD
Card    R9 Fury X      R9 Fury       R9 290X    R9 290
FP64    1/16           1/16          1/8        1/8

NVIDIA
Card    GTX Titan X    GTX 980 Ti    GTX 980    GTX 780 Ti
FP64    1/32           1/32          1/32       1/24

Lưu ý rằng dòng R9 Fury và GTX 900 mới hơn dòng R9 200 và GTX 700, do đó hiệu suất tương đối cho điểm nổi 64 bit đang giảm. Quay trở lại đủ xa và bạn sẽ tìm thấy GTX 580, có tỷ lệ 1/8 như loạt R9 200.

1/32 hiệu suất là một hình phạt khá lớn phải trả nếu bạn bị hạn chế về thời gian và không kiếm được nhiều tiền bằng cách sử dụng gấp đôi lớn hơn.

Hoạt động nguyên tử

Ngoài những gì người khác đã nói, một nhược điểm của Java double(và long) là các bài tập cho các kiểu nguyên thủy 64 bit không được đảm bảo là nguyên tử . Từ Đặc tả ngôn ngữ Java, Phiên bản Java SE 8 , trang 660 (đã nhấn mạnh):

17.7 Điều trị phi nguyên tử của doublevàlong

Đối với các mục đích của mô hình bộ nhớ ngôn ngữ lập trình Java, một lần ghi vào một giá trị không biến động longhoặc doublegiá trị được coi là hai lần ghi riêng biệt: một cho mỗi nửa 32 bit. Điều này có thể dẫn đến tình huống một luồng nhìn thấy 32 bit đầu tiên của giá trị 64 bit từ một lần ghi và 32 bit thứ hai từ một lần ghi khác.

Kinh quá.

Để tránh điều này, bạn phải khai báo biến 64 bit vớivolatile từ khóa hoặc sử dụng một số hình thức đồng bộ hóa khác xung quanh các bài tập.

Có vẻ như các câu trả lời khác đã bỏ lỡ một điểm quan trọng: Kiến trúc SIMD có thể xử lý ít / nhiều dữ liệu hơn tùy thuộc vào việc chúng hoạt động trên doublehay floatcấu trúc (ví dụ: tám giá trị nổi tại một thời điểm hoặc bốn giá trị kép tại một thời điểm).

Tóm tắt cân nhắc hiệu suất

• float có thể nhanh hơn trên một số CPU nhất định (ví dụ: một số thiết bị di động nhất định).
• float sử dụng ít bộ nhớ hơn nên trong các tập dữ liệu khổng lồ, nó có thể làm giảm đáng kể tổng bộ nhớ cần thiết (đĩa cứng / RAM) và băng thông tiêu thụ.
• float có thể khiến CPU tiêu thụ ít năng lượng hơn (tôi không thể tìm thấy tài liệu tham khảo, nhưng nếu không thì ít nhất có vẻ hợp lý) cho các tính toán chính xác đơn so với tính toán chính xác kép.
• float tiêu thụ ít băng thông hơn và trong một số ứng dụng quan trọng.
• Kiến trúc SIMD có thể xử lý gấp đôi số lượng dữ liệu vì thông thường.
• float sử dụng bằng một nửa bộ nhớ cache so với gấp đôi.

Tóm tắt cân nhắc chính xác

• Trong nhiều ứng dụng floatlà đủ
• double có độ chính xác cao hơn nhiều

Cân nhắc tương thích

• Nếu dữ liệu của bạn phải được gửi tới GPU (ví dụ: đối với trò chơi video sử dụng OpenGL hoặc bất kỳ API kết xuất nào khác), định dạng dấu phẩy động nhanh hơn đáng kể so với double(đó là do các nhà sản xuất GPU cố gắng tăng số lượng lõi đồ họa và do đó, họ cố gắng tiết kiệm càng nhiều mạch càng tốt trong mỗi lõi, vì vậy tối ưu hóa cho floatphép tạo ra GPU có nhiều lõi bên trong hơn)
• GPU cũ và một số thiết bị di động không thể chấp nhận doublelà định dạng bên trong (đối với hoạt động kết xuất 3D)

Mẹo chung

• Trên các bộ xử lý máy tính để bàn hiện đại (và có thể là một số lượng lớn bộ xử lý di động) về cơ bản, bạn có thể giả sử sử dụng doublecác biến tạm thời trên ngăn xếp để có độ chính xác cao hơn miễn phí (độ chính xác cao hơn mà không bị phạt hiệu năng).
• Không bao giờ sử dụng độ chính xác cao hơn mức bạn cần (bạn có thể không biết mình thực sự cần bao nhiêu độ chính xác).
• Đôi khi bạn chỉ bị ép bởi phạm vi giá trị (một số giá trị sẽ là vô hạn nếu bạn đang sử dụng float, nhưng có thể là giá trị giới hạn nếu bạn đang sử dụng double)
• Chỉ sử dụng floathoặc chỉ doublegiúp rất nhiều cho trình biên dịch tới SIMD-ify các hướng dẫn.

Xem ý kiến ​​dưới đây từ PeterCordes để hiểu thêm.

Ngoài các lý do khác đã được đề cập:

Nếu bạn có dữ liệu đo, có thể là áp suất, dòng chảy, dòng điện, điện áp hoặc bất cứ điều gì, điều này thường được thực hiện với phần cứng có ADC.

Một ADC thường có 10 hoặc 12 bit, các bit 14 hoặc 16 bit hiếm hơn. Nhưng hãy sử dụng 16 bit một - nếu đo quanh thang đo đầy đủ, bạn có độ chính xác là 1/65535. Điều đó có nghĩa là một sự thay đổi từ 65534/65535 thành 65535/65535 chỉ là bước này - 1/65535. Đó là khoảng 1,5E-05. Độ chính xác của phao là khoảng 1E-07, vì vậy tốt hơn rất nhiều. Điều đó có nghĩa là bạn không mất gì khi sử dụng floatđể lưu trữ những dữ liệu này.

Nếu bạn tính toán quá mức với phao, bạn thực hiện kém hơn so với doublesđộ chính xác, nhưng bạn thường không cần độ chính xác đó, vì bạn thường không quan tâm nếu bạn chỉ đo điện áp 2 V hoặc 2.00002 V. Tương tự , nếu bạn chuyển đổi điện áp này thành áp suất, bạn không quan tâm nếu bạn có 3 bar hoặc 3.00003 bar.