浮點數算力

1. 浮點計算能力是什麼

當我們用不同的電腦計算圓周率時，會發現一台電腦的計算較另一台來講結果更加精確。或者我們在進行槍戰游戲的時候，當一粒子彈擊中牆壁時，牆上剝落下一塊牆皮，同樣的場面在一台電腦上的表現可能會非常的呆板、做作；而在另外一台電腦上就會非常生動形象，甚至與我們在現實中看到的所差無幾。
以上我們看到的一切，都源於CPU內部添加的「浮點運算功能」。浮點運算能力是關繫到CPU的多媒體，3D圖形處理的一個重要指標。P4中只有2個浮點執行單元，而其中一個單元要同時處理FADD

2. 什麼是整數運算能力，什麼是浮點運算能力

這兩種運算都是處理運算的。
在之前的最開始的CPU裡面是沒有浮點運算單元的，只有整點運算單元，那時候 的機器只能在處理整點運算上面顯得得心應手，但是你要計算浮點運算，卻需要電腦上的程序（軟體）來計算，電腦的硬體並不能處理。也或者是你可以自己從市場上買一個浮點運算單元插在自己的電腦主機上，當做外設補充CPU本身的不足。

在當時之所以沒有集成浮點元算在CPU內部是受價格因素的影響，當然也有技術方面的影響。現在隨著技術發展，晶元的價格也越來越便宜，浮點和整點都已集成在CPU內部。而且他們的運算速度也越來越快，處理數據的功能也愈加強大。

只是從課堂上老師口中聽來的，還望有真正深入了解的補充。

3. CPU的浮點運算能力是什麼東西啊

浮點數可以簡單的理解為小數，
有些老師會教你浮點數在內存中是這樣存的是 底 指數 這樣的形式
可以說完全不對，真正浮點數在內存中存儲的方式非常復雜，一共有七種情況
由於指數太多不好打出來，
你可以查閱：（標准IEEE 745）名稱為：
Standard for binary floating decimal point ANSI/IEEE 745
這就是浮點數的標准文檔，上面詳細的規定了浮點數和雙精度數如何存儲，了解了以後你就可以自己計算浮點數的取值范圍以及為什麼有一些值取不到還有為什麼會有精度的問題，可是計算相當麻煩。
希望對你有所幫助

4. GPU的浮點運算能力為什麼會如此恐怖

不知道你能否打開這兩個國外的網頁，這是我隨便google得到的兩個圖片
http://www.crunchgear.com/2008/02/25/gpu-programming-now-on-osx/
http://www.tacc.utexas.e/research/users/features/dragon.php
GPU計算能力強主要是因為他的大部分電路都是進行算術計算的單元，實際上加法器乘法器這些都是相對較小的電路，即使做很多這種運算單元，都不會佔用太多晶元的面積。而且由於GPU的其他部件佔得面積小，它也可以有更多的寄存器和緩存來存儲數據。CPU之所以那麼慢，一方面是因為有大量的處理其他程序如分支循環之類的單元，並且由於cpu處理要求有一定的靈活性，那麼cpu的算術邏輯單元的結構也要復雜很多。簡單的說，就為了提高分支指令的處理速度，cpu的很多部件都用於做分支預測，以及在分支預測錯誤的時候，修正和恢復算術邏輯單元的結果。這些都大大的增加了器件的復雜度。
另外，實際上現在的CPU的設計上也在向GPU學習，就是增加並行計算的，沒有那麼多控制結構的浮點運算單元。例如intel的sse指令集，到目前可以實現同時進行4個浮點運算，而且增加了很多寄存器。

5. 計算機的浮點運算能力是什麼

當我們用不同的電腦計算圓周率時，會發現一台電腦的計算較另一台來講結果更加精確。或者我們在進行槍戰游戲的時候，當一粒子彈擊中牆壁時，牆上剝落下一塊牆皮，同樣的場面在一台電腦上的表現可能會非常的呆板、做作；而在另外一台電腦上就會非常生動形象，甚至與我們在現實中看到的所差無幾。
以上我們看到的一切，都源於CPU內部添加的「浮點運算功能」。浮點運算能力是關繫到CPU的多媒體，3D圖形處理的一個重要指標。P4中只有 2個浮點執行單元，而其中一個單元要同時處理FADD

