AMD CPU 和 Intel CPU 上的浮动算术差异

问：

我是计算科学专业的学生。当我在 AMD CPU 上处理混合精度项目时，我发现单精度数据的行为与双精度数据类似。有时，单精度数据比双精度数据花费更多的计算时间。但 Intel CPU 上的混合精度计算按预期执行。

一个简化的例子：

    double a = 1.0/3.0, c = 5.0/7.0;
    float b = 1.0/3.0, d = 5.0/7.0;
    double time4d = omp_get_wtime();
    for(int i = 0;i < 10000000;i ++)
    {
      a = a + c;
    }
    std::cout << omp_get_wtime() - time4d << std::endl;
    double time4f = omp_get_wtime();
    for(int i = 0;i < 10000000;i ++)
    {
      b = float(b) + float(d);
    }

    std::cout << omp_get_wtime() - time4f << std::endl;

我正在使用带有以下标志的 g++：

-o main -fopenmp -O0 -ffloat-store

在配备 AMD EPYC 7713 64 核处理器的服务器上，输出为：

0.0388171
0.0388219

但是，在配备 Intel（R） Xeon（R） Gold 6136 CPU 的服务器上，输出为：

0.0424005
0.0244199

我想知道我是否错过了一些标志或操作，使单精度无法像预期的那样在 AMD CPU 上运行。是什么导致了这种现象？此外，如何使混合精度计算在 AMD CPU 上工作？