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浮点数的范围和精度问题（float和double的比较）今天遇到一道C++题，非常简单，就是比较两个浮点数是否相等。我的第一思路就是输入两个double类型的变量a,b，看a-b的绝对值是否小于1e−81e^{-8}，是则相等。但是！！！问题并没有到这里...
假设epsilon取0.1，表达式2中应该相等的被判为不等了，错！假设epsilon取0.2，表达式1中应该不等的被判为相等了，错！假设epsilon取0.15，表达式1中应该不等的被判为相等了，表达式2中应该相等的被判为不等了，同时错！总之epsilon取什么值都会带来误判。
当然，选择epsilon取决于上下文，并且决定了您希望数字的相等程度。比较浮点数的另一种方法是查看数字的ulp(最后一个单位)。虽然没有专门处理比较，但该论文是一个很好的资源，可以帮助每个计算机科学家了解浮点数的工作原理和，包括什么是ULP。
IEEE浮点数系统中的几个关键数值IEEE单精度浮点数IEEE双精度浮点数OFL3.403×10381.797×10308UFL1.175×10−382.225×10−308εmach5.960×10−81.110×10−16
原理非常简单，思路非常巧妙，全靠ieee浮点数构成形式：我们要求exp(x)，也就是并得到一个double的结果。观察double浮点数的构成形式：其中E为指数，M为尾数。只观察指数部分，会发现实际上它们均为形式的。那么就有意思了，我们要求的是形式的一个数，而由于都是浮点表达，我们的输…
《计算机组成原理》课后题答案-清华大学出版-秦磊华-吴非··.doc,HYPERLINK"javascript:%20ExpandAndView(50);"第一章系统给概论习题一1.l解释下列名词摩尔定律：对集成电路上可容纳的晶体管数目、性能和价格等发展趋势的预测，其主要内容...
这篇论文将第一代的TPU与部署在Google的相同数据中心的服务器级IntelHaswellCPU和NvidiaK80GPU进行了性能对比。由于TPU是专为推理投产一个定制的ASIC芯片（并购买市售的GPU用于训练），因此论文中的性能比较也仅限于推理操作。
BF16是为深度学习而优化的新数字格式，它保证了计算能力和计算量的节省，而预测精度的降低幅度最小。.BF16，有时也被称为BFloat16或BrainFloat16，是一种针对人工智能／深度学习应用程序进行优化的新数字格式。.它在谷歌Brain上获得了广泛的应用，包括谷歌...
本文通过对浮点处理器FPU应用的分析，通过对浮点数加法算法及改进，完成了浮点加法器中各组件的优化设计。1.1课题的目的及意义现如今，国家与国家之间的高科技竞争越来越激烈，国家综合实力得以得到体现的一个重要方面就是高性能计算技术的应用。
编码组件部分由一堆编码器（encoder）构成（论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处，你也可以尝试其他数字）。组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的器（decoder）组成的。
浮点数的范围和精度问题（float和double的比较）今天遇到一道C++题，非常简单，就是比较两个浮点数是否相等。我的第一思路就是输入两个double类型的变量a,b，看a-b的绝对值是否小于1e−81e^{-8}，是则相等。但是！！！问题并没有到这里...
假设epsilon取0.1，表达式2中应该相等的被判为不等了，错！假设epsilon取0.2，表达式1中应该不等的被判为相等了，错！假设epsilon取0.15，表达式1中应该不等的被判为相等了，表达式2中应该相等的被判为不等了，同时错！总之epsilon取什么值都会带来误判。
当然，选择epsilon取决于上下文，并且决定了您希望数字的相等程度。比较浮点数的另一种方法是查看数字的ulp(最后一个单位)。虽然没有专门处理比较，但该论文是一个很好的资源，可以帮助每个计算机科学家了解浮点数的工作原理和，包括什么是ULP。
IEEE浮点数系统中的几个关键数值IEEE单精度浮点数IEEE双精度浮点数OFL3.403×10381.797×10308UFL1.175×10−382.225×10−308εmach5.960×10−81.110×10−16
原理非常简单，思路非常巧妙，全靠ieee浮点数构成形式：我们要求exp(x)，也就是并得到一个double的结果。观察double浮点数的构成形式：其中E为指数，M为尾数。只观察指数部分，会发现实际上它们均为形式的。那么就有意思了，我们要求的是形式的一个数，而由于都是浮点表达，我们的输…
《计算机组成原理》课后题答案-清华大学出版-秦磊华-吴非··.doc,HYPERLINK"javascript:%20ExpandAndView(50);"第一章系统给概论习题一1.l解释下列名词摩尔定律：对集成电路上可容纳的晶体管数目、性能和价格等发展趋势的预测，其主要内容...
这篇论文将第一代的TPU与部署在Google的相同数据中心的服务器级IntelHaswellCPU和NvidiaK80GPU进行了性能对比。由于TPU是专为推理投产一个定制的ASIC芯片（并购买市售的GPU用于训练），因此论文中的性能比较也仅限于推理操作。
BF16是为深度学习而优化的新数字格式，它保证了计算能力和计算量的节省，而预测精度的降低幅度最小。.BF16，有时也被称为BFloat16或BrainFloat16，是一种针对人工智能／深度学习应用程序进行优化的新数字格式。.它在谷歌Brain上获得了广泛的应用，包括谷歌...
本文通过对浮点处理器FPU应用的分析，通过对浮点数加法算法及改进，完成了浮点加法器中各组件的优化设计。1.1课题的目的及意义现如今，国家与国家之间的高科技竞争越来越激烈，国家综合实力得以得到体现的一个重要方面就是高性能计算技术的应用。
编码组件部分由一堆编码器（encoder）构成（论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处，你也可以尝试其他数字）。组件部分也是由相同数量（与编码器对应）的器（decoder）组成的。
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