浮点转换和性能
我知道在浮点数和整数之间进行转换时可能出现的错误，但性能如何（请忽略准确性问题）？
一般来说，如果我对不同算术类型的操作数进行n-ary操作，即不同的浮点类型（例如float和double ）和浮点/整数类型组合（例如float和int ），性能是否会受到影响？ 是否存在经验法则，例如，使所有操作数保持相同的类型？
PS：我在问，因为我正在编写一个表达式模板库，想知道是否允许对包含不同算术类型值的向量进行二进制运算。
我怀疑这个问题的答案会因目标架构而异，因为转换可以（但可能不会）在硬件中发生。 例如，考虑以下代码，它会导致int和float之间的一些相互转换：
int main (int argc, char** argv) { int precoarced = 35; // precoarced gets forced to float float result = 0.5 + precoarced; // and now we force it back to int return (int)result; // I wonder what the disassembly looks like in different environments? }
当我尝试使用默认设置使用g ++（我使用的是Ubuntu，x86）编译它时，并使用gdb进行反汇编：
0x00000000004004b4 <+0>: push %rbp 0x00000000004004b5 <+1>: mov %rsp,%rbp 0x00000000004004b8 <+4>: mov %edi,-0x14(%rbp) 0x00000000004004bb <+7>: mov %rsi,-0x20(%rbp) 0x00000000004004bf <+11>: movl $0x23,-0x8(%rbp) 0x00000000004004c6 <+18>: cvtsi2sdl -0x8(%rbp),%xmm0 0x00000000004004cb <+23>: movsd 0x10d(%rip),%xmm1 # 0x4005e0 0x00000000004004d3 <+31>: addsd %xmm1,%xmm0 0x00000000004004d7 <+35>: unpcklpd %xmm0,%xmm0 0x00000000004004db <+39>: cvtpd2ps %xmm0,%xmm0 0x00000000004004df <+43>: movss %xmm0,-0x4(%rbp) 0x00000000004004e4 <+48>: movss -0x4(%rbp),%xmm0 0x00000000004004e9 <+53>: cvttss2si %xmm0,%eax 0x00000000004004ed <+57>: pop %rbp 0x00000000004004ee <+58>: retq
请注意带有cvt前缀助记符的说明。 这些是转换说明。 因此，在这种情况下，转换是在一些指令中的硬件中发生的。 因此，根据这些指令的成本周期，它可能相当快。 但同样，不同的架构（或不同的编译器）可能会改变故事。
编辑：有趣的是，由于我不小心指定0.5而不是0.5f，因此在那里有额外的转换。 这就是为什么cvtpd2ps op在那里。
编辑：x86已经有很长时间的FP支持（从80年代开始），因此针对x86的C ++编译器通常会使用硬件（除非编译器严重落后于时代）。 感谢Hot Licks指出这一点。
在大多数机器上，float和int格式之间的转换相当快，由浮点硬件的function辅助。
但是，当然，如果仅出于文档目的，应该努力以“正确”格式表达文字。 对于文档来说，使用显式强制转换也没有什么坏处。
通常会有一些性能损失，尽管与其他事情相比可以忽略不计。 这是由于积分寄存器和浮点寄存器之间的数据迁移以及其他可能的ABI问题。
这些问题的答案总是一样的。 怀疑？ 基准吧。 性能在理论上几乎不可预测。