编者按:浮点运算,说起来简单,实现起来可不是那么容易的事情,我们认为很简单的运算,计算机特别是嵌入式处理器实现起来,也不是那么容易。嵌入式处理器,用的最多的当属ARM家族了,我也每天都跟她打交道,但对
阿一:电脑一般都是用一种浮点的格式来 近似的模拟实数的运算, 注意是近似, 不是完全。下溢、误差的累积和其它非常规 性是常遇到的麻烦。不要假设浮点运算结果是精确的, 特别是别假设两个浮点值可以进行等价比 较。也不要随意的引入 “模糊因素”。这并不是C语言特有的问题, 其它电脑语言有一样的问题。浮点的某些方面被通 常定义为“中央处理器是这样做的”, 否则在一个没有“正 确” 浮点模型的处理器上, 编译器要被迫做代价非凡的仿真。
目前大多数CPU都支持浮点运算单元FPU,FPU作为一个单独的协处理器放置在处理器核外,但是对于嵌入式处理器,浮点运算本来就少用,有些嵌入式处理器就会去掉浮点协处理器。
小林:这其实非常直接, 定义一个简单结构和相关的算术函数就可以了。C99 在标准中支持复数类别。
任何一个学过小数点运算的拥有小学数学水平的人,都应该知道 1.0-0.9=0.1。然而当你把这个问题抛给可以计算出圆周率小数点后上百位、拥有超强算力的计算机的时候,结果总是非常迷。
我们先来看一个不可思议的错误:1.2-1.0=0.19999999999999996
在本篇文章中,我收集了很多经验和方法。应用这些经验和方法,可以帮助我们从执行速度和内存使用等方面来优化C语言代码。
在 Java 中,浮点运算指的是对浮点数进行加减乘除等基本运算操作。Java 提供了两种浮点类型:float 和 double。
《深入理解计算机系统》前两章主要介绍了无符号整数和补码表示的整数的特点和运算,以及浮点数表示和运算。这些知识有助于了解计算机系统中数与计算机指令的关系,为编程提供基础。
上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准,本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题,以及简单的介绍浮点数的运算。
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笔者接触嵌入式领域软件开发已近五年,几乎用的都是 ARM Cortex M 内核系列的微控制器。在这五年期间,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)。
背景就简单点儿说,当初一个项目 C# 编写,涉及浮点运算,来龙去脉省去,直接看如下代码。(为什么有这个问题产生,是因为当初线上产生了很诡异的问题,和本地调试效果不一致。)
上一章学习了二进制数与其他进制数之间的转换还有数字在计算机里的存储方式,接下来了解数据的编码格式等知识点。
最近浏览一个挺流行的视频 – X天学会单片机。内容确实通俗易懂,制作的比较用心。但其中的有个观点笔者不敢苟同,就是现在 C 语言已经强大到胜任所有任务,大家没有必要再去学习汇编语言了,直接从 C 学起就行了。
段的分类 根据C语言的特点,每一个源程序生成的目标代码将包含源程序所需要表达的所有信息和功能。目标代码中各段生成情况如下:
Java是一种强类型语言,每个变量都必须声明其数据类型。Java的数据类型可分为两大类:基本数据类型(primitive data type)和引用数据类型(reference data type)。 Java中定义了**3类8种基本数据类型** 数值型- byte、 short、int、 long、float、 double 字符型- char 布尔型-boolean 整型用于表示没有小数部分的数值,它允许是负数。整型的范围与运行Java代码的机器无关,这正是Java程序具有很强移植能力的原因之一。与此相反,C和C++程序需要针对不同的处理器选择最有效的整型。 Java 语言整型常量的四种表示形式 十进制整数,如:99, -500, 0 八进制整数,要求以 0 开头,如:015 十六进制数,要求 0x 或 0X 开头,如:0x15 二进制数,要求0b或0B开头,如:0b01110011
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-bc.html
FLOPS是指的是每秒浮点运算次数,全称是:floating-point operations per second 而E 代表的是一百京,所以称为每秒一百京次(=10^18)浮点运算。
这里硬件主要是指CPU和GPU, 计算机的计算能力主要依靠这两类硬件的支持, 下面以本地开发机的例子说明一下如何计算CPU和GPU的FLOPS。
本题考查的是计算机的浮点运算知识点。不仅是 python 语言,其他的编程语言也面临同样的问题:在进行浮点运算的时候,10 进制表示方式会丢掉它的精度,造成运算结果与实际结果不符合。
13)Conversion from floating-point to fixed-point—浮点转定点
在ANE中如果SDK调用了so库,则需要把so库放到ANE下Android-ARM/lib/armeabi (调试模式)或者 armeabi-v7a(发行模式)下。可以贴个ADT代码说明问题:
Bash Shell 本身一些内置命令可以执行简单的整数运算,但复杂一些的运算(比如浮点数运算)需要通过一些外部命令来实现,Bash Shell 数学运算符只支持整数运算。
在深度学习和大数据分析领域,高性能计算能力是至关重要的。英伟达(NVIDIA)作为全球领先的显卡和GPU制造商,推出了多款适用于不同场景的硬件产品。其中,H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而,这些专业级GPU的价格通常非常高昂。
