Nucleo F767ZIでmbed 2とmbed OS 5の浮動小数点数演算の速度を比較

Nucleo F767ZIでオンラインコンパイラのmbed 2と、mbed-cliのmbed OS 5の浮動小数点数演算の処理時間を測定しました。

テストプログラム
https://github.com/ryood/Nucleo_DCO/tree/master/mbed/FloatingPoint_Test01

測定結果

青とオレンジがfloat型の演算結果で、グレーと黄色がdouble型の演算結果です。

add, sub, mul, divはそれぞれ加算、減算、乗算、除算で圧倒的にfloat型が高速です。

ところが、なぜだがか三角関数や指数関数のsin, cos, exp, logは、float型とdouble型の差があまりありません。

DDSのチューニングワードを計算する

// calc tuning word
    t.reset();
    t.start();
    for (int i = 0; i < LOOP_N; i++) {
        buffer[i] = pow(2.0, 32) * (double)i / 100000.0;
    }
    t.stop();
    elapse = t.read_us();
    pc.printf("tword\t%d\t%f\r\n", elapse, (float)elapse / LOOP_N);

という演算では、むしろmbed OS 5のdouble型（グラフではtwordのグレイ）が最速となっています。「pow(2.0, 32)」という項は定数なので、この場合最適化されているのかもしれません。

Nucleo F767ZIをmbedで使った場合に限りますが、浮動小数点数演算の四則演算はfloat型でやったほうが速く、三角関数や指数関数（特にDDSがらみの演算）はdouble型でやってもそれほど遅くないと言えると思います。

測定データ

op	OS 5 float	Mbed 2 float	OS 5 double	Mbed 2 double
add	0.03708	0.02549	2.23522	1.64085
sub	0.07417	0.04866	2.29228	1.684
mul	0.11125	0.07416	2.36179	1.7396
div	0.21784	0.16682	2.54717	1.90871
sin	0.55664	0.37082	0.88683	0.93309
cos	0.59404	0.35549	0.95088	1.11853
exp	0.76539	0.53734	1.16889	1.04258
log	0.82766	0.48837	1.2759	1.36975
sqrt	1.31143	0.22935	3.23866	0.37065
pow32	2.28002	1.59155	0.6069	3.92082
tword	2.1812	1.60074	0.21782	3.48061

<追記:2018.09.16>

mbed-cliのOS 5とオンラインコンパイラのmbed 2で分けてグラフ化しました。

Mbed OS 5

Mbed 2

</追記>