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)缩写,它是一种用于在UNIX-like操作系统上管理打印任务开源打印系统。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 cups 命令:启动和停止CUPS服务: 启动:sudo
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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使用,可以提高浮点运算效率,大大缩短计算时间情况下,保证计算精度。一、FPU是什么?FPU是专门用于浮点计算单元。根据IEEE浮点标准原本通用CPU需要3~4个周期计算时间现在只需要一个FPU指令就行。在触摸
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处理器(浮点运算单元FPU)能识别的指令,这些指令在执行时候ARM核直接把它转给协处理器执行。FPU 通常有一套额外寄存器来完成浮点参数传递和运算。使用实际硬件浮点运算单元(FPU)会带来性能提升2. 软浮点编译器把浮点运算转成浮点运算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指令调用,也没有浮点寄存器
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。大多数MCU并没有专门浮点运算硬件支持单元,这使得浮点运算效率极为低下,和整数运算比是几十、几百倍速度差异,还极为耗费其他资源(包括内存等)。即使有浮点运算单元支持,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
从图形处理到通用并行计算CPU与GPU浮点计算能力比较: CPU与GPU内存带宽比较: GPU浮点能力之所以远远超过CPU是因为GPU就是为计算密集、高度并行计算而设计,更多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比率。因为
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
软件测试点汇总随软件测试体系越来越完善,功能测试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
本文希望能将FPU以及ARM中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标准,所谓IEEE 754标准,定义了浮点数字存储和计算方式、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
网上sysbench教材众多,但没有一篇中文教材对cpu测试参数和结果进行详解。 本文旨在能够让读者对sysbenchcpu有一定了解。小慢哥原创文章,欢迎转载1.sysbench基础知识sysbenchcpu测试是在指定时间内,循环进行素数计算素数(也叫质数)就是从1开始自然数中,无法被整除数,比如2、3、5、7、11、13、17等。编程公式:对正整数n,如果用2到根号n之间所有整数
本次博客内容没有逻辑上先后之分,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缩写)表示每秒浮点运算次数”,“每秒峰值速度”,是“每秒所执行浮点运算次数”缩写,后面的代表秒意思,这里浮点运算包括了所有关于涉及到小数运算,是一个衡量硬件性能指标, 1GHz 就是每秒 十亿次运算,如果每次运算能完
一:早期ARM上浮点模拟器:早期ARM没有协处理器,所以浮点运算是由CPU来模拟,即所需浮点运算均在浮点运算模拟器(float math emulation)上进行,需要浮点运算,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
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64位。计算机字长越大,其数据转移越快,允许内存访问也更多对计算机而言,整数与浮点区别是储存方式不同在C语言中,整数是没有小数部分数。(C语言把不含小数和指数数作为整数)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,但是它们存储方式不同浮点数通常只是实际值近似值
1 CPU包括哪三部分?运算器,控制器,存储器构成1、运算运算基本功能是完成对各种数据加工处理,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。运算器中寄存器用于临时保存参加运算数据和运算中间结果等。运算器中还要设置相应部件,用来记录一次运算结果特征情况,如是否溢出,结果符号位,结果是否为零等。 计算机所采用运算器类型很多,从
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++;
ARM+DSP双核处理器应用程序攻略 摘要:曾经,会单片机工程师牛一塌糊涂。如今,ARM开始崭露头角,看到单片机工程师牛气,ARM工程师笑了。本文,就是希望以实例形式,讲述开发ARM+DSP双核处理应用过程中,遇到问题,期待为大家答疑解惑。 关键字:DaVinci  ARM  DSP  GPU  ARM+6
前言: 最近网课经常不听课,老师留作业全不会只好课下看书,这个习惯真的不好,费时费力.现整理一下关于浮点一些笔记. 课本是以<计算机组成原理(第3版)>蒋本删 为例浮点表示法概念浮点数:让小数点位置根据需要而浮动. 一般来说就是这个公式:N = M * r^E 按照课本来说, M为尾数,r为阶码底,E为阶码,一般r=2,以及一些琐碎知识点,比如尾数用原码或补码表示,阶码常用
     在DSP世界中,由于DSP芯片限制,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一些理论知识,然后以C语言为例,介 绍一下定点小数运算方法。在TI C5000 DSP系列中使用16比特为最小储存单位,所以我们就用16比特整数来进行定点小数运算。    &nb
一个有趣实验本文从一个有趣而诡异实验开始。最早这个例子博主是从 Stackoverflow上一个问题中看到。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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坐标值是一款游戏里必须数据,通常来说,这类数据都是浮点,他数据范围包括角色3D坐标,角色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,这个扫描过程与32位是相同,所以就不做详解了,直接得到过滤后结果(如图) 这里只得到了两
本周,美国盐湖城举办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 构建更智能汽车以及更强大GPU工作中大显身手。NVIDIA SATURNV超级计算机由全新Tesla P100
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