本文希望能将FPU以及ARM中的FPU介绍清楚。1. FPU（Floating-Point Unit）浮点运算单元是处理器内部用于执行浮点数计算的逻辑部件，或者说硬件电路。不是所有的处理器都有该功能。浮点运算满足IEEE 754的标准，所谓IEEE 754标准，定义了浮点数字的存储和计算方式、计算异常等，比如IEEE 754标准准确地定义了单精度（32位）和双精度（64位）浮点格式。 对于含有FP
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
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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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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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
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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1.整数和浮点数一字节均为8位个人计算机字长增至16位，32位，直到现在的64位。计算机的字长越大，其数据转移越快，允许的内存访问也更多对计算机而言，整数与浮点数的区别是储存方式不同在C语言中，整数是没有小数部分的数。（C语言把不含小数和指数的数作为整数）计算机把浮点数分成小数部分和指数部分来表示，而且分开存储这两部分虽然7.00和7在数值上相同，但是它们的存储方式不同浮点数通常只是实际值的近似值
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2024-09-05 21:17:21
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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
HC32F460 FPU使用前言一、FPU是什么？二、使用步骤1.引入库2.开启浮点运算单元3.添加宏定义4.SystemInit 添加代码.5.使用FPU优化存在问题前言FPU的使用，可以提高浮点运算的效率，大大缩短计算时间的情况下，保证的计算精度。一、FPU是什么？FPU是专门用于浮点计算的单元。根据IEEE的浮点标准原本通用CPU需要3~4个周期的计算时间现在只需要一个FPU指令就行。在触摸
1 CPU包括哪三部分？运算器，控制器，存储器构成1、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。 计算机所采用的运算器类型很多，从
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2024-05-13 15:32:26
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第一章：部分操作指令在计算机领域中，cups 是“通用UNIX打印系统”（Common UNIX Printing System）的缩写，它是一种用于在UNIX-like操作系统上管理打印任务的开源打印系统。cups 提供了一个框架，允许用户和程序通过网络或本地连接发送打印作业到打印机，同时还提供了管理、排队、过滤等功能。以下是一些常用的 cups 命令：启动和停止CUPS服务： 启动：sudo
在DSP世界中，由于DSP芯片的限制,经常使用定点小数运算。所谓定点小数，实际上就是用整数来进行小数运算。下面先介绍定点小数的一些理论知识，然后以C语言为例，介 绍一下定点小数运算的方法。在TI C5000 DSP系列中使用16比特为最小的储存单位，所以我们就用16比特的整数来进行定点小数运算。 &nb
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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坐标值是一款游戏里必须的数据，通常来说，这类数据都是浮点数的，他的数据范围包括角色的3D坐标，角色的3D朝向等等。而64位和32位坐标的分析方式其实都是类似的，只是里面有部分指令有些差别。下面我们来分析下某款64位游戏的坐标数据。 首先，还是要通过ce去对坐标的初始值进行扫描，这个扫描的过程与32位是相同的，所以就不做详解了，直接得到过滤后的结果（如图） 这里只得到了两
摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：import tensorflow as tf
#定义‘符号’变量，也称为占位符
a = tf.placeholder("float")
b = tf.placeholder("float")
y = tf.mul(a, b) #构造一个o
ARM+DSP双核处理器应用程序攻略 摘要：曾经，会单片机的工程师牛的一塌糊涂。如今，ARM开始崭露头角，看到单片机工程师的牛气，ARM工程师笑了。本文，就是希望以实例的形式，讲述开发ARM+DSP双核处理应用过程中，遇到的问题，期待为大家答疑解惑。 关键字：DaVinci ARM DSP GPU ARM+6
软件测试点汇总随软件测试体系越来越完善，功能测试的覆盖率要求也越来越高，本文介绍了Web、App、Api测试点整理汇总一、接口测试1. 正常场景测试正常场景测试具体检查点必填参数正确填写必填参数，调用接口查看结果非必填参数不填或填写非必填参数，调用接口查看结果请求方法post/get请求，调用接口参数长度参数输入限制的Max，调用接口查看结果2. 参数异常测试参数异常测试具体检查点参数为空参数为空
1 两个字符串s、t，把t字符串插入到s字符串中，s字符串有足够的空间存放t字符串void insert(char *s, char *t, int i)
{
char *q = t;
char *p =s;
if(q == NULL)return;
while(*p!='\0')
{
p++;
}
while(*q!=0)
{
*p=*q;
p++;
q++;
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2024-06-06 07:34:46
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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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如果要为手机行业的未来寻找一个技术锚点，AI绝对当之无愧。不仅厂商们纷纷孵化出了众多或真或假的手机AI软硬件解决方案，消费者决策也开始越来越多地向手机的AI应用倾斜。与此同时，AI也让手机性能的理解和认知门槛变得越来越高高了。比如在众多AI手机硬件评测中，普遍堆砌着一大堆玄幻的技术名词和数值。具体强在哪里，能够优化哪些功能，别说普通消费者，很多程序员都未必能说出个所以然。 举个例子，移动AI
