降低python中的浮点精度以提高性能[重复]

Question

我在树莓派上使用 python。我正在使用互补滤波器从陀螺仪中获得更好的值，但它消耗了太多覆盆子的能量——大约是 70%。我认为我可以通过降低浮点精度来提高性能。现在，结果大约有 12 位小数，这比我需要的要多。有没有办法设置最大精度？只是将数字四舍五入并不能满足我的需求，因为这只是另一个计算。谢谢！

编辑：我尝试使用 Decimal 模块，并将精度设置为 6，它比浮点数慢了近 6 倍！除了 Decimal 之外，还有没有其他方法可以处理定点数（它看起来是为了比性能更高的精度而创建的）

Answer 1

您可以使用 numpy 强制进行单精度浮点计算。

但是，如果使用单精度浮点的计算速度比双精度快，我会感到非常惊讶：树莓派支持硬件浮点，所以我希望所有计算都以全 80 位精度完成，然后四舍五入保存到内存时的 32 位或 64 位结果。唯一可能的好处是保存值时使用的内存带宽会稍微减少。

Answer 2

这可能是你的棒子的一端弄错了。

来自陀螺仪的数据流相当慢，因此您应该有足够的时间使用任何合理的过滤器对其进行过滤。即使是卡尔曼滤波器也应该可用（尽管可能没有必要）。您多久对陀螺仪和加速度计数据进行一次采样？合理的最大值是几百赫兹，而不是更多。

用于加速度计和陀螺仪测量的互补滤波器非常轻巧，它本身应该消耗很少的处理能力。它可以在慢速 8 位处理器上实现，因此 Raspberry 对它来说太快了。

根据您对互补过滤器的操作，过滤器本身需要一些浮点运算。如果您计算弧切线或等效函数，则需要数百次 FLOP。如果以 1 kHz 的速率执行此操作，则可能会消耗几百 kFLOPS（每秒浮点操作数）。一个 RPi 的 FP 吞吐量约为 100 MLFOPS，因此有很大的余量。

因此，降低 FP 精度不会有太大帮助，问题出在其他地方。也许如果你显示更多的代码，它可以确定问题出在哪里！