C 语言float和double哪个算得快？
在 C 语言中，`float` 和 `double` 的计算速度，这是一个经常被提及但又容易被误解的问题。很多人的直觉是，数据类型越小，计算应该越快，毕竟需要处理的数据量更少。然而，实际情况要复杂得多，答案并非简单的一刀切。
首先，我们需要理解 `float` 和 `double` 在计算机底层是如何表示的。它们都遵循 IEEE 754 标准，这是一种浮点数表示方法。
`float` (单精度浮点数): 通常占用 32 位（4 字节）内存。它包含一个符号位、一个指数部分（8 位）和一个尾数部分（23 位）。精度相对较低，大约有 69 位十进制数字的精度。
`double` (双精度浮点数): 通常占用 64 位（8 字节）内存。它包含一个符号位、一个指数部分（11 位）和一个尾数部分（52 位）。精度更高，大约有 1517 位十进制数字的精度。
那么，速度上的差异从何而来？
这涉及到几个关键因素：
1. CPU 硬件支持：
现代的处理器（无论是 x86, ARM 还是其他架构）都内置了强大的浮点运算单元 (FPU)。这些 FPU 被设计来高效地处理浮点数运算。一个重要的点是，许多现代 CPU 的 FPU 在处理 `double` 类型时，其性能表现与处理 `float` 类型非常相似，甚至在某些情况下更优。 这是因为 CPU 的寄存器（存储操作数的地方）通常是 64 位的，它们原生就能容纳一个 `double` 类型的值，而 `float` 需要进行类型转换才能放入。
举个例子，在很多架构上，对 `float` 进行加减乘除运算可能需要：
将 `float` 加载到 FPU 的一个寄存器中。
进行运算。
（如果结果需要存储为 `float`）将结果写回内存。
而对于 `double`：
将 `double` 加载到 FPU 的一个寄存器中（这可能比加载 `float` 更直接，因为寄存器大小匹配）。
进行运算。
将结果写回内存。
虽然 `double` 处理的数据比特数翻倍，但由于硬件的设计和优化，执行的指令数量和周期的差异可能不像我们想象的那么大。
2. 编译器优化：
C 语言编译器（如 GCC, Clang）在生成机器码时会进行大量的优化。编译器非常了解 CPU 的架构和 FPU 的特性。
寄存器使用： 编译器会尽量将变量保留在 CPU 的寄存器中，以避免频繁的内存读写。如前所述，现代 CPU 的寄存器宽度通常是 64 位，这使得 `double` 能够更自然地在寄存器中驻留，而 `float` 可能需要额外的指令来管理其在 64 位寄存器中的表现，或者在不同大小寄存器之间切换。
SIMD 指令 (Single Instruction, Multiple Data)： 现代 CPU 普遍支持 SIMD 指令集，如 SSE (Streaming SIMD Extensions) 和 AVX (Advanced Vector Extensions)。这些指令允许 CPU 使用一条指令同时对多个数据执行相同的操作。例如，AVX 指令集可以同时处理 8 个 `float` 或者 4 个 `double`。在某些计算密集型任务中，如果编译器能够有效地利用 SIMD 指令集，那么处理 `double` 的性能可能不会比 `float` 差，甚至因为一次能处理的 `double` 个数虽然少但单个操作的“价值”更高而表现出色。
对于纯粹的、不涉及复杂逻辑的计算密集型代码，比如矩阵乘法、向量运算等，如果代码写得好，编译器能够充分利用 SIMD，那么 `double` 甚至可能比 `float` 跑得更快，或者至少和 `float` 的速度相当。因为 `double` 的操作可以打包得更紧密，或者直接匹配到 CPU 的原生宽寄存器。
3. 内存带宽和缓存：
`float` 类型占用内存少，意味着在内存带宽有限的情况下，单位时间内可以读取更多 `float` 数据进行计算。如果你的程序瓶颈在于从内存中读取数据，那么 `float` 可能会有优势。`double` 需要的内存带宽是 `float` 的两倍。
然而，在现代 CPU 中，缓存 (Cache) 的作用非常显著。如果数据能够被有效地缓存，内存带宽的影响就会减小。对于一些数据量不是特别庞大但计算量很大的场景，数据可能在缓存中就足够了，这时计算速度就更多地取决于 FPU 的性能和指令的执行效率。
4. 具体运算的类型：
虽然我们通常说“浮点运算”，但实际的加、减、乘、除、平方根等运算，其底层实现机制在硬件上可能略有不同。不过，在现代处理器上，这些基本操作对 `float` 和 `double` 的速度差异通常是平滑的，不像整数运算中 32 位和 64 位整数的速度差异那样明显。
总结一下：
过去（早期 CPU）： `float` 通常比 `double` 快。那时 FPU 的设计更倾向于支持较小的浮点数，并且寄存器宽度也可能更适配 `float`。
