从cpu硬件和精度上进行说明CPU浮点数的计算比整数的计算慢主要是因为浮点数的计算涉及到更复杂的运算和更多的步骤。精度：浮点数的精度相对于整数更高，需要更多的位数来表示。浮点数通常使用IEEE 754标准进行表示，其中包括符号位、指数位和尾数位。这些额外的位数会增加计算的复杂度和时间。算法：浮点数的计算涉及到更复杂的算法，例如浮点数的加减乘除、开方、对数等操作需要更多的计算步骤和更复杂的逻辑。相比
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2024-06-28 08:33:25
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第一代：x87浮点指令集特征使用80位浮点协处理器处理浮点运算浮点协处理器内部为栈结构运算过程指令这里只介绍部分指令，详细的参考Intel / AMD 开发手册;入栈
fld st(i) ;将st(i)的值压入栈顶
fld mem32/mem64/mem80 ;将浮点数压栈 交给st(0) 同时原st(0)交给st(1)
;加法
fadd st(0),st(i)
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2024-05-14 11:50:43
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一个有趣的实验本文从一个有趣而诡异的实验开始。最早这个例子博主是从 Stackoverflow上的一个问题中看到的。为了提高可读性，博主这里做了改写，简化成了以下两段代码：#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
int main() {
const float x=1.1;
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2024-10-03 10:40:23
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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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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
数学是自然科学的皇后，计算机的设计初衷是科学计算。计算机的最基本功能是需要存储整数、实数，及对整数和实数进行算术四则运算。但是在计算机从业者的眼中，我们知道的数学相关的基本数据类型通常是整型、浮点型、布尔型。整型又分为int8（用8位表示的整数）、uint8（用8位表示的无符号整数）、int16、uint16、int32、uint32，浮点型又分为float16（半精度，FP16）、float32
对于浮点类型数据，首先我们需要明白的一点是：浮点数和整型数的编码方式是很不一样的，IEEE浮点标准采用V = (-1)s×M×2E的形式来表示一个数，其中符号s决定是负数(s=1)还是正数(s=0)，由1位符号位表示。有效数M是一个二进制小数，它的范围在1~2-ε之间（当指数域E既不全为0也不全为1，即浮点数为规格化值时。ε为有效数M的精度误差，比如当有效数为23位时，ε为2-24），
日前，英特尔芯片爆出一个巨大的设计缺陷，现在微软和 Linux 的内核开发人员都在积极推出补丁对此问题进行修复。但不幸的是，虽然安全漏洞可以打上补丁，但仍会让使用 Intel CPU 的 PC 或 MAC 处理速度变慢。(据一位开发人员测试，CPU 处理速度普遍会延迟 5% 左右，而在 Linux 中的某些任务甚至可能延缓到 30% 之巨。)目前该 Intel 的 Bug 还没公开透露，不知道确切
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2024-05-16 02:39:30
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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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浮点运算一直是定点CPU的难题，比如一个简单的1.1+1.1，定点CPU必须要按照IEEE-754标准的算法来完成运算，对于8位单片机来说已经完全是噩梦，对32为单片机来说也不会有多大改善。虽然将浮点数进行Q化处理能充分发挥32位单片机的运算性能，但是精度受到限制而不会太高。对于有FPU（浮点运算单元）的单片机或者CPU来说，浮点加法只是几条指令的事情。 &nbs
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2024-07-25 17:45:34
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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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目前计算机执行最快速度是多少2013年6月17日，在德国莱比锡开幕的2013年国际超级计算机大会上，TOP500组织公布了最新全球超级计算机500强排行榜榜单，中国国防科技大学研制的天河二号超级计算机，以每秒33.86千万亿次的浮点运算速度夺得头筹，中国“天河二号”成为全球最快超级计算机。2014年6月23日，在德国莱比锡市释出的第43届世界超级计算机500强排行榜上，中国超级计算机系统“天河二号
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
发一下牢骚和主题无关： 在条件判断的时候，我们经常会碰到与0值比拟的情况，但是通常有很多人使用时采用不恰当的条件判断。上面我们就详细讨论各种情况： 1. 布尔变量与零值的比拟： 假设布尔变量的变量名为flag，则它和0值比拟的条件判断语句如下：if(flag)
最近在项目中遇到一个问题，测试服务器接口返回金额精度缺失，导致app解析不正确发生闪退。调试后发现浮点数在json_encode后损失了精度，如下图所示。网上说是因为php7.1版本的serialize_precision配置不当导致，但是查看配置文件后发现配置正确，默认值为-1。在服务器上测试浮点数运算如下:测试后发现浮点数的加减运算会导致精度损失。我们都知道计算机是通过二进制数存储浮点数的一
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2024-05-29 12:31:19
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运算器和控制器是组成CPU的两大核心部件。一.运算器运算器的基本功能是完成对各种数据的加工处理，例如算术四则运算，与、或、求反等逻辑运算，算术和逻辑移位操作，比较数值，变更符号，计算主存地址等。运算器中的寄存器用于临时保存参加运算的数据和运算的中间结果等。运算器中还要设置相应的部件，用来记录一次运算结果的特征情况，如是否溢出，结果的符号位，结果是否为零等。计算机中运算器
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2024-04-15 10:37:08
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1994年10月30日，Lynchburg （佛吉尼亚）学院的 Thomas R. Nicely 博士在他的一个试验中追踪到一个未曾预期的结果，是在他的奔腾PC的一个除法问题引起的不正确答案。他将发现发到了Internet上，很快，引发了狂风 烈火，无数人重现了他发现的问题，并发现了其它会产生错误答案的情形。幸运的是，这些情况很少见，只在极端的大量数学、科
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2024-04-22 13:24:42
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# CPU运算单元架构科普
## 引言
中央处理器（CPU）是计算机系统的核心部件之一，负责执行程序的指令并处理数据。CPU的运算单元架构决定了其性能和效率。本文将深入探讨CPU的运算单元架构，包括其基本组成部分、工作原理以及如何编程使用这些运算单元。我们还将通过代码示例和图形化模型（如序列图与类图）来进行解释。
## CPU运算单元的基础架构
### 组成部分
CPU的运算单元主要由以
1.用二进制数表示小数主要是小数部分乘以2，取整数部分依次从左往右放在小数点后，直至小数点后为02.什么是浮点数浮点数是指用符号，尾数，基数和指数这四部分来表示的小数。因为计算机内部使用的是二进制数，所以基数自然是2。因此，实际的数据中往往不考虑基数，只用符号，尾数，指数这三部分即可表示浮点数。也就是说，64位（双精度浮点数）和32位（单精度浮点数）的数据，会被分为三部分来使用。符号部分：是指使用
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2024-10-31 19:35:04
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缘起在 C/C++ 程序中，函数调用是十分常见的操作。那么，这一操作的底层原理是怎样的？编译器帮我们做了哪些操作？CPU 中各寄存器及内存堆栈在函数调用时是如何被使用的？栈帧的创建和恢复是如何完成的？针对上述问题，本本文进行了探索和研究。通用寄存器使用惯例函数调用时，在硬件层面我们需要关注的通常是cpu 的通用寄存器。在所有 cpu 体系架构中，每个寄存器通常都是有建议的使用方法的，而编译器也通常
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2024-10-15 09:25:59
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