Embedded 如何决定何时使用定点运算而不是浮点运算？

如何决定何时使用定点运算而不是浮点运算

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我读过，当处理器中没有浮点单元时，使用定点。当没有FPU时，这是否意味着不支持“浮点”数据类型？

如果没有可用的FPU，编译器通常可以模拟浮点算术。但这是低效的，因为它需要很多周期

如果您受资源约束（通常在没有FPU的环境中），则可以选择使用常规整数运算的定点算法

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漫无边际：当我使用FP时，我错过了编译器（C/C++）的支持，无法将变量标记为定点（具有特定数量的小数位数）。

如果您有一个符合标准的编译器，那么

float

和

double

始终可用，并且工作正常。如果没有FPU，则通过软件（称为软FPU或FPU仿真）进行计算。这是较慢的，并使用更多的内存

何时使用固定点主要取决于意见，但何时不使用固定点则取决于变量具有较大的动态范围，即：当一个数字可能非常大，但如果它非常小，您仍然需要它精确

显示汽车的速度。我需要知道68英里/小时和70英里/小时之间的差异，但我不关心0.68英里/小时和0.70英里/小时之间的差异。这具有较低的动态范围（我关心），所以如果其他原因建议我可能需要，我可以使用定点。或者，测量样本的放射性：我关心每秒100和90个计数之间的差异，我仍然关心每秒1和0.9个计数之间的差异。这种高动态范围意味着固定点不合适。

• 如果没有FPU，固定点将更快、更具确定性
• 如果没有FPU，在许多情况下，固定点会更小——当然对于简单的算术来说
• 如果您需要您的代码在不同的平台或工具链（有或没有FPU）上生成完全相同的结果，那么定点是必要的
• 例如，如果您需要进行复杂的数学运算，需要使用trig或log函数，那么浮点运算是阻力最小的路径，但绝不是唯一的选择——但您需要开发或找到一个库（请参见下面的链接）——而且有很多方法做得很糟糕
• 如果需要宽动态范围，则浮点更简单。例如，小于1的数字的平方根是一个较小的数字-对于定点，您可能会耗尽位并以零结束，对于浮点，只需移动点以增加分辨率，而牺牲范围
• 如果您有一个FPU并且正在使用RTOS，并且不希望在上下文开关上堆叠FPU寄存器的开销（或者如果不支持），则定点可以避免这种需要，如果您忘记为每个需要它的任务启用该选项，则可以避免错误

通常，如果您的操作很简单，请通过适当选择单位来使用定点或至少整数表示。例如，将电压值存储在整数毫伏（甚至ADC量子）而不是伏特可以避免不必要的浮点

如果你正在做复杂的数学，并且有一个FPU，浮点是最简单、最不容易出错的解决方案。即使没有和FPU，如果您的解决方案满足时间和代码大小限制，浮点可能仍然更简单，但可能会限制您在更多约束执行环境中使用相同代码的能力。因此，需要跨广泛的平台重用，定点可能更可取

无论您做什么，在大多数情况下都要避免“十进制定点”，尽可能使用二进制定点表示法（Q表示法），例如10Q6有10个整数位和6个小数位。原因是，在乘法/除法之后重新缩放是移位操作，而不是潜在的昂贵的乘法/除法操作，并且在重新缩放过程中没有丢失任何精度

一些有用的参考资料：

如何决定何时使用定点运算而不是浮点运算

这取决于许多可能影响或不影响你的因素，包括

优点：

• 定点需要较少的电路，因此在更小、更简单的设备上可能更实用
• 定点使用较少的能量，因此可能更实用
  • 在电池供电的设备上
  • 在密集计算导致大量能源消耗的应用中，或
  • 其中散热是一个问题
• 定点运算实际上只是整数运算，所以运算是无损的
• “定点”允许您在选择的数字基数中输入，例如值1/10或1/3
• 浮点运算可能会表现出与以下内容相关的不一致行为
  • 全局舍入模式
  • 优化
  • 结合性
  • 实现定义的行为，以及
  • FPU硬件的变化

缺点：

• 虽然是无损的，但定点算法容易出现溢出等超出范围的错误。（库和UB消毒液有助于避免/检测错误。）
• 无损除法是在模运算符（

  %

  ）的帮助下实现的，这通常更难使用
• 大多数语言都不支持定点运算：您必须手动使用整数执行容易出错的计算，或者找到一个库来帮助您
• 浮点格式在不同的体系结构中往往更为一致，而整数的宽度和长度各不相同
• 浮点类型不仅有一个动态的基数，而且自动保持该点的最佳位置，省去了麻烦和精度