浮点运算中的齐平零行为

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了浮点运算中的齐平零行为前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
尽管如此,据我所知,IEEE 754并没有提到以零对齐的方式更快地处理 denormalized numbers,但一些架构提供了这种模式(例如 http://docs.sun.com/source/806-3568/ncg_lib.html).

在本技术文档的特定情况下,非正规化数字的标准处理是默认值,必须明确激活flush-to-zero.在默认模式下,软件中也处理非规范化数字,这是较慢的.

我在嵌入式C的静态分析器上工作,它试图预测运行时可能发生的值的正确(如果有时不精确)的范围.它旨在是正确的,因为它旨在可用于排除运行时出现问题的可能性(例如关键的嵌入式代码).这需要在分析期间捕获所有可能的行为,因此在浮点计算期间产生所有可能的值.

在这方面,我的问题有两方面:

>在嵌入式架构中,是否只提供齐平零的架构?他们可能不必将自己的广告宣传为“IEEE 754”,但可以提供足够接近的IEEE 754风格的浮点运算.
>对于在嵌入式环境中提供两者的体系结构,可能不会被系统激活,以使反应时间更可预测(这些嵌入式系统的常见约束)?

在我用于浮点值的间隔算术中处理flush-to-zero是简单的,如果我知道我必须这样做,我的问题是否更多是否我必须这样做.

解决方法

对这两个问题都是有一些平台只支持flush-to-zero,而且有许多平台是flush-to-zero是默认的.

您还应该注意到,许多嵌入式和dsp平台都使用“Denormals Are Zero”模式,这是浮点语义的另一个皱纹.

编辑FTZ与DAZ的进一步说明:

在FTZ中,当一个操作在通常的算术下产生一个异常结果时,返回零.请注意,一些实现总是刷新到正零,而其他实现可能会刷新到正零或负零.最好不要依赖于任何行为.

在DAZ中,当一个操作的输入是一个非正常的时候,一个零代替它的位置.再一次,没有一个通用的保证将被替换为零.

支持这些模式的一些实现允许它们独立设置(并且一些仅支持两者之一),所以可能需要独立地和一起模拟任一模式.

还要注意,一些实现将这两种模式组合成“冲洗到零”.例如,ARM VFP“flush to zero”模式是FTZ和DAZ.

原文链接:https://www.f2er.com/c/112832.html

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