目录概念单位换算浮点运算量(FLOPs)和参数量(paremeters)的区别深度学习框架FLOPs的组成FLOPs没有考虑几个对速度有相当大影响的重要因素——MAC\并行度\平台CNN的FLOPs计算公式CNN的#paras计算公式python计算FLOPs的库概念FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解
定点与浮点运算 DSP 的比较
DSP数字信号处理器是一种特别适合于进行数字信号处理的微处理器，主要用于实时快速地实现各种数字信号处理算法。定点运算 DSP 在应用中已取得了极大的成功，而且仍然是 DSP 应用的主体。然而，随着对 DSP 处理速度与精度、存储器容量、编程的灵活性和方便性要求的不断提高、自 80 年代中后期以来，各 D
一、JNI概述JNI是Java Native Interface的缩写，中文译为“Java 本地调用”。通俗地说，JNI是一种技术，通过这种技术可以做到以下两点：Java程序中的函数可以调用Native语言写的函数，Nativie一般指的是C/C++编写的函数。Native程序中的函数可以调用Java层的函数，也就是说在C/C++程序中可以调用Java函数。在平台无关的Java中，为什么要创建一个
Python是一门优秀的语言，它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此，它还轻松支持多任务处理，比如多进程。不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。但是，事实并非如此。尝试以下六个窍门，来为你的Python应用提速。窍门一：关键代码使用外部功能包Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理
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2023-07-07 00:04:57
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有关JNI的开发技术，我们继续围绕Android平台进行，JNI可以支持C或C++，从目前为止我们写过的JNI代码均为C实现的，即文件名为.C而C++的和这些有什么不同呢? Android平台上的JNI一般使用C还是C++编写呢? Android平台在中间层和大部分的类库的底层使用了C++的开发方式...
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2015-05-13 14:04:00
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public class BigDecimalUtil {
//默认运算精度
private static final int DEFAULT_DIV_SCALE = 10;
/**
* 提供精确的加法运算。
*
* @param v1
* @param v2
* @return 两个参数的和
*/
p
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2023-08-16 19:05:49
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处理器包含CPU，GPU甚至ASIC，其计算能力由三个主要因素，第一，核心数目，第二，核心频率，第三核心单时钟周期能力；共同决定。
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
十年前，我们日常使用的手机大如砖头，功能也只局限于基本通话。而如今。手机不但配备了硕大的高分辨率显示屏，整合了FM收音机、摄像头、GPS等一大堆功能，更内置了1GHz的高频处理器。十年前我们敢想象吗？现代微处理器的性能不断突飞猛进，目前一款小小的笔记本已经堪比十五年前的超级计算机。那么十年之后，手机可能也会具备万亿次浮点运算能力，相当于现在的一台桌面电脑。田纳西大学创新计算实验室兼IT研究中心主管
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2023-07-17 23:46:24
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浮点数一个普遍的问题就是在计算机的世界中，浮点数并不能准确地表示十进制。并且，即便是最简单的数学运算，也会带来不可控制的后果。因为，在计算机的世界中只认识0与1 因为在计算机里面，小数是不精确的，例如1.115在计算机中实际上是1.1149999999999999911182，所以当你对这个小数精确到小数点后两位的时候，实际上小数点后第三位是4，所以四舍五入，因此结果为1.11。 这种说法，对了一
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2023-09-13 23:56:05
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微软MSDN上关于ARM芯片浮点运算的资料
勿使用浮点运算
ARM 处理器并不支持浮点运算 (Floating Point Math)。所有的浮点运算都是在浮点运算模拟器上进行，因此特别缓慢。需要浮点运算的函式，常要耗费数千个循
前言 不论你是不是计算机专业的学生，想必都知道计算机底层的存储结构只能存储0和1.而正是由于这种存储方式，当我们在存储一个浮点数（可以简单的理解为小数）的时候，计算机往往不能准确表达，而能做到的只是近似的表示一个数。 eg：数字1/5，我们用十进制小数
浮点数的运算方法一、浮点数的表示1.浮点数的表示2.IEEE 754标准3.浮点数类型二、浮点数的加减法1.定义2.运算步骤三、运算部件四、强化练习 一、浮点数的表示1.浮点数的表示 Ms表示尾数的符号位，E中1bit保存阶码的符号位其余空间存放阶码值，M中存放规格化后的尾数。 因为尾数规格化后其绝对值应大于或等于0.5D，故小数点后第一位都是1，故从小数点后第二位开始保存即可，节省空间并提高精度
# Android浮点数运算
## 概述
在Android开发中，我们经常需要进行浮点数运算，例如计算两个数的和、差，或者进行乘法和除法等操作。然而，浮点数运算可能会遇到一些精度问题，导致结果不准确。本文将介绍Android浮点数运算的相关知识，并提供一些代码示例来帮助开发者正确处理浮点数运算。
## 浮点数精度问题
浮点数在计算机中以二进制形式表示，但某些十进制数无法用有限的二进制数表示
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 mathemulation)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 emula
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关于浮点优化选项摘自C in a nutshell测试
测试方法marvell 编译器 -ffast-math测试结果Meamo 编译器 -ffast-math测试结果
关于浮点优化选项：（摘自C in a nutshell）C99 浮点环境支持科学和数学级别的应用，这些应用必须有相当高的精度，但是某些应用却不是如此，注重速度高于精
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2017-04-21 11:12:00
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一、控制指令(带9B的控制指令前缀F变为FN时浮点不检查，机器码去掉9B)FINIT 初始化浮点部件 机器码 9B DB E3FCLEX 清除异常 机器码 9B DB E2 FDISI 浮点检查禁止中断 机器码 9B DB E1FENI 浮点检查禁止中断二 机器码 9B DB E0WAIT 同步CPU和FPU 机器码 9B FWAIT 同步CPU和FPU 机器码 D9 D0FNOP 无
目录1.浮点数的加减运算1.1 运算步骤1.1.1 对阶1.1.2 尾数相加减1.1.3 规格化处理1.1.4 舍入操作1.1.5 判断阶码是否溢出1.2 举个例子2.浮点数的乘除操作2.1 操作步骤2.1.1 阶码相加减2.1.2 尾数乘除运算2.2 举个例子 1.浮点数的加减运算1.1 运算步骤（1）对阶（小向大对齐）； （2）尾数相加； （3）浮点数规范化； （4）舍入操作； （5）判断溢出
SIMD初学在学习SIMD之前，我们首先需要了解两个概念。 浮点运算指令分为两大类：Packed（矢量） 和Scalar（标量）。 Packed指令是一次对寄存器中的四个浮点数（即DATA0 ~ DATA3）均进行计算，而Scalar一次则只对寄存器中的DATA0进行计算。如下图所示：1.SIMD的历史与指令集分类SIMD(Single Instruction Multiple Data)即单指令
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)
浮点运算（floating point arithmetic）就是实数运算，因为计算机只能存储整数，所以实数都是约数，这样浮点运算是很慢的而且会有误差。大多数机器都是32位的，也就是说32位都用来表示整数的话，那么对于无符号整数就是0 到 2^32-1，对于有符号的话就是-2^31 到 2^31-1。基本特征当我们用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。或者我们在进
