篇一：一种单精度浮点倒数开方运算的硬件实现
一种单精度浮点倒数开方运算的硬件实现
摘要：单精度浮点倒数开方运算在gpu设计中经常会用到。实现这种运算一般有两种方法，迭代法和查表法。迭代法要根据精度要求确定迭代次数，只需要很小的存储器保存迭代初值，但需要的运算器数量较多。查表法根据输入的数据直接从rom中查表得到结果，需要占用的存储资源比较多。该文提出了一种间接查表法实现的浮点倒数开方运算实现方法，将迭代法和直接查表法的优点结合起来。经过理论推导和硬件仿真验证，该算法能够满足单精度浮点数的运算精度。
关键词：单精度浮点；倒数开方；查表
中图分类号：tp312 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）09-2242-04
单精度浮点倒数开方运算在gpu设计中经常会用到。在硬件设计中一般有两种实现方法，一种是采用迭代法，比较著名的是牛顿-辛普森迭代法；另一种方法是查表法。两种方法各有优缺点：迭代法需要的存储资源比较小，但是要达到单精度浮点数的精度要求，需要进行多级迭代，所耗费的运算资源比较大；而查表法不需要运算资源，但是需要占用的存储器资源数量会比较大。所以结合这两种实现方法的优缺点，该文实现了一种间接查表法，利用泰勒级数展开，取出适当的位数位数进行查表，然后再进行运算得出满足精度要求的结果，在存储资源和运算资源方面进行了平衡。 1 ieee 754单精度浮点数据格式
篇二：浮点数的表示和计算
《计算机组成原理》实验报告
报告创建时间：2014.12.30
篇三：Nvidia GPU性能对比
Nvidia GPU性能对比
目前Nvidia推出支持CUDA架构用GPU运算的图形处理器分别：GeForce系列、Quadro系列、及专业GPU Tesle系列。从价格上来排序为GeForce最便宜为Tesla的1/2不到。Quadro价格比Tesla更高暂不评测。从Nvidia推出GPU运算以来，很多专业人士就不断尝试用GeForce显卡来做GPU运算，核心数量一样，价格有很大优势，从表面上看就是内存好像比Tesla少了些。究竟性能如何来看一下，下面测试GeForce GTX470性能测试。
GeForce GTX470参数：
下面用GPU基准测试软件对GTX470各个方面进行了测试，Nvidia GTX470单精度浮点运算性能为1049Gflops,而Tesla C2050的单精度浮点运算为1.03Tflops,说明在单精度浮点运算方面GTX470与C2050性能相当。
下面再在对比一下双精度浮点运算。由下图可能看出GTX470的双精度浮点运算为134Gflops,是单精度浮点运算的1/8,我们再来看一下C2050的双精度浮点运算为515Gflops.由此可见Nvidia采用Fermi架构后双精度浮点运算能力C2050要远远大于GTX470。
下面再来看一下GTX470其它方面的性能
Tesla C2O50参数
由上图对比可以看出GTX470与C2050 除内存不同、与内存带宽不同其它几乎相同。而Nvidia为什么推出专业的GPU运算处理器Tesla系列，而不采用GeForce显卡来做并行运算呢？而Tesla C2050系列处理器将近GeForce GTX470价格的三倍，到底不何不同呢？
根据测试及Nvidia官方资料做出了以下总结： 首先，Tesla系列比GeForce系列内存要高出一倍，而通过CUDA开发的程序要做一个并行运算，首先要把数据调入显存，显存与GPU的每个核心交换数据，这样显卡的内存越大对大规模的并行运算程序越好。运行小程序中表现不出来。
通过以上测试GeForce显卡双精度浮点运算约为单精度浮点运算的1/8,而Tesla Fermi系列双精度约为单精度的1/2.这是因为Nvidia设计不同，GeForce采用了openGL图形加速度技术。而降低的双精度浮点运算的性能。Tesla不支持openGL加速度技术，而增强的双精度浮点运算性能。Geforce显卡还支持3D立体幻影、NVIDIA PureVideo等。Tesla支持异步传输、并行datacache技术等，由此可见GeForce专为图形处理而设计，Tesla专为并行运算而设计。.
建议用户在选择购买GPU时根据需求来选择是用Tesla还是GeForce。
如果你是企业用户主要工作处理大规模地震资料，石油及天燃汽应用最好选择Tesla系统，因为这些程序所处理的数据一般为TB甚至PB的海量数据，需要大容量内存支持。如果你所应用程序为分子动力学等软件，可选择采用GeForce 系列。选择Geforce时为能达到高的稳定性最好选择降频使用。
《单精度浮点性能》
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