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双精度运算是什么?

发布时间:2019-07-03 07:36 来源:未知 编辑:admin

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  知道合伙人教育行家采纳数:5265获赞数:28091学生向TA提问展开全部双精度,单精度计算方法:

  (1) 浮点类型的数用4个字节32位二进制表示。这样表示的数大约有7位十进制有效数字,数值的表示范围约为±(3.4×10^38…3.4×10^38);

  (2) 双精度类型的数用8个字节64位二进制表示,双精度数大约有16位十进制有效数字,数值的表示范围约为±(1.7×10^308…1.7×10^308);

  (3) 长双精度类型的数用10个字节80位二进制表示,大约有19位十进制有效数字,其数值的表示范围约为±(1.2×10^4932—1.2×10^4932)

  游玩过祖国大多数地方,成都、云南、北京、杭州、洛阳、郑州、贵州等等,未来也会去更多的地方游玩。在计算机里实数中的浮点数是以科学计数法存储,所以在存储和读取的时候需要考虑精度的问题,但是,由于数据的使用需要,也会有不同精度的需要,例如存储身高信息和存储卫星的飞行信息要求的精度必要是不一样的,再者,考虑存储信息的效率问题,同样大小的存储介质存储高精度的信息必然比低精度的信息要多,为了平衡,所有就有单精度float和双精度double,同样是61.1126537这个数,经过计算机处理后用float存储和double存储是不一样的。

  NVIDIA公司将会根据CUDA和G80架构,抓住在high-performance处理(HPC)上成功的机会。对于NVIDIA公司来说,对双精度浮点运算提供支持将会是不可或缺的要素。因为基于HPC的应用软件必须要支持双精度运算。因此可以说适合GPU处理的Tesla系列产品,双精度计算功能将会是关键。NVIDIA在强调必要性时表示“到现在为止,双精度的难点在于还无法移植更多的应用软件。

  不过问题是现在的图形运算,根本不需要高于单精度(32-bit)以上的浮点运算。因此到目前为止还没有实现GPU单精度演算单元以外的支持,比如GPU的双精度运算。这里有几点疑问:

  (1)至于IEEE754,根据NVIDIA公司的介绍列出了下面有关双精度运算和单精度的运算名单。这里NVIDIA强调了其大体上基于的是IEEE754。特别是IntelSSE和CellBroadbandEngine(CellB.E.)与其他的SIMD浮点运算架构相比,在IEEE754上的支持上差不多处于相同的水准。

  NVIDIA公司是倾向于IEEE754,但是为了保证GPU的双精度运算性能则没有基于IEEE754标准。对此NVIDIA公司表示“我们将会尽量提供最广的支持,不过『Flag』是例外。至于原因,是因为Flag是浮点运算处理器,是与整数运算分离的CPU产品时代的遗物。浮点处理器需要CPU在最后处理才会进行flag处理。因此NVIDIA公司的SumitGupta先生则认为整数运算和浮点运算单片设计的架构已经失去了作用。

  GT200是在最高速度下运行,但是不支持Flag,而另一方面CPU也在低速处理“Denormalhandling”。至于NVIDIA公司双精度运算单元是否实用,则需要通过应用软件来进行判断。不过目前开发商们表示应用基本没有问题

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