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  • 126) * 0.1 = 2**(-127) 0 00000000 00000000000000000000001 = +1 * 2**(-126) * 0.00000000000000000000001 = 2**(-149) (Smallest positive value) 双精度 IEEE双精度浮点标准表示需要64位字,其可以从左到右表示...

    注意:

    Nintendo 64有一个64位处理器,但是:

    Many games took advantage of the chip’s 32-bit processing mode as the greater data precision available with 64-bit data types is not typically required by 3D games, as well as the fact that processing 64-bit data uses twice as much RAM, cache, and bandwidth, thereby reducing the overall system performance.

    The term double precision is something of a misnomer because the precision is not really double.

    The word double derives from the fact that a double-precision number uses twice as many bits as a regular floating-point number.

    For example, if a single-precision number requires 32 bits, its double-precision counterpart will be 64 bits long.

    The extra bits increase not only the precision but also the range of magnitudes that can be represented.

    The exact amount by which the precision and range of magnitudes are increased depends on what format the program is using to represent floating-point values.

    Most computers use a standard format known as the IEEE floating-point format.

    单精度

    IEEE单精度浮点标准表示需要一个32位字,从左到右可以表示为从0到31编号。

    >第一位是符号位,S,

    >接下来的8位是指数位,’E’和

    >最后23位是分数’F’:

    S EEEEEEEE FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF

    0 1 8 9 31

    由字表示的值V可以如下确定:

    >如果E = 255且F为非零,则V = NaN(“不是数字”)

    >如果E = 255且F为零,S为1,则V = -Infinity

    >如果E = 255且F为零,S为0,则V =无穷大

    >如果0

    意在表示通过用F加前缀而创建的二进制数

    隐式前导1和二进制点。

    >如果E = 0且F为非零,则V =( – 1)** S * 2 **(-126)*(0.F)。这些

    是“非规范化”值。

    >如果E = 0且F为零,S为1,则V = -0

    >如果E = 0并且F为零并且S为0,则V = 0

    尤其是,

    0 00000000 00000000000000000000000 = 0

    1 00000000 00000000000000000000000 = -0

    0 11111111 00000000000000000000000 = Infinity

    1 11111111 00000000000000000000000 = -Infinity

    0 11111111 00000100000000000000000 = NaN

    1 11111111 00100010001001010101010 = NaN

    0 10000000 00000000000000000000000 = +1 * 2**(128-127) * 1.0 = 2

    0 10000001 10100000000000000000000 = +1 * 2**(129-127) * 1.101 = 6.5

    1 10000001 10100000000000000000000 = -1 * 2**(129-127) * 1.101 = -6.5

    0 00000001 00000000000000000000000 = +1 * 2**(1-127) * 1.0 = 2**(-126)

    0 00000000 10000000000000000000000 = +1 * 2**(-126) * 0.1 = 2**(-127)

    0 00000000 00000000000000000000001 = +1 * 2**(-126) *

    0.00000000000000000000001 =

    2**(-149) (Smallest positive value)

    双精度

    IEEE双精度浮点标准表示需要64位字,其可以从左到右表示为从0到63编号。

    >第一位是符号位,S,

    >接下来的11位是指数位,’E’和

    >最后52位是分数’F’:

    S EEEEEEEEEEE FFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFFF

    0 1 11 12 63

    由字表示的值V可以如下确定:

    >如果E = 2047且F为非零,则V = NaN(“不是数字”)

    >如果E = 2047且F为零,S为1,则V = -Infinity

    >如果E = 2047,F为零,S为0,则V =无穷大

    >如果0

    意在表示通过用F加前缀而创建的二进制数

    隐式前导1和二进制点。

    >如果E = 0且F为非零,则V =( – 1)** S * 2 **(-1022)*(0.F)

    是“非规范化”值。

    >如果E = 0且F为零,S为1,则V = -0

    >如果E = 0并且F为零并且S为0,则V = 0

    参考:ANSI / IEEE标准754-1985,二进制浮点算术标准。

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  • 基于FPGA双精度浮点运算器乘法模块的研究.pdf
  • 当前NVIDA的GPU芯片仅支持单精度(float)浮点运算,对一些应用来说精度可能不够用,一些关键的步骤可能需要双精度运算,才能保证程序的正常执行。对此,本人尝试用两个单精度浮点数数来代表一个双精度浮点数://类型...

