Skip to content

Test_BenchMark_iPhone13_ProMax_A15.md

Latest commit

 

History

History
51 lines (49 loc) · 6.16 KB

Test_BenchMark_iPhone13_ProMax_A15.md

File metadata and controls

51 lines (49 loc) · 6.16 KB

# GFloat Test And BenchMark  * Test time : Fri Oct 21 11:21:32 2022

Operation System  C++ Compiler version  CPU    Base Frequency  
Darwin Apple LLVM 13.1.6 (clang-1316.0.21.2.5) Apple iPhone14,3 Arch : ARM64_E 0.024 GHz or  0.024 GHz 
 * Performance: float vs GFloat,  Call 1000000 times
 * Error : the relative error between cmath (double) and GFloat Math 
 Function   input data range  avg relative error   max relative error   max abs error   float vs GFloat   float / GFloat 
Add          [ -10000.0,  10000.0]   0.000004 %       0.000024 %       0.003906  0.46 vs  4.76  (ms) 0.10 
Sub          [ -10000.0,  10000.0]   0.000004 %       0.000024 %       0.003906  0.51 vs  4.88  (ms) 0.11 
Mul          [ -10000.0,  10000.0]   0.000012 %       0.000048 %      32.000000  0.48 vs  0.78  (ms) 0.62 
Div          [ -10000.0,  10000.0]   0.000009 %       0.000024 %       0.031250  0.52 vs  1.41  (ms) 0.37 
Ceil         [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.27 vs  1.50  (ms) 0.18 
Floor        [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.27 vs  0.72  (ms) 0.37 
Whole        [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.31 vs  1.45  (ms) 0.22 
WholeFrac    [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.27 vs  5.50  (ms) 0.05 
Fraction     [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.29 vs  3.33  (ms) 0.09 
-()          [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.29 vs  0.51  (ms) 0.57 
>()          [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.46 vs 11.06  (ms) 0.04 
<()          [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.67 vs  8.19  (ms) 0.08 
>=()         [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.45 vs  7.97  (ms) 0.06 
<=()         [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.57 vs  1.62  (ms) 0.35 
Abs          [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.31 vs  0.54  (ms) 0.57 
Normalize32  [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.29 vs  1.03  (ms) 0.28 
Normalize64  [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.29 vs  1.02  (ms) 0.28 
FromInt      [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.29 vs  0.87  (ms) 0.33 
Fromfloat    [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.28 vs  0.36  (ms) 0.77 
CeilToInt    [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.26 vs  2.30  (ms) 0.11 
FloorToInt   [ -10000.0,  10000.0]   0.000000 %       0.000000 %       0.000000  0.29 vs  1.95  (ms) 0.15 
Sin          [ -10000.0,  10000.0]   0.000099 %       4.559921 %       0.000005  3.67 vs  4.78  (ms) 0.77 
Cos          [ -10000.0,  10000.0]   0.001806 %       0.122642 %       0.000028  3.77 vs  5.19  (ms) 0.73 
Tan          [ -10000.0,  10000.0]   0.001776 %       4.562861 %      83.726562  6.30 vs 12.64  (ms) 0.50 
ASin         [     -1.0,      1.0]   0.031373 %     100.000000 %       0.049958  2.67 vs  7.09  (ms) 0.38 
ACos         [     -1.0,      1.0]   0.117627 %      98.413861 %       0.049958  3.28 vs 10.21  (ms) 0.32 
ATan         [ -10000.0,  10000.0]   0.003567 %       0.036536 %       0.000166  2.52 vs 10.47  (ms) 0.24 
ATan(10,x)   [ -10000.0,  10000.0]   0.006190 %       0.021383 %       0.000166  4.63 vs 14.24  (ms) 0.33 
ATan(x,10)   [ -10000.0,  10000.0]   0.007318 %       0.230349 %       0.000166  4.33 vs 13.40  (ms) 0.32 
Sqrt         [      0.0,  10000.0]   0.000038 %       0.000084 %       0.000076  0.75 vs  4.89  (ms) 0.15 
InvSqrt      [      0.0,  10000.0]   0.000026 %       0.000062 %       0.000183  0.94 vs  4.01  (ms) 0.23 
Exp          [    -20.0,     20.0]   0.001698 %       0.050661 %   19760.000000  5.55 vs  6.32  (ms) 0.88 
Pow2         [    -30.0,     30.0]   0.001820 %       0.050354 %   72448.000000  1.99 vs  5.39  (ms) 0.37 
Log_e        [      0.0,  10000.0]   0.001206 %      86.225453 %       0.000031  1.91 vs  3.28  (ms) 0.58 
Log_2        [      0.0,  10000.0]   0.001206 %      86.225884 %       0.000043  1.96 vs  2.89  (ms) 0.68 
Log_10       [      0.0,  10000.0]   0.001206 %      86.224927 %       0.000013  2.01 vs  3.37  (ms) 0.60 
Pow(1.7,x)   [    -30.0,     30.0]   0.003043 %       0.049457 %    2121.500000  4.64 vs 13.60  (ms) 0.34 
Pow(x,1.7)   [      0.6,     20.0]   0.006763 %       0.055199 %       0.015121  4.71 vs 14.78  (ms) 0.32 
Fmod(x,1.7)  [ -10000.0,  10000.0]   0.129491 %    7214.285714 %       1.700575 15.72 vs 11.69  (ms) 1.34 
Fmod(1.7,x)  [ -10000.0,  10000.0]   0.000327 %      15.789474 %       0.000000  4.46 vs  5.71  (ms) 0.78