现在（现代 CPU）： 这种差异变得非常模糊，甚至在很多情况下，`double` 的计算速度可能与 `float` 非常接近，或者在某些特定场景下（如充分利用 SIMD 指令且数据量较大时）可能表现更好。 究其原因，主要是现代 CPU 强大的 FPU、64 位原生寄存器以及先进的编译器优化技术。
那么，你应该选择哪个？
除非你有明确的理由（比如内存占用是首要考虑，或者必须满足特定的精度要求），在现代 C 编程中，推荐优先使用 `double`。 原因如下：
精度优势： `double` 提供的精度远高于 `float`，能够避免很多潜在的精度损失问题，减少由于舍入误差累积而导致的结果不准确。
性能差异不显著： 如上所述，性能上的损失可能并不像你预期的那么大，甚至可能没有。你牺牲的性能微乎其微，但换来了更高的精度和更少的潜在 bug。
避免误导性优化： 过早地为了所谓的“性能”而使用 `float`，在很多情况下反而会因为精度问题引入更深层次的 bug，而且最终的性能提升可能并不如预期。
什么时候 `float` 可能依然有优势？
1. 内存或带宽是绝对瓶颈： 当你处理的数据量极大，并且你能够证明内存带宽确实是限制你程序性能的关键因素时。例如，在嵌入式系统、GPU 计算（尽管 GPU 有自己的浮点单元特性）、或者处理海量数据的科学计算场景下，`float` 可以让你一次性加载更多数据，从而在内存访问上占优。
2. 特定硬件： 某些特殊的嵌入式处理器或者较老的硬件平台，可能对 `float` 的支持会比 `double` 更好。
3. 图形渲染等领域： 在某些图形学应用中，为了节省带宽和提高渲染速度，往往会使用 `float` 来表示颜色、坐标等信息，即使牺牲部分精度也无妨。
如何判断？
如果你不确定，最好的方法是进行基准测试 (benchmarking)。 编写你的代码，分别使用 `float` 和 `double`，然后在你的目标硬件上运行，测量实际的执行时间。这是最直接、最可靠的判断方法。
简而言之，别再纠结于 `float` 和 `double` 的“速度之争”了，除非你有非常明确且经过测试的证据表明 `float` 带来的性能提升是你的程序所必需的，否则，拥抱 `double` 的高精度和相近的性能，会让你的开发之路更顺畅。
首先，我们需要理解 `float` 和 `double` 在计算机底层是如何表示的。它们都遵循 IEEE 754 标准，这是一种浮点数表示方法。
`float` (单精度浮点数): 通常占用 32 位（4 字节）内存。它包含一个符号位、一个指数部分（8 位）和一个尾数部分（23 位）。精度相对较低，大约有 69 位十进制数字的精度。
`double` (双精度浮点数): 通常占用 64 位（8 字节）内存。它包含一个符号位、一个指数部分（11 位）和一个尾数部分（52 位）。精度更高，大约有 1517 位十进制数字的精度。
那么，速度上的差异从何而来？
这涉及到几个关键因素：
1. CPU 硬件支持：
现代的处理器（无论是 x86, ARM 还是其他架构）都内置了强大的浮点运算单元 (FPU)。这些 FPU 被设计来高效地处理浮点数运算。一个重要的点是，许多现代 CPU 的 FPU 在处理 `double` 类型时，其性能表现与处理 `float` 类型非常相似，甚至在某些情况下更优。 这是因为 CPU 的寄存器（存储操作数的地方）通常是 64 位的，它们原生就能容纳一个 `double` 类型的值，而 `float` 需要进行类型转换才能放入。
举个例子，在很多架构上，对 `float` 进行加减乘除运算可能需要：
将 `float` 加载到 FPU 的一个寄存器中。
进行运算。
（如果结果需要存储为 `float`）将结果写回内存。
而对于 `double`：
将 `double` 加载到 FPU 的一个寄存器中（这可能比加载 `float` 更直接，因为寄存器大小匹配）。
进行运算。
将结果写回内存。
虽然 `double` 处理的数据比特数翻倍，但由于硬件的设计和优化，执行的指令数量和周期的差异可能不像我们想象的那么大。
2. 编译器优化：
C 语言编译器（如 GCC, Clang）在生成机器码时会进行大量的优化。编译器非常了解 CPU 的架构和 FPU 的特性。
寄存器使用： 编译器会尽量将变量保留在 CPU 的寄存器中，以避免频繁的内存读写。如前所述，现代 CPU 的寄存器宽度通常是 64 位，这使得 `double` 能够更自然地在寄存器中驻留，而 `float` 可能需要额外的指令来管理其在 64 位寄存器中的表现，或者在不同大小寄存器之间切换。
SIMD 指令 (Single Instruction, Multiple Data)： 现代 CPU 普遍支持 SIMD 指令集，如 SSE (Streaming SIMD Extensions) 和 AVX (Advanced Vector Extensions)。这些指令允许 CPU 使用一条指令同时对多个数据执行相同的操作。例如，AVX 指令集可以同时处理 8 个 `float` 或者 4 个 `double`。在某些计算密集型任务中，如果编译器能够有效地利用 SIMD 指令集，那么处理 `double` 的性能可能不会比 `float` 差，甚至因为一次能处理的 `double` 个数虽然少但单个操作的“价值”更高而表现出色。
