Intel x87 FPU专门用于执行标量浮点计算，可以对单精度浮点（32位）、双精度浮点（64位）以及扩展双精度浮点（80位）进行计算，并顺从IEEE754标准。x87 FPU可以工作在32位兼容模式下以及64位模式下，在这两种下，FPU的数据寄存器的个数都一样，只有8个。对x87 FPU的数据寄存器的访问方式与一般的寄存器有所不同，它是栈式访问。你通过 FLD在栈顶的数据寄存器索引为0，那么它
ARM 浮点运算作者：程老师,华清远见嵌入式学院讲师。很多时候我们要处理的数据，不仅仅是整数和字符串，还有浮点数即小数。在多媒体数据处理方面表现的更多。是不是所有的CPU都支持，浮点运算呢?答案:不是。我们常常听到赢浮点和软浮点，这些到底说的是什么呢?下面我们就来一探究竟吧。在这里我们说的是ARM核浮点运算。(1)硬浮点(hard-float)编译器将代码直接编译成硬件浮点协处理器(浮点运算单元F
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2024-05-16 06:47:03
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半导体芯片下面分为数字芯片和模拟芯片，数字芯片占市场规模较大，约70%左右数字芯片细分包含逻辑芯片、存储芯片和微控制单元(MCU)逻辑芯片即计算芯片，包含了各种逻辑门电路，可以实现运算和逻辑判断功能。包括我们常听说的CPU、GPU、FPGA、ASICCPU(中央处理器，Central Processing Unit)冯·诺依曼计算机架构，包括运算器（也叫逻辑运算单元，ALU）、控制器（CU）、存储
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2024-06-05 22:47:00
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http://antkillerfarm.github.io/浮点运算和代码优化1.浮点运算问题浮点运算在工业中应用非常广泛，但嵌入式CPU通常没有对浮点运算提供直接的硬件支持。而采用标准库提供的软件计算方案，性能又很差。这时就需要使用浮点运算协处理器加速浮点运算。（486之前的PC，CPU和浮点运算协处理器FPU也是分开的，例如i486DX是有FPU的型号，而i486SX则是没有FPU的型号。）
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2024-06-13 09:33:50
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最近一直在被某hxxxx 和小伙伴催着用 ~~ 5tops 我的另一个小伙伴老是说 hxxxx 5t算力呢 nvidia才多少 呵呵 ? 所以来说一下这个 纯属给自己看 就搬来了 勿怪~~其实吧 TOPS 跟 FLOPS 没有可比性。TOPS 是NPU（neuro processing unit）Tensor Ops per Second；而 FLOPS 是GPU
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2024-04-23 13:41:04
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本次博客的内容没有逻辑上的先后之分，想到哪就写到哪，纯属对处理器性能指标的一个概述。FLOPS（是floating-point operations per second的缩写）表示每秒浮点运算次数”，“每秒峰值速度”，是“每秒所执行的浮点运算次数”的缩写，后面的代表秒的意思，这里的浮点运算包括了所有关于涉及到小数的运算，是一个衡量硬件性能的指标， 1GHz 就是每秒 十亿次运算，如果每次运算能完
浮点运算就是实数运算，包含小数运算。是相对于整数运算而言的。大多数MCU并没有专门的浮点数运算硬件支持单元，这使得浮点数运算效率极为低下，和整数运算比是几十、几百倍的速度差异，还极为耗费其他资源（包括内存等）。即使有浮点数运算单元支持，有时与整数运算比也是几倍速度差异。另外大多数MCU处理中，浮点数需求其实并不是那么强烈，很多可以采用工程计算手段处理为整数运算，由此要尽可能少用浮点运算。没有FPU
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2024-04-03 09:50:44
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我们常用双精度浮点运算能力衡量一个处理器的科学计算的能力，就是处理64bit小数点浮动数据的能力 支持AVX2的处理器的单指令的长度是256bit，每个intel核心假设包含2个FMA，一个FMA一个时钟周期可以进行2次乘或者加的运算，那么这个处理器在1个核心1个时钟周期可以执行256bit*2FMA*2M/A/64=16次浮点运算，也称为16FLOPs，就是Floating Point Ope
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2024-04-13 09:24:48
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原标题：Arm分享：从科幻到现实，移动端全息显示计算的发展进步(映维网 2020年11月06日)你或许没有注意到，但全息图早已存在于我们的日常生活之中。由于难以复制，模拟全息图被广泛用作信用卡、银行票据、驾照和众多应用的防伪措施(见图1)。随着计算能力的提高和增强现实等新用例的出现，数字全息显示的研究和开发同样在不断地进行。在展示先进视觉化未来的时候，一众热门的科幻电影和电视都有受到全息显示的启发
从图形处理到通用并行计算CPU与GPU的浮点计算能力比较： CPU与GPU的内存带宽比较： GPU的浮点能力之所以远远超过CPU是因为GPU就是为计算密集、高度并行的计算而设计，更多的晶体管用于数据处理而非数据缓存和流程控制。GPU和CPU设计的差异:更具体地说，GPU特别适合于并行计算问题——同一程序在许多数据元素上并行执行，具有高算术强度以及算术运算与存储器操作的比率。因为
