我检测到发布版本和调试版本之间的程序结果存在一些差异。经过一些研究，我意识到一些浮点优化导致了这些差异。我已经通过使用 fenv_access pragma 禁用一些关键方法的优化来解决了这个问题。
想了想，我意识到在我的程序中使用 fp:strict 模型可能比 fp:precise 更好，因为它的特性，但我担心性能。我试图找到一些关于 fp:strict 的性能问题或精确和严格模型之间的性能差异的信息，但我发现的信息很少。
有人知道吗？
提前致谢。
最佳答案
这是因为您在 32 位模式下编译，它使用 x86 浮点处理器。代码优化器删除了从 FPU 寄存器到内存并返回的冗余移动，将中间结果留在 FPU 堆栈中。一个非常重要的优化。
问题是，FPU 以 80 位精度存储 double 。而不是 double 的 64 位精度。英特尔最初认为这是一个功能，可以产生更准确的中间计算，但它确实是一个错误。他们在设计 SSE2 指令集时没有犯同样的错误，64 位编译器使用它来进行 float 学运算。 XMM 寄存器是 64 位的。
因此，在 Release模式构建中，您会得到略有不同的结果，因为计算是使用更多位执行的。在使用浮点值进行计算的程序中，这应该永远不会成为问题，double 只能存储 15 个有效数字。不同的是噪音数字，即前 15 位数字之外的数字。但如果您的计算严重丢失有效数字，有时会更少。就像计算 1 - 3 * (1/3.0)。
但是，您可以使用 fp:precise 来获得一致的噪声数字。它强制将中间值刷新到内存中，因此它们不能以 80 位精度保留在 FPU 中。这当然会让你的代码变慢。
关于c++ - fp :precise vs. fp: 严格性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6423547/