    当前NVIDA的GPU芯片仅支持单精度(float)浮点运算,对一些应用来说精度可能不够用,一些关键的步骤可能需要双精度运算,才能保证程序的正常执行。对此,本人尝试用两个单精度浮点数数来代表一个双精度浮点数:

    //类型定义, 对于GPU编程,我们可以直接用内置类型float2, 这里的定义只是为了清晰起见。

    typedef struct { float x, y;} float2

    双精度和float2之间的转换

    //双精度到float2的转换(有溢出的风险)

    float2 double_to_float2(double val)

    {

    float2 ret;

    ret.x = (float)val;

    ret.y = (float)(val - (double)ret.x);

    return ret;

    }

    //float2到双精度的转换

    double float2_to_double(float2 val)

    {

    double ret;

    ret = val.x;

    ret += val.y;

    return ret;

    }

    下一步就是关于 float2 类型的加减乘除的运算了(在GPU上实现)。说明,浮点运算中,括号是至关重要的;浮点数运算不满足结合律。

    //加法: float2 + float2

    static inline __device__ float2 add(float2 dsa, float 2 dsb)

    {

    float2 dsc;

    float t1, t2, e;

    t1 = dsa.x + dsb.x;

    e = t1 - dsa.x;

    t2 = ((dsb.x -e) + ( dsa.x - (t1 -e))) + dsa.y + dsb.y;

    dsc.x = t1 + t2;

    dsc.y = t2 -(dsc.x -t1);

    return dsc;

    }

    //减法: float2 - float2

    static inline __device__ float2 sub(float2 dsa, float2 dsb)

    {

    float2 dsc;

    float t1, t2, e;

    t1 = dsa.x - dsb.x;

    e = t1 - dsa.x;

    t2 = ((-dsb.x -e) + ( dsa.x - (t1 -e))) + dsa.y - dsb.y;

    dsc.x = t1 + t2;

    dsc.y = t2 -(dsc.x -t1);

    return dsc;

    }

    #define split 8139.0

    //乘法: float2 * float2

    static inline __device__ float2 mul(float2 dsa, float2 dsb)

    {

    float2 dsc;

    float a1, a2, b1, b2, cona, conb, c11, c21, c2, e, t1, t2;

    cona = dsa.x * split;

    conb = dsb.x * split;

    a1 = cona - ( cona - dsa.x);

    b1 = conb - ( conb - dsb.x);

    a2 = dsa.x - a1;

    b2 = dsb.x - b1;

    c11 = dsa.x * dsb.x ;

    c21 = (((a1*b1 - c11)+a1*b2)+a2*b1)+a2*b2;

    c2 = dsa.x * dsb.y + dsa.y * dsb.x;

    t1 = c11 + c2;

    e = t1 - c11;

    t2 = ((c2-e) + (c11 - (t1 -e))) + c21 + dsa.y * dsb.y;

    dsc.x = t1 + t2;

    dsc.y = t2 - ( dsc.x -t1);

    return dsc;

    }

    //除法:  float2 / float2

    static inline __device__ float2 div(float2 dsa, float2 dsb)

    {

    float2 dsc;

    float a1, a2, b1, b2, cona, conb, c11, c2, c21, e, s1, s2;

    float t1, t2, t11, t12, t21, t22;

    s2 = 1.0f/dsb.x;

    s1 = dsa.x * s2;

    cona = s1 * split;

    conb = dsb.x * split;

    a1 = cona - (cona - s1);

    b1 = conb - (conb - dsb.x);

    a2 = s1 -a1;

    b2 = dsb.x - b1;

    c11 = s1 *dsb.x;

    c21 = (((a1*b1 -c11)+a1*b2)+a2*b1)+a2*b2;

    c2 = s1*dsb.y;

    t1 = c11 + c2;

    e = t1 - c11;

    t2 = ((c2-e)+(c11-(t1-e))) + c21;

    t12 = t1 + t2;

    t22 = t2 - (t12 - t1);

    t11 = dsa.x  - t12;

    e = t11 -dsa.x;

    t21 = ((-t12-e)+(dsa.x - (t11-e))) + dsa.y - t22;

    s2 *= (t11+t21);

    dsc.x = s1 + s2;

    dsc.y = s2 - ( dsc.x - s1);

    return dsc;

    }

    最后修改于 2008-10-28 10:35

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  • 3.浮点运算加法和乘法 3.1加法 3.2乘法 1.实数数的表示 参考深入理解C语言-03-有符号数,定点数,浮点数 1.1定点数 一般在没有FPU寄存器的嵌入式系统中使用比较多。比如常见的32位系统中,将高16位作为整数...