对于纯粹的、不涉及复杂逻辑的计算密集型代码，比如矩阵乘法、向量运算等，如果代码写得好，编译器能够充分利用 SIMD，那么 `double` 甚至可能比 `float` 跑得更快，或者至少和 `float` 的速度相当。因为 `double` 的操作可以打包得更紧密，或者直接匹配到 CPU 的原生宽寄存器。
3. 内存带宽和缓存：
`float` 类型占用内存少，意味着在内存带宽有限的情况下，单位时间内可以读取更多 `float` 数据进行计算。如果你的程序瓶颈在于从内存中读取数据，那么 `float` 可能会有优势。`double` 需要的内存带宽是 `float` 的两倍。
然而，在现代 CPU 中，缓存 (Cache) 的作用非常显著。如果数据能够被有效地缓存，内存带宽的影响就会减小。对于一些数据量不是特别庞大但计算量很大的场景，数据可能在缓存中就足够了，这时计算速度就更多地取决于 FPU 的性能和指令的执行效率。
4. 具体运算的类型：
虽然我们通常说“浮点运算”，但实际的加、减、乘、除、平方根等运算，其底层实现机制在硬件上可能略有不同。不过，在现代处理器上，这些基本操作对 `float` 和 `double` 的速度差异通常是平滑的，不像整数运算中 32 位和 64 位整数的速度差异那样明显。
总结一下：
过去（早期 CPU）： `float` 通常比 `double` 快。那时 FPU 的设计更倾向于支持较小的浮点数，并且寄存器宽度也可能更适配 `float`。
现在（现代 CPU）： 这种差异变得非常模糊，甚至在很多情况下，`double` 的计算速度可能与 `float` 非常接近，或者在某些特定场景下（如充分利用 SIMD 指令且数据量较大时）可能表现更好。 究其原因，主要是现代 CPU 强大的 FPU、64 位原生寄存器以及先进的编译器优化技术。
那么，你应该选择哪个？
除非你有明确的理由（比如内存占用是首要考虑，或者必须满足特定的精度要求），在现代 C 编程中，推荐优先使用 `double`。 原因如下：
精度优势： `double` 提供的精度远高于 `float`，能够避免很多潜在的精度损失问题，减少由于舍入误差累积而导致的结果不准确。
性能差异不显著： 如上所述，性能上的损失可能并不像你预期的那么大，甚至可能没有。你牺牲的性能微乎其微，但换来了更高的精度和更少的潜在 bug。
避免误导性优化： 过早地为了所谓的“性能”而使用 `float`，在很多情况下反而会因为精度问题引入更深层次的 bug，而且最终的性能提升可能并不如预期。
什么时候 `float` 可能依然有优势？
1. 内存或带宽是绝对瓶颈： 当你处理的数据量极大，并且你能够证明内存带宽确实是限制你程序性能的关键因素时。例如，在嵌入式系统、GPU 计算（尽管 GPU 有自己的浮点单元特性）、或者处理海量数据的科学计算场景下，`float` 可以让你一次性加载更多数据，从而在内存访问上占优。
2. 特定硬件： 某些特殊的嵌入式处理器或者较老的硬件平台，可能对 `float` 的支持会比 `double` 更好。
3. 图形渲染等领域： 在某些图形学应用中，为了节省带宽和提高渲染速度，往往会使用 `float` 来表示颜色、坐标等信息，即使牺牲部分精度也无妨。
如何判断？
如果你不确定，最好的方法是进行基准测试 (benchmarking)。 编写你的代码，分别使用 `float` 和 `double`，然后在你的目标硬件上运行，测量实际的执行时间。这是最直接、最可靠的判断方法。
简而言之，别再纠结于 `float` 和 `double` 的“速度之争”了，除非你有非常明确且经过测试的证据表明 `float` 带来的性能提升是你的程序所必需的，否则，拥抱 `double` 的高精度和相近的性能，会让你的开发之路更顺畅。
网友意见
既然是c语言的萌新，提醒一下：不要揣测编译器的行为，更不要轻易给编译器的行为下普遍性的定论。
c/c++里面，各种平台相关版本相关参数相关的东西太多了，而且他们的目标平台，也有可能是各种奇奇怪怪的你听都没听说过的平台。所以，除了明确在标准中明确规定的行为外，其他的事情都不要轻易的下结论，更不要轻易地把结论的前提丢掉，从而扩大化这个结论的适用范围。
例如说我回答过一个问题：
说的就是1byte不一定等于8bit。但实话说，我在回答的时候，我只是知道有这个规定，但真的没见过有1byte不等于8bit的实例的。所以，在我观念里，类似于一种口口相传的神话一样，这也是为什么我在”冷知识“的问题里答到它的原因。
然而，在我回答之后，就有两人在评论中明确给出了这样的实例。也就是说，神话原来是真的存在的。。。
总之，即便是老鸟，也不要随便就以为自己见多识广就瞎 bb，还是保持敬畏吧。
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