为什么使用-ffast-math和g ++来使用doubles来实现循环的矢量化是强制性的？我不喜欢-ffast-math，因为我不想失去精确度。
使用-ffast-math你不一定会失去精确度。它只影响NaN，Inf等的处理以及执行操作的顺序。
如果您有一段特定的代码，您不希望GCC重新排序或简化计算，则可以使用asm语句将变量标记为正在使用。
例如，以下代码对f执行舍入操作。然而，两个f += g和f -= g操作可能会被gcc优化掉：
static double moo(double f, double g)
{
g *= 4503599627370496.0; // 2 ** 52
f += g;
f -= g;
return f;
}
在x86_64上，您可以使用此asm语句指示GCC不执行该优化：
static double moo(double f, double g)
{
g *= 4503599627370496.0; // 2 ** 52
f += g;
__asm__("" : "+x" (f));
f -= g;
return f;
}
不幸的是，您需要为每个体系结构调整它。在PowerPC上，使用+f而不是+x。
很可能因为矢量化意味着您可能会有不同的结果，或者可能意味着您错过了浮点信号/异常。
如果您正在编译32位x86，那么gcc和g ++默认使用x87进行浮点数学运算，在64位时它们默认为sse，但是x87可以并且将为相同的计算生成不同的值，因此g ++不太可能考虑矢量化，如果它不能保证你会得到相同的结果，除非你使用-ffast-math或它打开的一些标志。
基本上归结为浮点环境，矢量化代码可能与非矢量化代码的环境不同，有时候以重要的方式，如果差异对你不重要，像
-fno-math-errno -fno-trapping-math -fno-signaling-nans -fno-rounding-math
但首先要查看这些选项并确保它们不会影响程序的正确性。 -ffinite-math-only也可能有所帮助
-ffast-math enables operands reordering which allows many code to be vectorized.例如计算这个
sum = a[0] + a[1] + a[2] + a[3] + a[4] + a[5] + … a[99]
编译器需要在没有-ffast-math的情况下顺序执行添加，因为浮点数学既不是可交换的也不是关联的。
这就是没有why compilers can't optimize a*a*a*a*a*a to (a*a*a)*(a*a*a)的-ffast-math的原因
这意味着除非你有非常有效的水平向量加法，否则没有矢量化可用。
但是，如果-ffast-math启用，表达式可以计算like this（看看A7. Auto-Vectorization）
sum0 = a[0] + a[4] + a[ 8] + … a[96]
sum1 = a[1] + a[5] + a[ 9] + … a[97]
sum2 = a[2] + a[6] + a[10] + … a[98]
sum3 = a[3] + a[7] + a[11] + … a[99]
sum’ = sum0 + sum1 + sum2 + sum3
现在编译器可以通过并行添加每个列来轻松地向量化它，然后在最后执行水平添加
sum’ == sum？只有当(a[0]+a[4]+…) + (a[1]+a[5]+…) + (a[2]+a[6]+…) + ([a[3]+a[7]+…) == a[0] + a[1] + a[2] + …这种情况下，它一直存在于不相关的浮动之下。对于这个简单的计算，指定/fp:fast可让编译器将代码转换为运行速度更快 - 速度提高4倍。Do You Prefer Fast or Precise? - A7。自动矢量
它可以通过gcc中的-fassociative-math标志启用