浮点型算力

Ⅰ CPU的浮点运算能力是什么东西啊

浮点数可以简单的理解为小数，
有些老师会教你浮点数在内存中是这样存的是 底 指数 这样的形式
可以说完全不对，真正浮点数在内存中存储的方式非常复杂，一共有七种情况
由于指数太多不好打出来，
你可以查阅：（标准IEEE 745）名称为：
Standard for binary floating decimal point ANSI/IEEE 745
这就是浮点数的标准文档，上面详细的规定了浮点数和双精度数如何存储，了解了以后你就可以自己计算浮点数的取值范围以及为什么有一些值取不到还有为什么会有精度的问题，可是计算相当麻烦。
希望对你有所帮助

Ⅱ 什么叫单精度浮点型什么叫双精度浮点型

单精度浮点型（float
）专指占用32位存储空间的单精度（single-precision
）值。单精度在一些处理器上比双精度更快而且只占用双精度一半的空间，但是当值很大或很小的时候，它将变得不精确。当你需要小数部分并且对精度的要求不高时，单精度浮点型的变量是有用的。例如，当表示美元和分时，单精度浮点型是有用的。
这是一些声明单精度浮点型变量的例子：float
hightemp，lowtemp;
双精度型，正如它的关键字“double
”表示的，占用64位的存储空间。在一些现代的被优化用来进行高速数学计算的处理器上双精度型实际上比单精度的快。所有超出人类经验的数学函数，如sin(
)，cos(
)
，和sqrt(
)均返回双精度的值。当你需要保持多次反复迭代的计算的精确性时，或在操作值很大的数字时，双精度型是最好的选择。

Ⅲ 浮点计算能力是什么

当我们用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。或者我们在进行枪战游戏的时候，当一粒子弹击中墙壁时，墙上剥落下一块墙皮，同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板、做作；而在另外一台电脑上就会非常生动形象，甚至与我们在现实中看到的所差无几。
以上我们看到的一切，都源于CPU内部添加的“浮点运算功能”。浮点运算能力是关系到CPU的多媒体，3D图形处理的一个重要指标。P4中只有2个浮点执行单元，而其中一个单元要同时处理FADD

Ⅳ 目前常用哪一性能衡量hpc集群浮点计算能力

高性能计算(High performance computing， 缩写HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计 算资源操作）的计算系统和环境。
有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。
基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率！

Ⅳ CPU的每秒浮点计算能力GigaFloat 是什么意思

1，Giga简称G，是表示数量的前缀，表示10^9，即10亿，比如9G，就是90亿。,2，表示浮点运算能力的单位是FLOPS（即“每秒浮点运算次数”，“每秒峰值速度”），而非“Float”。是“每秒所执行的浮点运算次数”(floating-point operations per second) 的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。因为 FLOPS 字尾的那个 S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。
在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了所有涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中常常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也因此 FLOPS 所量测的，实际上就是 FPU 的执行速度。而最常用来测量 FLOPS 的基准程式 (benchmark) 之一，就是 Linpack。
3，GigaFLOPS即每秒10亿次浮点运算，也是是描述计算机浮点运算能力的单位，现在的主流CPU一般在20-60 GFLOPS之间。

Ⅵ 常用哪一性能指标衡量hpc集群浮点计算能力

高性能计算(High performance computing， 缩写HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计 算资源操作）的计算系统和环境。
有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。
基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率

Ⅶ 什么是浮点型变量float 和double分别对应%什么

变量就是可以变化的量，而这是变量在定义时定义成浮点型的变量就是浮点型的变量，如float i=4.76 这是i 就是个浮点型变量
浮点型分为单精度浮点数float 和双精度浮点数double
其实两者没什么区别，就是一个精确度的问题，double的精确度要比float 高，在计算比较小的数时两者没什么区别，如果计算比较大的数要用double
两者关系就象int 和 long 的关系差不多

Ⅷ C语言中说的浮点型是什么意思呢

就是这个数就像有一个飘动的小数点，也就是我们学数学中说的科学计数法。

它由阶码和尾码组成，也就是科学计数法中说的有效数字和指数组成， 类似这样 1.0*10^9，这样这个数就是10亿，我们只用记录1和9这两个关键数就可以表示10亿，所占空间小只有2个数，如果写成普通的数就是100000000，这样你就需要记录1个1和9个0，占据空间大，这种数的小数点不是飘动的，所以叫定点数不叫浮点数，需要记录小数点向前向后的所有数，占用空间和有效数字个数无关，和位数有关，会占用更多空间，浮点数比较节省空间，用浮点数表示小数也非常好，所以计算机里的小数，和位数比较高的数都用浮点数，你不可能因为1亿亿+2亿亿也用int型。
浮点数就是科学计数法，不同的是计算机里是2进制浮点数，我们的1.3e-10这种类型的数是十进制的浮点数。

