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C2000浮點(diǎn)運(yùn)算注意事項(xiàng)之CPU和CLA的差異及誤差處理技巧

電子設(shè)計(jì) ? 來源:德州儀器 ? 作者:德州儀器 ? 2021-12-10 10:37 ? 次閱讀
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C28x+FPU架構(gòu)的C2000微處理器在原有的C28x定點(diǎn)CPU的基礎(chǔ)上加入了一些寄存器和指令,來支持IEEE 單精度浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算。對于在定點(diǎn)微處理器上編寫的程序,浮點(diǎn)C2000也完全兼容,不需要對程序做出改動(dòng)。浮點(diǎn)處理器相對于定點(diǎn)處理器有如下好處:

編程更簡單

性能更優(yōu),比如除法,開方,F(xiàn)FT和IIR濾波等算法運(yùn)算效率更高。

程序魯棒性更強(qiáng)。

一、IEEE754格式的浮點(diǎn)數(shù)

C28x+FPU的單精度浮點(diǎn)數(shù)遵循IEEE754格式。它包括:

1位符號(hào)位:0表示正數(shù),1表示負(fù)數(shù)。

8位階碼

23位尾數(shù)

31 30 23 22 0
符號(hào)位 階碼 尾數(shù)

表1:IEEE單精度浮點(diǎn)數(shù)

符號(hào)位S 階碼E 尾數(shù)M
0 0 0 正0
1 0 0 負(fù)0
0或1 0 非0 非規(guī)格化數(shù)(1)
0 1-254 0x00000-0x7FFFF 正常范圍正數(shù)(2)
1 1-254 0x00000-0x7FFFF 正常范圍負(fù)數(shù)(2)
0 255 0 正無窮大
1 255 0 負(fù)無窮大
0或1 255 非0 非數(shù)值(NaN)

(1)非規(guī)格化數(shù)值非常小,計(jì)算公式為(-1)sx2(E-126)x0.M

(2)正常范圍數(shù)值計(jì)算公式為(-1)sx2(E-127)x1.M

正常范圍數(shù)值落在± ~1.7 x 10 -38 to ± ~3.4 x 10 +38范圍內(nèi)。從表1可以看出,IEEE754標(biāo)準(zhǔn)包括:

標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式和特殊值,比如非數(shù)值(NaN)和無窮大

標(biāo)準(zhǔn)舍入模式和浮點(diǎn)運(yùn)算

多平臺(tái)支持,包括德州儀器C67x系列芯片。

C2000對該標(biāo)準(zhǔn)作了一些簡化:

狀態(tài)標(biāo)志位和比較運(yùn)算不區(qū)分正0和負(fù)0

非規(guī)格化數(shù)值被認(rèn)為是0

對非數(shù)值(NaN)處理方式和無窮大一樣。

IEEE754標(biāo)準(zhǔn)有5種舍入模式,C28x+FPU只支持其中兩種:

--截?cái)啵盒?shù)位不管大小全部舍去

--就近舍入向偶舍入:這種模式下如果小數(shù)位小于5就舍去,大于5就進(jìn)位,如果小數(shù)位為5,則舍入到最近的偶數(shù)。

表2展示了不同的舍入模式對數(shù)據(jù)的影響。C28x+FPU編譯器默認(rèn)將微處理器配置為就近舍入向偶舍入模式[1]。

表2:不同舍入模式示例

模式/實(shí)際值 +11.5 +12.5 ?11.5 ?12.5
就近舍入向偶舍入 +12.0 +12.0 ?12.0 ?12.0
就近舍入遠(yuǎn)離0舍入 +12.0 +13.0 ?12.0 ?13.0
截?cái)?/td> +11.0 +12.0 ?11.0 ?12.0
向上舍入 +12.0 +13.0 ?11.0 ?12.0
向下舍入 +11.0 +12.0 ?12.0 ?13.0

二、浮點(diǎn)C2000芯片運(yùn)算技巧和注意點(diǎn)

浮點(diǎn)數(shù)的精度由尾數(shù)位決定,絕大多數(shù)的數(shù)在用浮點(diǎn)數(shù)表示時(shí)都會(huì)有誤差,這些誤差很小,多數(shù)情況下可以忽略,但是在經(jīng)過多次計(jì)算后這個(gè)誤差可能會(huì)大到無法接受。

下面用實(shí)例來進(jìn)行說明,下面一段代碼定義float類型變量,分別在TI最新的Delfino芯片F(xiàn)28379D的CPU1和CLA1上,將11.7加20001次。

floatCLATMPDATA=0;

intindex=20001;

while(index--)

{

CLATMPDATA=CLATMPDATA+11.7;

}

得到如下結(jié)果:

其中CLATMPDATA1是在CLA中將11.7加20001次得到的結(jié)果,CLATMPDATA2是在CPU中將11.7加20001次得到的結(jié)果??梢钥闯鰞烧咚玫降慕Y(jié)果不同,并且都和正確結(jié)果234011.7有較大差距。

為何CPU和CLA計(jì)算結(jié)果不同?

