内存中的 IEEE 浮点和快速浮点表示答案

【问题标题】：IEEE floating point and fast floating point representation in memory内存中的 IEEE 浮点和快速浮点表示
【发布时间】：2017-08-09 17:57:36
【问题描述】：

ADI 公司的 BFF-533 处理器不提供原生浮点支持，但提供浮点仿真。

使用 IDE VisualDSP++，用户可以在高性能浮点和严格的 IEEE 合规性之间进行选择。

据我了解，the difference between these two 导致内存中浮点值的表示不同，因此我进行了以下测试：

union TestType
{
    float hello;
    char test[4];   
};

TestType tt;
tt.hello = 0.00123456789;

我用这两个选项编译并运行了它，期望在测试数组中看到不同的值，但每次运行都得到相同的值：

有人能解释一下为什么我在两次运行中看到的似乎都是 IEEE 表示吗？

【问题讨论】：

差异可能不在于内存表示，而在于如何处理值？ IE。更多的是速度优化配置而不是内存内容配置？
如果将100 添加到tt.hello 会怎样？严格的 IEE-754 32bit 结果应该给你100.0012359619140625。
ISTM 认为@Yunnosch 是对的。表示没有什么不同，但我猜处理（模拟）数学的算法是不同的。可能，一种更准确且 100% 符合 IEEE 标准，另一种更快，但会走弯路，因此比 IEEE 一致性要求的准确度略低。
感谢您的意见。你可能是对的！
@YSC 我认为 IEEE-754 可以准确地表示 100？在这里试试：h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html

标签： c++ c floating-point ieee-754 blackfin

【解决方案1】：

您引用的文档讨论了用户定义的fastfloat16 类型。你在这里使用原生的float 类型。无论 VisualDSP 设置如何，我不认为它们是等效的。

“严格的 IEEE 合规性”通常被解释为“即使是边缘情况也得到了正确处理”。 IEE754 的边缘情况是非规范化、被零除、无穷大、非数字等。一个例子，在 IEEE754 NaN != NaN 中。这意味着您无法进行快速的 32 位比较。另一个例子是 IEEE754 要求基本数学运算精确到最后一位。使用 IEEE754 浮点布局可以显着提高速度，但 IEEE754 数学却不行。

【讨论】：