原文:Getting Started with Deep Learning: A REVIEW OF AVAILABLE TOOLS 作者: MATTHEW RUBASHKIN 翻译:冯斌 【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具,对于想进行深度学习开发的团队来说,可以参考一二。以下为译文: 在硅谷数据科学公司里,我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收集数据、创建模型,评估模型的技术路线。然而,当开发者研究什么技术可应用时,却找不到一个简明的可供参考的总结材料来开始一个新
bc命令是一种支持任意精度的交互执行的计算器语言。bash内置了对整数四则运算的支持,但是并不支持浮点运算,而bc命令可以很方便的进行浮点运算,当然整数运算也不再话下。
【摘要】本文评估了当前热门的深度学习工具,对于想进行深度学习开发的团队来说,可以参考一二。以下为译文: 在硅谷数据科学公司里,我们的研发团队调研了从图像识别到语音识别等不同的深度学习技术。建立了一套收
我的笔记本电脑CPU还可以,在TensorFlow等库的加持下,这台计算机可以在 10-100 毫秒内运行大部分常见CNN模型。2019年,即使是智能手机也能在不到半秒内运行「重量级」CNN模型。而当我自己做了一个简单的卷积层实现,发现这一个层的运行时间竟然超过2秒时,我非常震惊。
近年来,计算密集型的人工智能任务推动了各种用于高效运行这些强大的新型系统的定制化硬件的出现。我们采用浮点运算来训练深度学习模型,如 ResNet-50 卷积神经网络。但是,由于浮点数十分消耗资源,真正部署的人工智能系统通常依赖于使用 int8/32 数学运算的少数几个流行的整型量化技术。
编译选项: 现在我们Makefile中的编译选项有: -g :可执行程序包含调试信息;(给gdb调试使用) -O2:该优化选项会牺牲部分编译速度,除了执行-O1所执行的所有优化之外 还会采用几乎所有目
在 AMD FirePro S9150 服务器 GPU 面前,强度最大的计算密集型工 作负载和复杂计算都不能构成挑战。它支持 OpenCL™ 1.2、16GB GDDR5 显存、最高可达 2.53 TFLOPS 的峰值双精度浮点运算性能和 最高可达 10.8 GFLOPS/W 的峰值双精度性能,这让您的选择毋庸 置疑。AMD FirePro S9150 GPU 能够提供无与伦比计算性能和每瓦特 性能。 GPU 计算性能处于业内领先地位 作为首款具有 ½ 比率双精度, 并突破 2.0 TFLOPS 双精
陈桦 李林 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 昨晚堪称进行了一次AI“爆炸”,好几件大事同时发生。 首先,英伟达GTC大会行至高潮,新一代GPU正式发布,以及多项配套新技术,英伟达股价一夜上涨17%。 其次,微软Build大会也掀起高潮,软件巨头推出智能音箱等新产品,并且在边缘计算、人工智能等方面投下重注。 这是今天推送的第一篇,量子位先讲讲英伟达发布的新一代最强深度学习处理器。今天推送的第二篇,会讲讲微软如何押注人工智能。 英伟达CEO黄仁勋昨晚在英伟达GPU技术大会上发布了新的G
长久以来,云端的数据中心市场被视为创业公司的禁地,因为英特尔、英伟达、AMD 等巨头林立,竞争太过凶残。
从小我们就知道 0.1 + 0.2=0.3。但是,在光怪陆离的计算世界中,运算方式却大相径庭。
我们在编程序的时候,经常会出现不同类型的数据之间需要计算、赋值,必然会出现类型转换问题。C语言的变量数据类型是可以转换的,转换的方法有两类,一种是自动转换,一种是强制转换。 自动转换 这种转换发生在不同数据类型的量混合运算或赋值时,由编译系统自动完成。自动转换遵循以下规则: 1,若参与运算量的类型不同,则先转换成同一类型,然后进行运算。,2,转换时按数据长度增加的方向进行,以保证精度不降低。如int型和long型运算时,先把int量转成long型后再进行运算。 3,所有的浮点运算都是以双精度进行的,即使
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指计算设备(GPU、CPU、NPU等)完成计算的能力大小,一般评价指标为在单位时间内完成的运算次数
【新智元导读】OpenAI研究人员Jakob Foerster在OpenAI博客介绍了一个很有趣的实验,他们发现线性神经网络中的浮点表示实际上在零附近有一个比较大的偏差,由此线性神经网络也可以做非线性的计算。这一发现有助于更好地训练神经网络,以及提升复杂机器学习系统的性能。 我们通过实验展示了,使用浮点运算实现的深度线性网络实际上并不是线性的,它们可以进行非线性计算。我们使用进化策略来发现具有这种特征的线性网络中的参数,让我们解决non-trivial的问题。 神经网络由线性层+非线性层堆叠而成。理论上,在
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第1章 初学数字信号处理准备工作 本期教程开始带领大家学习DSP
搞音视频,相信RGB与YUV之间的转换,大家都不陌生。不过呢,由于这个转换的公式是浮点运算,再加上大量像素的密集型运算,导致对资源的消耗比较大,进而效率需要进一步的提升。
Intel最近 发布了AVX-512,据说对浮点运算有很大提升,我的机器目前不支持AVX-512,但是支持AVX2,按照之前Intel给出的数据,据说能提速将近8倍: Introduction to Intel® Advanced Vector Extensions
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