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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展开全部它包含了CUDA指令集架构(32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333365646231ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序于是就可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。 将来还会支持其它语言，包括FORTRAN以及C+
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2024-04-12 11:09:03
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要说到设计的复杂程度，那还是CPU了！这个不用讨论，很简单的道理你看看显卡芯片的更新速度和CPU的更新速度就可见一斑了。还是简单说说他们的设计原理吧。CPU: 但是，现在我要问一句：“什么是CPU？”我相信大多数人并不知道什么是CPU。当然，你可以回答CPU是中央处理器，或者来一句英文： Central Processing Unit。是的，没错。
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2024-08-30 11:10:23
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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
ARM 浮点运算作者：程老师,华清远见嵌入式学院讲师。很多时候我们要处理的数据，不仅仅是整数和字符串，还有浮点数即小数。在多媒体数据处理方面表现的更多。是不是所有的CPU都支持，浮点运算呢?答案:不是。我们常常听到赢浮点和软浮点，这些到底说的是什么呢?下面我们就来一探究竟吧。在这里我们说的是ARM核浮点运算。(1)硬浮点(hard-float)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F
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2024-05-16 06:47:03
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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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引言笔者接触嵌入式领域软件开发以来，几乎用的都是 ARM Cortex M 内核系列的微控制器。感谢C语言编译器的存在，让我不用接触汇编即可进行开发，但是彷佛也错过了一些风景，没有领域到编译器之美和CPU之美，所以决定周末无聊的休息时间通过寻找资料、动手实验、得出结论的方法来探索 ARM CPU 架构的美妙，以及C语言编译器的奥秘。（因为我个人实在是不赞同学校中微机原理类课程的教学方法）。ARM探
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2024-09-25 15:19:36
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有些FPGA中是不能直接对浮点数进行操作的，仅仅能採用定点数进行数值运算。对于FPGA而言，參与数学运算的书就是16位的整型数，但假设数学运算中出现小数怎么办呢？要知道，FPGA对小数是无能为力的，一种解决的方法就是採用定标。数的定标就是将要运算的浮点数扩大非常多倍，然后取整，再用这个数进行运算，运算得到的结果再缩小对应的倍数就能够了。在设计中，一定不要忘记小数点。在FPGA 中是体现不出来小数点
Intel x87 FPU专门用于执行标量浮点计算，可以对单精度浮点（32位）、双精度浮点（64位）以及扩展双精度浮点（80位）进行计算，并顺从IEEE754标准。x87 FPU可以工作在32位兼容模式下以及64位模式下，在这两种下，FPU的数据寄存器的个数都一样，只有8个。对x87 FPU的数据寄存器的访问方式与一般的寄存器有所不同，它是栈式访问。你通过 FLD在栈顶的数据寄存器索引为0，那么它
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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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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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来越快？节能环保是对超算的另一衡量指标，超算要节能环保，最新的
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
CPU的实质包括运算器和控制器。 一旦程序进入存储器后，就可由计算机自动完成取指令和执行指令的任务，控制器就是专用于完成此项任务的，它负责协调并控制计算机各部件执行程序的指令序列，其基本功能是取指令、分析指令、执行指令。 1、取指令控制器必须具备能自动的从存储器中取出指令的功能。 2、分析指令其一、分析此指令要完成什么操作，即控制器需发出什么操作命令。其二、分析参与这
高性能浮点处理一直与高性能CPU相关联。在过去几年中，GPU也成为功能强大的浮点处理平台，超越了图形，称为GP-GPU(通用图形处理单 元)。新创新是在苛刻的应用中实现基于FPGA的浮点处理。本文的重点是FPGA及其浮点性能和设计流程，以及OpenCL的使用，这是高性能浮点计算前沿的编程语言。各种处理平台的GFLOP指标在不断提高，现在，TFLOP/s这一术语已经使用的非常广泛了。但是，在某
以我的水平可能解释不清楚这个问题，只能粗浅的说点1、简单对比以锐龙架构为例，上面是单核图，浮点单元有4条管线，每条可执行128bit操作一般说的显卡中常提到的浮点是单精度浮点(32bit)，这一条管线一次能执行128bit/32bit＝4次，4条最大能力就是16次，16次为一个核一周期的最大次数，16次*核心数*工作频率＝它的单精度能力Intel的近代架构图没查着，据说Intel的浮点是两条256
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2024-03-21 20:06:21
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硬浮点Hard-float编译器将代码直接编译后给硬件浮点协处理器（浮点运算单元FPU）去执行。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当然会带来性能的提升。因为往往一个浮点的函数调用需要几个或者几十个时钟周期。软浮点 Soft-float编译器把浮点运算转换成浮点运算的函数调用和库函数调用，没有FPU的指令调用，也没有浮点寄存器的参数传递。浮点参数的
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2024-06-21 16:00:37
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RTX 30显卡的在线发布会上有一个细节特别引人瞩目，那就是公布了一个名为TFLOPS的数据时，如果大家收看的视频有弹幕，一定马上就会弹幕爆炸了。这个参数到底是啥？为什么让大家那么关注呢？咱们今天就来说说吧。 TFLOPS是Tera和Floating-point operations per second词组的组合，后者的意思是每秒浮点运算次数，Tera则是万亿的意思，合起来就是每秒浮
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2024-07-30 14:23:53
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这是有关 GPU 中浮点质量的一系列博文中的第二篇，我的灵感源自 Stuart Russell 发表于 Youi Labs 网站的文章。在第 1 部分中，我宣称许多程序员其实并不真正了解浮点数字，也指出如果您准备将它用于比较棘手的东西，那么最好先准备好更加深入地了解其运作原理，甚至要超过您所希望达到的深度。我介绍了&n
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
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2024-07-26 00:59:55
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