    目录

     

    1.实数数的表示

    1.1定点数

    1.2浮点数

    2.精度说明

    2.1半精度FP16

    3.浮点运算加法和乘法

    3.1加法

    3.2乘法


    1.实数数的表示

    参考深入理解C语言-03-有符号数,定点数,浮点数

    1.1定点数

    一般在没有FPU寄存器的嵌入式系统中使用比较多。比如常见的32位系统中,将高16位作为整数部分,低16位作为小数部分。
    这样就可以用整数来模拟定点数的 +  - * / 运算。
    关于定点数的数学分析,请参考以下文档:
    http://www.digitalsignallabs.com/fp.pdf

    代码实现可以参考以下文档:
    http://www.eetimes.com/author.asp?section_id=36&doc_id=1287491

    1.2浮点数

    格式:

             s符号位  exp指数   frac尾数   精度说明

    16位       1            5             11            半精度 FP16
    32位       1            8             23            单精度 FP32
    64位       1           11            52            双精度 FP64
    11位       1            4             6              没找到应用 11bit存储起来也奇怪

    表示的数为: (-1)的s次方 *  2的(exp -base)次方 * (1 + frac)
    base = 2的(exp位数 -1) -1 对于32位,为127 = 2的7次方 -1

    比如0.325 =1.3 / 4  (规范化,这种方式在信息处理中很常见)
    则s为0, exp为 127 + (-2) = 125, frac为0.3
    近一步把0.3表示为  1/4 + 1/20 = (1/4) * ( 1 + 1/5)
    注意到1/5可以表示为 (3/16) / (1 - 1/16) = (3/16) ( 1 + 1/16 + (1/16)*(1/16) + ... (无穷级数展开)
    对应的二进制表示为
    0.  01  (0011) (0011) ...
    取前23位,则为:
    0100110 01100110 01100110

    这样,0.325在内存中的2进制表示为:
    0  01111101  0100110 01100110 01100110

    对应16进制为:3E A6 66 66

    2.精度说明

    半精度 16bit,单精度32bit,双精度64,上文已经提出,需要注意的是FP16,FP32,FP64都有隐藏的起始位。

    参考程序员必知之浮点数运算原理详解

    以半精度FP16为例说明

    2.1半精度FP16

    3.浮点运算加法和乘法

    相比于整数加法和乘法多了比较,移位逻辑,比整数复杂很多

    3.1加法

           浮点加法器首先对浮点数拆分,得到符号、阶码、尾数。对拆分结果进行绝对值比较,得到大的阶码、阶差和比较结果输出。然后进行对阶,通过移位小的尾数,得到相同大阶。对尾数进行尾数加减运算,得到的结果进行规格化,最后结合规格化结果运算结果符号输出,得到结果输出。

            一.需要注意一个是以绝对值大的对阶数(exponent), 二.对结果规格化规划到(1+Frac)的形式。

    3.2乘法

           符号位只是两者的异或,指数位基本上是两指数的相加,而尾数位就需要在正常的乘法之余考虑到移位(和随之而来的指数为的溢出)和进位的情况。

     

     

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  • MCU: STM32F767,启动硬件双精度浮点运算协处理器 IDE: Keil RVMDK V5.21.1.0 浮点协处理器:启用双精度浮点协处理器 主频:108MHz 测试方法 分别进行100万次双精度与单精度浮点数加运算,计算各消耗多少时间,打印...

    测试平台

    MCU: STM32F767,启动硬件双精度浮点运算协处理器
    IDE: Keil RVMDK V5.21.1.0
    浮点协处理器:启用双精度浮点协处理器
    主频:108MHz

    测试方法

    分别进行100万次双精度与单精度浮点数加运算,计算各消耗多少时间,打印输出结果。

    测试代码

    void fpSpeedTest(void)
    {
    	int begin_tick, end_tick;
    	double dp1 = 1.0;
    	double dp2 = 1.0;
    	double dp = 0.0;
    	begin_tick = HAL_GetTick();
    	for(int i = 0; i < 1000000; i++)
    	{
    		dp = dp1 + dp2;
    	}
    	end_tick = HAL_GetTick();
    	printf("double precision add 1000000 times used %d ms.\r\n", end_tick - begin_tick);
    	float fp1 = 1.0f;
    	float fp2 = 1.0f;
    	float fp = 0.0f;
    	begin_tick = HAL_GetTick();
    	for(int i = 0; i < 1000000; i++)
    	{
    		fp = fp1 + fp2;
    	}
    	end_tick = HAL_GetTick();
    	printf("single precision add 1000000 times used %d ms.\r\n", end_tick - begin_tick);
    }
    

    测试结果

    double precision add 1000000 times used 112 ms.
    single precision add 1000000 times used 197 ms.
    

    结论

    在开启 双精度浮点协处理器 的情况下,进行双精度浮点运算比单精度浮点运算消耗的时间更少,效率更高。不能仅凭直觉就认为单精度浮点运算精度低,运算速度当然更快。

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双精度浮点运算

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