CPU和CLA運(yùn)算結(jié)果的不同是由于其對浮點(diǎn)數(shù)的舍入模式的不同造成的,前文已經(jīng)說過,C28x+FPU 編譯器默認(rèn)將CPU配置為就近舍入向偶舍入模式。而CLA不同,CLA默認(rèn)為截?cái)嗌崛肽J絒2]。在CLA的代碼中,我們可以通過增加下述代碼:

__asm(" MSETFLG RNDF32=1");//1為就近舍入向偶舍入,0為截?cái)嗌崛?/p>

將CLA的舍入模式更改為就近舍入向偶舍入模式,然后再運(yùn)行代碼,可以得到和CPU同樣的結(jié)果。

2. 為何CPU和CLA計(jì)算結(jié)果都有較大誤差?如何解決?

11.7在用IEEE754格式的浮點(diǎn)數(shù)表示時(shí)為0x413b3333,其對應(yīng)的實(shí)際值為11.69999980926513671875,可以看出誤差很小,但是經(jīng)過多次累加多次舍入后得到的結(jié)果誤差較大,對此,我們可以將CLATMPDATA定義為long double型變量(64位),再次運(yùn)行相同的代碼,可以得到如下結(jié)果,可以看到誤差很小可以忽略。

需要指出的是,現(xiàn)有的C28x CPU只支持單精度(32位)的硬件浮點(diǎn)運(yùn)算,對于64位雙精度浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算都是通過軟件實(shí)現(xiàn)的,所以其運(yùn)算速率會(huì)慢很多。另外CLA不支持64位數(shù)。

在這個(gè)實(shí)例中,我們可以分別觀察float類型變量和long double類型變量的匯編代碼如下:

C code: CLATMPDATA2=CLATMPDATA2+11.7;

如果CLATMPDATA2是float型變量,則相應(yīng)的匯編代碼為:

00c08d: E80209D8 MOVIZ R0, #0x413b 1cycle

00c08f: E2AF0112 MOV32 R1H, @0x12, UNCF 1cycle

00c091: E8099998 MOVXI R0H, #0x3333 1cycle

00c093: E7100040 ADDF32 R0H, R0H, R1H 2cycle

00c095: 7700 NOP 1cycle

00c096: E2030012 MOV32 @0x12, R0H 1cycle

如果CLATMPDATA2是long double型變量,則相應(yīng)的匯編代碼為:

00c08b: 7680005A MOVL XAR6, #0x00005a 1cycle

00c08d: 8F00005A MOVL XAR4, #0x00005a 1cycle

00c08f: 8F40C26A MOVL XAR5, #0x00c26a 1cycle

00c091: FF69 SPM #0 1cycle

00c092: 7640C0C9 LCR FD$$ADD 4cycle(跳轉(zhuǎn)耗時(shí))

+25cycle(FD$$ADD函數(shù)內(nèi)部需要25cycle)

可以看出CPU對float類型數(shù)執(zhí)行一次加法耗時(shí)7個(gè)cycle,對long double類型數(shù)執(zhí)行一次加法耗時(shí)33個(gè)cycle。

三、結(jié)論

1. C2000的CPU和CLA默認(rèn)的舍入模式不同,在計(jì)算浮點(diǎn)數(shù)時(shí)可能會(huì)得到不同的結(jié)果,但是我們可以通過代碼改變其舍入模式得到相同的結(jié)果。

2. 單精度浮點(diǎn)數(shù)經(jīng)過多次計(jì)算后可能會(huì)有較大誤差,可以通過將變量定義為64位long double型解決精度問題。

3. C28x CPU只支持單精度(32位)的硬件浮點(diǎn)運(yùn)算,對于64位雙精度浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算都是通過軟件實(shí)現(xiàn)的,所以其運(yùn)算速率會(huì)慢很多。在下一代的C2000產(chǎn)品中我們會(huì)實(shí)現(xiàn)對64位雙精度浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算的硬件支持。

編輯:金巧

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