6. i3 380m的浮點計算能力是多少，驍龍820的浮點計算能力又是多少

• i3 380m跟酷睿E8400差不多，25 GFLOPS

• 高通驍龍 820 單核成績 1732 分，多核成績 4970 分。多核能力是i3-4000M或者i5-4210U的水平，比i3-380M強，Intel Core i5-4210U的浮點運算能力是 43.4467 GFlops

• GPU的浮點能力從設計初衷就是為了運算而生，所以GPU的浮點能力是CPU的幾倍到幾十倍。比如i3-380M的核顯能力大約是HD2000的一半，30Gflops，而驍龍820的GPU Adreno530的浮點能力則是544Gflops。

7. ARM處理器的浮點運算能力已遠超X86處理器

現在來看，ARM與x86處理器的浮點計算能力的差距還很巨大，不僅僅由架構，也與兩者的應用方向不同有關

8. 請問下什麼是GPU的浮點運算能力主要干什麼的

GPU計算能力強主要是因為他的大部分電路都是進行算術計算的單元，實際上加法器乘法器這些都是相對較小的電路，即使做很多這種運算單元，都不會佔用太多晶元的面積。而且由於GPU的其他部件佔得面積小，它也可以有更多的寄存器和緩存來存儲數據。CPU之所以那麼慢，一方面是因為有大量的處理其他程序如分支循環之類的單元，並且由於cpu處理要求有一定的靈活性，那麼cpu的算術邏輯單元的結構也要復雜很多。簡單的說，就為了提高分支指令的處理速度，cpu的很多部件都用於做分支預測，以及在分支預測錯誤的時候，修正和恢復算術邏輯單元的結果。這些都大大的增加了器件的復雜度。
另外，實際上現在的CPU的設計上也在向GPU學習，就是增加並行計算的，沒有那麼多控制結構的浮點運算單元。例如intel的sse指令集，到目前可以實現同時進行4個浮點運算，而且增加了很多寄存器 另外，想學習GPU計算的話，去下載一個CUDA的SDK，裡面有很詳細的說明文檔

9. 如何計算 cpu 的理論浮點運算能力

可以通過linx軟體來測試浮點運算能力。

linx軟體打開後選擇計算規模、使用內存和運行次數。

推薦設置：

雙核計算規模：4000 運行次數：1~2

四核計算規模：8000 運行次數：3

八核計算規模：10000 運行次數：3

浮點單位說明：一個 GFLOPS (gigaFLOPS) 等於每秒10億 (=10^9) 次的浮點運算

10. 為什麼GPU的浮點運算能力比CPU強的多

首先，「速度區別主要是來自於架構上的區別」是一個表面化的解釋。對，架構是不同。但是這種不同是目前各個廠家選擇的現狀，還是由於本質的原因決定的？CPU 能不能增加核？GPU 那張圖為什麼不需要 cache？

首先，CPU 能不能像 GPU 那樣去掉 cache？不行。GPU 能去掉 cache 關鍵在於兩個因素：數據的特殊性（高度對齊，pipeline 處理，不符合局部化假設，很少回寫數據）、高速度的匯流排。對於後一個問題，CPU 受制於落後的數據匯流排標准，理論上這是可以改觀的。對於前一個問題，從理論上就很難解決。因為 CPU 要提供通用性，就不能限制處理數據的種類。這也是 GPGPU 永遠無法取代 CPU 的原因。

其次，CPU 能不能增加很多核？不行。首先 cache 佔掉了面積。其次，CPU 為了維護 cache 的一致性，要增加每個核的復雜度。還有，為了更好的利用 cache 和處理非對齊以及需要大量回寫的數據，CPU 需要復雜的優化（分支預測、out-of-order 執行、以及部分模擬 GPU 的 vectorization 指令和長流水線）。所以一個 CPU 核的復雜度要比 GPU 高的多，進而成本就更高（並不是說蝕刻的成本高，而是復雜度降低了成片率，所以最終成本會高）。所以 CPU 不能像 GPU 那樣增加核。

至於控制能力，GPU 的現狀是差於 CPU，但是並不是本質問題。而像遞歸這樣的控制，並不適合高度對齊和 pipeline 處理的數據，本質上還是數據問題。