为什么浮点操作效率低 浮点运算为何低效？

1、浮点数的表示方式导致运算效率低

浮点数的特点是能够表示极大和极小的数据，但是这种表示方式也导致了运算效率低下。浮点数的表示方式采用科学计数法，如1.23×10^2，会用1.23与10^2两个数来表示一个数。这种表示方式需要进行指数运算来表示十进制数，而指数运算一般需要多个微操作，这就导致了浮点运算速度较慢。

此外，有些浮点数的表示方式不是精确的，比如2.1这个数在二进制下无限循环，需要通过舍入操作来确定其最终值，这也会增加浮点数运算的复杂度。

2、浮点单元和整数单元的区别

我们知道，现代计算机一般采用多核心、异步运算的方式来提高运算速度，其中浮点单元和整数单元的结构和运算方式都有所不同。浮点单元一般包含了更多的寄存器和电路，同时面临更高的运算精度和浮点运算库的调用，这就使得浮点运算效率要比整数运算效率低。

此外，由于浮点数的运算需要判断是否溢出、处理NaN（Not a Number）和INF（Infinity）等问题，这也使得浮点数运算的效率要比整数运算效率低。

3、浮点数的运算和存储的流程

浮点数的运算和存储会涉及到多个步骤，其中包括对浮点数进行规格化、对阶、尾数相加、舍入等操作。这些操作都需要占用CPU的时间，增加了运算的复杂度和时间。而在存储时，浮点数需要进行字节对齐等操作，也会增加存储时的时间和空间成本。

4、浮点数的缓存问题

现代计算机中，CPU和内存之间会有多级缓存，其中L1缓存是最接近CPU的，速度最快的缓存。对于整数运算，大部分的数据都可以被存储在L1缓存中，从而提升整数运算效率。而对于浮点运算，由于其数据较大，很难存储在L1缓存中，因此需要从内存中不断读取数据，这就导致了浮点运算效率低下的问题。