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(duì)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(duì)程序做出改動(dòng)。浮點(diǎn)處理器相對(duì)于定點(diǎn)處理器有如下好處：

編程更簡(jiǎn)單

性能更優(yōu)，比如除法，開方，FFT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	值
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(duì)該標(biāo)準(zhǔn)作了一些簡(jiǎn)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(duì)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)?#xff1a;小數(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(duì)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)?/p>	+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。

float?CLATMPDATA=0;

int?index=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。可以看出兩者所得到的結(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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)float類型數(shù)執(zhí)行一次加法耗時(shí)7個(gè)cycle，對(duì)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(duì)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(duì)64位雙精度浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算的硬件支持。

References

[1].?TMS320C28x FPU Primer?(SPRAAN9A)

[2].?TMS320F2837xD Dual-Core Delfino Microcontrollers Technical Reference Manual?(SPRUHM8F)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的定点运算和浮点运算_C2000浮点运算注意事项——CPU和CLA的差异及误差处理技巧...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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