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我在没有浮点单元的处理器上工作,所以我必须为用户界面使用固定或自定义浮点类型。
对于这三种类型,say a multiply 的性能如何:
我也想要一些可以扩展到带有浮点单元的处理器的东西,自定义 float 是否会在性能方面与 IEEE float 竞争?我听说 IEEE float 在没有 FPU 的处理器上的性能很糟糕,这是因为 24 位值不是 native 的,所以它必须疯狂和/或运算吗?也就是说,自定义浮点类是否会缓解该性能问题?
如有任何帮助,我们将不胜感激!
最佳答案
软件模拟的 IEEE float / double 很慢,因为需要检查并正确处理许多边缘情况。
如果您只是粗略地将以上内容算作原始微操作的数量(列表中的每个项目 1 个),您将接近 10 个。在最坏的情况下还会有更多。
因此,如果您对符合 IEEE 标准的浮点运算感兴趣,预计每个模拟运算都比其整数运算慢 30 倍(CodesInChaos 的评论是及时的,每次加法/乘法需要 38 个时钟)。
您可以通过选择浮点格式来走捷径:
定点运算可能会变得更加高效。但它的常见问题是您必须事先知道输入和中间结果的所有范围,以便您可以选择正确的格式以避免溢出。您可能还需要支持多种不同的定点格式,例如16.16、32.32、8.24、0.32。 C++ 模板可能有助于减少此处的代码重复。
无论如何,你能做的最好的事情就是定义你的问题,用浮点和定点算法解决它,观察两者中哪一个最适合哪个 CPU,然后选择获胜者。
编辑:有关更简单的浮点格式的示例,请查看 MIL-STD-1750A's 32-bit floating point format :
MSB LSB MSB LSB
------------------------------------------------------------------
| S| Mantissa | Exponent |
------------------------------------------------------------------
0 1 23 24 31
float 表示为小数尾数乘以 2 的指数次方。在浮点运算开始时,所有 float 都被假定为归一化或浮点零,并且所有浮点运算的结果都被归一化(归一化 float 具有尾数的符号和相反值的下一位)或浮点零。浮点零定义为 0000 000016,即零尾数和零指数 (0016)。扩展浮点零定义为 0000 0000 000016,即零尾数和零指数。 32 位 float 的机器表示的一些示例:
Decimal Number Hexadecimal Notation (Mantissa x Exp) 0.9999998 x 2127 7FFFFF 7F 0.5 x 2127 400000 7F 0.625 x 24 500000 04 0.5 x 21 400000 01 0.5 x 20 400000 00 0.5 x 2-1 400000 FF 0.5 x 2-128 400000 80 0.0 x 20 000000 00 -1.0 x 20 800000 00 -0.5000001 x 2-128 BFFFFF 80 -0.7500001 x 24 9FFFFF 04
关于c++ - IEEE 浮点与自定义浮点性能,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14535310/
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