fpga如何實現浮點指數運算？有許多問題是整數運算無法解決的。也就是說，用整數模擬浮點運算的步驟多，耗時長，所以浮點運算速度更快，效率更高。例如：對于FIR濾波，我們在MATLAB中得到的濾波參數一般都是浮點型的。如果使用這個參數，FPGA支持浮點運算，非常容易實現。否則，需要轉換成整數（涉及數據位寬度、移位、小數點對齊等問題）帶來不必要的麻煩。例如DSP分為浮點和定點，浮點DSP可以直接進行浮點運算，定點DSP需要引入浮點運算庫，通過整數運算來實現浮點運算的效果。浮點DSP可以在一個時鐘周期內完成浮點運算，定點DSP要花費數倍甚至十幾倍的時間來計算，精度會受到影響。fpga怎樣處理浮點數？

我認為用純硬件描述語言在FPGA中實現浮點處理是非常困難的。我能想到兩種方法僅供參考。

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1.可以設置相應的等效值，例如5.6。你可以認為等價物是10。在邏輯上使用56運算，然后在相應的處理中除以等價物。在FPGA中，“/”是可以的，但它會自動減少小數點。你需要注意。

為什么CPU主頻比FPGA快那么多，但是卻說FPGA可以加速？FPGA會成為云計算標配嗎？

首先，FPGA這個詞因為人工智能的炒作而為公眾所熟知，但也被誤解了。FPGA全稱是現場可編程門陣列，它可以做很多事情，有很多種。近年來，加速技術是指用FPGA進行深度學習或圖形處理。GPU和GPU之間的區別可以被非專業人士理解為GPU是一種更加集成和定制的FPGA。事實上，GPU和ISP公司通常在芯片帶出之前對FPGA進行流式處理。它的硬件可編程性和低成本使其在研發階段發揮了重要作用。

說到加速，它是關于并發性和順序的。FPGA和CPU處理不同的事情。CPU運行一個程序。程序之所以被稱為程序，是因為它有一個順序問題：先做什么，然后做什么。不管有多少層次的流水線，多少CPU內核，多少線程，基準都是不能打亂指令的執行順序的。用于深度學習的FPGA可以這樣理解。你有一張256x256像素的彩色圖片。FPGA是一塊256x256像素的純紅色玻璃板。你把畫貼在玻璃板上，透過玻璃板看。你只看到紅色。這個過程是并行的。你只需要做一個動作，那就是把畫貼在木板上。所有的要點都變了。沒有順序。可以同時處理這些點。這種任務可以是并發的。如果這個問題是由CPU來處理的，那么無論程序是如何編寫的，您總是必須遍歷每個點。時間復雜度是O（1）和O（256x256）之間的差。適用場景不同，無法比較。

fpga無法像dsp一樣計算浮點數，為什么還比dsp計算能力強？

首先，IBM與全球大的FPGA廠商Xilinx合作，專注于大數據和云計算，引起了英特爾的高度關注。

英特爾在移動處理器、大數據和云計算領域落后。第二，FPGA將在云計算和大數據領域得到深入應用。Intel將打開Intel處理器的內部接口，形成CPU和FPGA的組合模式。采用FPGA進行運算，CPU進行浮點運算和調度，這種組合具有較高的單位功耗性能和較低的時延。第三，集成電路設計和磁帶成本。隨著半導體工藝的指數級增長，FPGA將在物聯網領域取代ASIC。同時，FPGA的開發周期比ASIC縮短50%，可以快速搶占市場。

顯卡單精度浮點運算能力怎么算？

FPGA并不是做數字信號處理的，它的計算能力比DSP強，但是FPGA的處理速度比DSP快，更適合于實時數字信號處理。

??點是float，比如1.32325625612.5425632bit長度精度運算顯卡最普遍精度是64bit/128bit，128bit略慢，圖形transform全是浮點運算，GPU設計出來就是做浮點的這個很不好說，我正在計算浮點用人腦。很頭痛啊，二進制實數，十進制，指數，分數，十進制分數.都算然后來回轉換。這是單精度的，單精度是二進制32位的，雙精度是二進制64位的。浮點是float，比如1.32325625612.5425632bit長度精度運算顯卡最普遍精度是64bit/128bit，128bit略慢，圖形transform全是浮點運算，GPU設計出來就是做浮點的你應該可以想象了吧A卡略強些!

浮點是浮點數，例如1.32325625612.5425632位長度的精度運算，圖形卡最常見的精度是64位/128位，128位稍慢，圖形變換都是浮點運算，GPU設計做浮點運算，這很難說，我在用人腦計算浮點。很頭疼啊，二進制實數，小數，索引，分數，小數。計算，然后來回轉換。這是單精度，單精度是二進制32位，雙精度是二進制64位。浮點就是浮點數，比如1.32325625612.5425632位長的精度運算，圖形卡最常見的精度是64位/128位，128位稍慢，圖形變換都是浮點運算，GPU是專門做浮點運算的，可以想象一張卡稍微好一點！

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新聞來源：http://vcdvsql.cn/article30/deoopo.html

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