Floating point x86/x64处理器使用哪些寄存器进行浮点运算？

x86/x64是否将SIMD寄存器用于高精度浮点运算或专用FP寄存器

我指的是高精度版本，不是常规的双精度。

浮点单元（FPU）有用于80位浮点值的寄存器（采用Intel格式，即IEEE 754格式，略有变化）

各种SIMD单元（SSE、AVX等）具有较大的寄存器，可用于多种用途，但只有将其用作32位和64位浮点的指令。

FPU（浮点单元）具有用于80位浮点值的寄存器（采用Intel格式，即IEEE 754格式，略有更改）

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各种SIMD单元（SSE、AVX等）都有较大的寄存器，可用于多种用途，但只有将它们用作32位和64位浮点的指令。

FPU堆栈仍然可用，并公开了@EricPostSchil指出的80位精度算术（不确定处理器是否仍然具有完整的逻辑，或者该部分是否在硬件级别进行了仿真）。它在GCC中以

long double

类型提供给开发人员。例如，为方法生成的程序集

long double f(long double a, long double b)
{
    return a*b ;
}

将是

    fldt    16(%rbp)
    fldt    32(%rbp)
    fmulp   %st, %st(1)

这为使用此类数据提供了有用的元素，例如：

在编译没有SSE、AVX或其他矢量扩展的代码时，您的代码可能会使用80位FPU生成此类指令，并且可能会输出不同的值。下面是一个示例代码来说明：

double epstest(long double a, long double b)
{
        long double y ;
        y = a + b ;
        y = y - a ;
        return y ;
}

#include <cstdio>

int main()
{
        double x = 1.0 ;
        double y = 1e-17 ;
        double z = x + y ;
        z = z - x ;
        printf ("double: %lf + %le - %lf = %le\n",  x, y, x, z);
        double res = epstest (x, y) ;
        printf ("long double: %lf + %le - %lf = %le\n",  x, y, x, res);
        return 0 ;
}

---

在x86_64的软件中实现了更高的精度（超过长双精度）。FPU堆栈仍然可用，并公开了一个80位精度的算法，正如@EricPostDischil所指出的（不确定处理器是否仍然具有完整的逻辑，或者该部分是否在硬件级别进行了仿真）。在GCC中，开发人员可以使用

long double

类型使用它。例如，为方法生成的程序集

long double f(long double a, long double b)
{
    return a*b ;
}

将是

    fldt    16(%rbp)
    fldt    32(%rbp)
    fmulp   %st, %st(1)

这为使用此类数据提供了有用的元素，例如：

在编译没有SSE、AVX或其他矢量扩展的代码时，您的代码可能会使用80位FPU生成此类指令，并且可能会输出不同的值。下面是一个示例代码来说明：

double epstest(long double a, long double b)
{
        long double y ;
        y = a + b ;
        y = y - a ;
        return y ;
}

#include <cstdio>

int main()
{
        double x = 1.0 ;
        double y = 1e-17 ;
        double z = x + y ;
        z = z - x ;
        printf ("double: %lf + %le - %lf = %le\n",  x, y, x, z);
        double res = epstest (x, y) ;
        printf ("long double: %lf + %le - %lf = %le\n",  x, y, x, res);
        return 0 ;
}

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x86_64的软件实现了更高的精度（超过长双精度）。

“高精度”都是由软件完成的。处理器除了x87 FPU中的双精度和扩展精度外一无所知。@神秘-我所知道的每个处理器都有分辨率超过64位的FP寄存器，用于内部操作，以最大限度地减少近似误差。这些“内部”软件无法访问寄存器。寄存器仅略大于53/64位，因此最终结果精确到53/64位。在舍入之前，乘法寄存器可能会大到106/128位。但您无法访问它们。您可以访问指令集公开的寄存器。这些寄存器包括x87 FPU/SSE/AVX。但是软件没有更高精度的版本可供使用。是的，在内部，处理器可能有更高精度的寄存器，但它们仅用于内部操作，这些操作在放回ISA可访问寄存器后，将全部四舍五入到53/64位。@神秘的正确四舍五入乘法是用三个ad实现的结果宽度的附加位，最后一个是专门连接的（“粘性位”）。向下滚动到“高精度”上的“粘性”都是由软件完成的。处理器除了x87 FPU中的双精度和扩展精度外一无所知。@神秘-我所知道的每个处理器都有分辨率超过64位的FP寄存器，用于内部操作，以最大限度地减少近似误差。这些“内部”软件无法访问寄存器。寄存器仅略大于53/64位，因此最终结果精确到53/64位。在舍入之前，乘法寄存器可能会大到106/128位。但您无法访问它们。您可以访问指令集公开的寄存器。这些寄存器包括x87 FPU/SSE/AVX。但是软件没有更高精度的版本可供使用。是的，在内部，处理器可能有更高精度的寄存器，但它们仅用于内部操作，这些操作在放回ISA可访问寄存器后，将全部四舍五入到53/64位。@神秘的正确四舍五入乘法是用三个ad实现的结果宽度的附加位，最后一个是专门连接的（“粘性位”）。从中可以看出，向下滚动到“粘性位”在x87上在当前一代x87 CPU上仍然具有高性能。例如，在Skylake上，

fadd

是3c延迟，每1c吞吐量一个（并且在端口5上运行！）。只有复杂的x87 INSN（如fsin）是微代码。即使是

fsqrt

也很快。不过，80位浮点的加载/存储速度非常慢。相比之下，在Skylake上，

addps

/

addss

的延迟为4c，每0.5c吞吐量一个。（Skylake上的SSE/AVX add/sub/mul/fma都具有相同的性能，因为它们放弃了Broadwell之前提供的延迟较低的专用添加单元。）另外，您不必使用<代码> -O0<代码>或任何类似的哑。X8664 Sysv AbI指定<代码> long double /COD>是80位X87类型，因此使用该类型的代码需要有这么多的精度。@ PeterCordes，我基本上认为X87过时了。为什么会有人使用X87，例如用SkyLink处理器？@ ZBOXON：它是到目前为止的。e获得80位精度浮点的最快方法。此外，我不记得是哪个glibc函数，但我肯定我看到过一个使用x87的函数，专门用于手工编写的asm，用于一些简单的x87指令（不像fsin）。在尝试再次查找时，我确实找到了glibc的

difftime

实现，它使用

长双精度