拓展资料

1.有符号整型在C语言中，有符号整形变量a用signed int a表示，通常我们写的int a默认为有符号整型。

根据程序编译器的不同，整形定义的字节数不同。常用的单片机编译器，如KEIL下，51类单片机的C语言中，int代表2个byte（16位）；如果是32位ARM处理器的C语言中，则int代表4个byte(32位)。而不少PC端软件的编译器则会根据操作系统或处理器（如64位XP）把int定义为8 byte(64位)，（如32位XP）把int定义为4 byte(32位)。

2.无符号整形

在C语言中，无符号整形变量b用unsigned int b表示。

在32位的xp系统中，对于无符号整形变量b, signed short int b，b为16位。

3、字符型

在 C语言中，字符c用char c表示，char在标准中是unsigned, 编译器可以实现为带符号的，也可以实现为不带符号的。

在VC6.0及linux下char 范围为[-128,127],如下

char a=127;

a=a+1; /*现在a的值为-128*/

unsigned char b=255;

b+=1; /*现在b的值为0*/

4、浮点型

浮点型包括单浮点型float，双浮点型double，浮点型数据均为有符号型。

Ⅸ 什么是整数运算能力，什么是浮点运算能力

这两种运算都是处理运算的。
在之前的最开始的CPU里面是没有浮点运算单元的，只有整点运算单元，那时候 的机器只能在处理整点运算上面显得得心应手，但是你要计算浮点运算，却需要电脑上的程序（软件）来计算，电脑的硬件并不能处理。也或者是你可以自己从市场上买一个浮点运算单元插在自己的电脑主机上，当做外设补充CPU本身的不足。

在当时之所以没有集成浮点元算在CPU内部是受价格因素的影响，当然也有技术方面的影响。现在随着技术发展，芯片的价格也越来越便宜，浮点和整点都已集成在CPU内部。而且他们的运算速度也越来越快，处理数据的功能也愈加强大。

只是从课堂上老师口中听来的，还望有真正深入了解的补充。

Ⅹ 浮点数怎么计算要详细过程··

一个浮点数a由两个数m和e来表示：a = m × b^e。

在任意一个这样的系统中，我们选择一个基数b（记数系统的基）和精度p（即使用多少位来存储）。m（即尾数）是形如±d.ddd...ddd的p位数（每一位是一个介于0到b-1之间的整数，包括0和b-1)。如果m的第一位是非0整数,m称作规格化的。

有一些描述使用一个单独的符号位(s 代表+或者-）来表示正负，这样m必须是正的。e是指数。

例如，一个指数范围为±4的4位十进制浮点数可以用来表示43210,4.321或0.0004321,但是没有足够的精度来表示432.123和43212.3（必须近似为432.1和43210)。当然，实际使用的位数通常远大于4。

(10)浮点型算力扩展阅读：

浮点数并不一定等于小数，定点数也并不一定就是整数。

C++中的浮点数有6种，分别是：

float：单精度，32位

unsigned float：单精度无符号，32位

double：双精度，64位

long double：高双精度，80位

纯小数要想用二进制表示，必须先进行规格化，即化为 1.xxxxx * ( 2 ^ n ) 的形式（“^”代表乘方,2 ^ n表示2的n次方）。对于一个纯小数D,求n的公式如下：

n = 1 + log2(D); // 纯小数求得的n必为负数

再用 D / ( 2 ^ n ) 就可以得到规格化后的小数了。接下来就是十进制到二进制的转化问题，为了更好的理解，先来看一下10进制的纯小数是怎么表示的，假设有纯小数D,它小数点后的每一位数字按顺序形成一个数列：

{k1,k2,k3,...,kn}

那么D又可以这样表示：

D = k1 / (10 ^ 1 ) + k2 / (10 ^ 2 ) + k3 / (10 ^ 3 ) + ... + kn / (10 ^ n )

推广到二进制中，纯小数的表示法即为：

D = b1 / (2 ^ 1 ) + b2 / (2 ^ 2 ) + b3 / (2 ^ 3 ) + ... + bn / (2 ^ n )