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
32位浮点数的计算机内部表示是由IEEE754标准定义的，参考文献相当多。 简单来说，是由1位符号位、8位指数位（阶码）和23位小数部分共同定义的。如果你想看看任何一个浮点数的4个字节的二进制表示细节，可以在这个网站里进行练习。https://www.h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.htmlIEEE754规范中只定义了32位(float)和64位(doub
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2024-03-06 06:58:40
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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
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
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
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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题目键盘处理程序思路 该程序修改了键盘I/O，09号中断，并对键盘的按下和弹起进行中断检测，并把来自键盘的83个键的扫描码转换成相应的ascii字符。我们要知道事有： 1、当键盘上“按下”或“放开”一个键时，如果键盘中断是允许的，就会产生一个9号中断 2、键盘触点电路按照16×8＝128矩阵排列每个按键分为“按下”和“放开”两种情况， 通码：最高位为0 断码：最高位为1 3、扫描码：一个字节，8位
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
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
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2023-11-29 13:10:01
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浮点数的运算由于计算机存储空间位数的限制，使得计算机算术具有有限精度，而自然算术具有无限精度，因此在两者的转换之间必然存在转换精度。一、 浮点数加减运算 例子：和的和。 解：首先，将十进制数转化为IEEE 754标准二进制，假设有效位数为4：接下来，进行浮点数运算 [1] 对阶：选取指数较小的数进行对阶，； [2] 有效数相加： ；（原码的加减法） [3] 规格化：，阶码,故未溢出； [4] 舍入
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2024-09-12 09:30:57
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首先，我们先看一下ARM处理器是如何处理浮点运算的。 交叉编译器在编译的时候，对于浮点运行会预 设硬浮点运算FPA(Float Point Architecture)，而没有FPA的CPU，比如SAMSUNG S3C2410/S3C2440，会使用FPE(Float Point Emulation 即软浮点)，这样在速度上就会遇到极大的限制。也就是说如果有浮点协处理器则交给它去做，
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
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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在定点DSP芯片中，采用定点数进行数值运算，其操作数一般采用整型数来表示。一个整型数的最大表示范围取决于DSP芯片所给定的字长，一般为16位或24位。显然，字长越长，所能表示的数的范围越大，精度也越高。如无特别说明，本书均以16位字长为例。DSP芯片的数以2的补码形式表示。每个16位数用一个符号位来表示数的正负，0表示数值为正，1则表示数值为负。其余15位表示数值的大小。因此，对DSP芯片而言，参
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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本报记者 过国忠 通 讯 员 梅国英 吴 婷 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
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2024-04-15 07:11:40
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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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作者：杨宇，Achronix资深现场应用工程师随着机器学习（Machine Learning）领域越来越多地使用现场可编程门阵列（FPGA）来进行推理（inference）加速，而传统FPGA只支持定点运算的瓶颈越发凸显。Achronix为了解决这一大困境，创新地设计了机器学习处理器（MLP）单元，不仅支持浮点的乘加运算，还可以支持对多种定浮点数格式进行拆分。MLP全称Machine Learni
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2024-04-02 10:20:14
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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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在计算机中浮点数是如何完成加减乘除运算的浮点数的定义及表示S为尾数，r为基值，j为阶码在计算机寄存器中大致存放示意如下所示浮点加减运算当基值r=2时为例浮点加减运算步骤如下：对阶 尾数求和 规格化 舍入 溢出判断对阶使两操作数小数点位置对齐，即两数阶码相等首先求出阶差，然后按照小阶向大阶看齐的方式，将小阶的阶码变大
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2024-04-12 05:45:44
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