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SinとかSqrt等の算術演算と掛け算の処理負荷を比べてみた

Last updated at Posted at 2019-02-21

結論:

  • Pow関数 :掛け算の75倍くらい
  • Exp関数 :掛け算の66倍くらい
  • Atan関数:掛け算の55倍くらい
  • Sin関数:掛け算の12倍くらい
  • Sqrt関数:掛け算と同じくらい。たまに掛け算より速い(???)

(PCで、UnityのProfilerで計測、C#のMath関数を利用)

注意:

※検証方法により違ってくるところもありますので、この結果は参考までにとどめて、鵜呑みにせずにご自身の環境、利用方法に沿った計測を行ってください。

他の方のによる検証や情報なども寄せられましたので、是非ご参考にしてください。

SinとかSqrt等の算術演算の速度の件 - Qiita
QS_20190223-145803.png

算術演算って何やってんのかわからん

最適化しててふと疑問に感じることがありまして。

「ここで掛け算を1000回やってるから重いんだろうけど、Atan使って必要なところを絞って100回に減らしたら、総合的に得なんだろうか……?」と。

Math.○○系の関数って、なんか頑張って近似アルゴリズムとか走らせてるんだろうけど、その中で何回掛け算と同じような処理が走っているのかなんて、なかなか感覚的にはわからないですよね。ググっても良い資料が見当たらず、CPUやライブラリ依存のところがあるから測るしかないと言われ、Unityで軽く測ってみました。

なお、こういう計測や最適化はあまり専門ではないので、測り方がおかしいんじゃねぇの!?っていうマサカリがあれば投げてください。。

右端のカラムがSelf ms、右から2番めがTime msで、2番目の方が関数トータルでのコストです。

Dz45tNwV4AASJ1f.png

なるほど、Sinが掛け算12回分とそこまで致命的ではないのが救いですが、Atanは重いですね、掛け算100回分削れるならアドがあります。

Powの意外なまでの重さにも驚きました。Powは2通り計測していて、Pow(f,f)と、Pow(f,2)で試しましたが、後者は最適化でf*fとかになってくれても良さそうですが、ほぼ変わらず、掛け算の70~75倍ほどのコストがかかっていました。

そして、Sqrtの異常な速さ。Sqrt用のCPU命令があるんですかね……?距離計算でMagnitudeよりSqrMagnitudeの方が軽いのは明白だけど、最後に掛け算一個削る程度の違いしかない模様。

計測は環境やライブラリにも依存していると思うので、他の環境で違った結果出るなら聞きたいです。

今回検証に使ったコードを置いておきます。

MathTest.cs
using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;

public class MathTest : MonoBehaviour
{
    public double count = 1000;
    public double step = 1;

    void Mult()
    {
        double f;

        for( double i = 0; i < count; i += step )
        {
            f = i * i;
        }
    }

    void Sin()
    {
        double f;

        for( double i = 0; i < count; i += step )
        {
            f = Math.Sin(i);
        }
    }

    void Sqrt()
    {
        double f;

        for( double i = 0; i < count; i += step )
        {
            f = Math.Sqrt(i);
        }
    }

    void Pow()
    {
        double f;

        for( double i = 0; i < count; i += step )
        {
            f = Math.Pow(i, i);
        }
    }

    void Pow2()
    {
        double f;

        for( double i = 0; i < count; i += step )
        {
            f = Math.Pow(i, 2);
        }
    }

    void Atan()
    {
        double f;

        for( double i = 0; i < count; i += step )
        {
            f = Math.Atan(i);
        }
    }

    void Exp()
    {
        double f;

        for( double i = 0; i < count; i += step )
        {
            f = Math.Exp(i);
        }
    }

    // Update is called once per frame
    void Update()
    {
        if( step <= 0 )
        {
            return;
        }

        Mult();

        Sin();

        Sqrt();

        Atan();

        Exp();

        Pow();

        Pow2();
    }
}

おまけ

最適化したかったやつ(Atan使って角度の処理範囲を絞った)

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