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2024-02-22 18:01:47
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要说到设计的复杂程度，那还是CPU了！这个不用讨论，很简单的道理你看看显卡芯片的更新速度和CPU的更新速度就可见一斑了。还是简单说说他们的设计原理吧。CPU: 但是，现在我要问一句：“什么是CPU？”我相信大多数人并不知道什么是CPU。当然，你可以回答CPU是中央处理器，或者来一句英文： Central Processing Unit。是的，没错。
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2024-08-30 11:10:23
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本周，美国盐湖城举办的SC16大会发布了2016年度最新全球超算榜单。NVIDIA DGX SATURNV 位列Green 500榜单第一，被评为全球最高效超级计算机。在TOP 500榜单中， 其整体运算速度位列第28名，是最快的人工智能超级计算机。此前，它已经在帮助NVIDIA 构建更智能的汽车以及更强大的GPU的工作中大显身手。NVIDIA SATURNV超级计算机由全新Tesla P100
6月17日，新一期全球超算500强榜单出炉，入选500强的所有超算浮点运算速度都突破每秒千万亿次，中国超算也在前四占有两席位置。普通计算机用指令运算速度衡量计算性能，而超算通常用浮点运算速度来衡量其性能。那么，什么是浮点运算速度，超算榜单为什么会选择浮点运算速度来进行比较？500强特别是前十的超算，科学家们都在想哪些办法让浮点运算速度越来越快？节能环保是对超算的另一衡量指标，超算要节能环保，最新的
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2024-06-10 00:38:04
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CPU和GPU擅长和不擅长的方面 作者 赵军, 2008年6月19日 今天讨论的论题是CPU和GPU“擅长和不擅长”的各个方面，而不是谁取代谁的问题。我试着从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力
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2024-04-20 23:03:37
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一、硬浮点与软浮点1. 硬浮点编译器将代码直接编译成硬件浮点协处理器(浮点运算单元FPU)能识别的指令，这些指令在执行的时候ARM核直接把它转给协处理器执行。FPU 通常有一套额外的寄存器来完成浮点参数传递和运算。使用实际的硬件浮点运算单元(FPU)会带来性能的提升2. 软浮点编译器把浮点运算转成浮点运算的函数调用和库函数调用(即用整数运算模拟浮点运算)，没有FPU的指令调用，也没有浮点寄存器的参
一：早期ARM上的浮点模拟器：早期的ARM没有协处理器，所以浮点运算是由CPU来模拟的，即所需浮点运算均在浮点运算模拟器(float math emulation)上进行，需要的浮点运算，常要耗费数千个循环才能执行完毕，因此特别缓慢。直到今天，在ARM Kernel配置时，都有如下选项：Floating point emulation --->
[ ] NWFPE math emulatio
单周期CPU一、设计思路1、CPU的意义CPU是计算机的核心，因为它是计算机指令的处理单元。计算机体系结构包含两个方面，一个方面是指令集，一个方面是硬件实现。指令集是计算机被定义拥有的执行指令，计算机通过支持指令集的运行，来完成计算工作并为程序员编程服务。硬件实现则是具体的硬件去实现指令集，这个硬件实现的核心就是CPU的设计。这里写的CPU的设计是32位机器的CPU，指令和数据均为32位。支持指令
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2024-05-18 16:26:01
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摘要CPU与GPU之间有什么不同？为什么需要GPU编程，相比CPU编程，有什么优势？CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。所以
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2024-03-08 09:30:47
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以下是参考2009年出版的书比较的，不要忘了时代在进步哦1、线程  
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2023-07-26 22:23:52
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展开全部它包含了CUDA指令集架构(32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333365646231ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C+
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2024-04-12 11:09:03
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