fpga如何实现浮点指数运算？有许多问题是整数运算无法解决的。也就是说，用整数模拟浮点运算的步骤多，耗时长，所以浮点运算速度更快，效率更高。例如：对于FIR滤波，我们在MATLAB中得到的滤波参数一般都是浮点型的。如果使用这个参数，FPGA支持浮点运算，非常容易实现。否则，需要转换成整数（涉及数据位宽度、移位、小数点对齐等问题）带来不必要的麻烦。例如DSP分为浮点和定点，浮点DSP可以直接进行浮点运算，定点DSP需要引入浮点运算库，通过整数运算来实现浮点运算的效果。浮点DSP可以在一个时钟周期内完成浮点运算，定点DSP要花费数倍甚至十几倍的时间来计算，精度会受到影响。
fpga怎样处理浮点数？
我认为用纯硬件描述语言在FPGA中实现浮点处理是非常困难的。我能想到两种方法仅供参考。
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1.可以设置相应的等效值，例如5.6。你可以认为等价物是10。在逻辑上使用56运算，然后在相应的处理中除以等价物。在FPGA中，“/”是可以的，但它会自动减少小数点。你需要注意。
为什么CPU主频比FPGA快那么多，但是却说FPGA可以加速？FPGA会成为云计算标配吗？
首先，FPGA这个词因为人工智能的炒作而为公众所熟知，但也被误解了。FPGA全称是现场可编程门阵列，它可以做很多事情，有很多种。近年来，加速技术是指用FPGA进行深度学习或图形处理。GPU和GPU之间的区别可以被非专业人士理解为GPU是一种更加集成和定制的FPGA。事实上，GPU和ISP公司通常在芯片带出之前对FPGA进行流式处理。它的硬件可编程性和低成本使其在研发阶段发挥了重要作用。
说到加速，它是关于并发性和顺序的。FPGA和CPU处理不同的事情。CPU运行一个程序。程序之所以被称为程序，是因为它有一个顺序问题：先做什么，然后做什么。不管有多少层次的流水线，多少CPU内核，多少线程，基准都是不能打乱指令的执行顺序的。用于深度学习的FPGA可以这样理解。你有一张256x256像素的彩色图片。FPGA是一块256x256像素的纯红色玻璃板。你把画贴在玻璃板上，透过玻璃板看。你只看到红色。这个过程是并行的。你只需要做一个动作，那就是把画贴在木板上。所有的要点都变了。没有顺序。可以同时处理这些点。这种任务可以是并发的。如果这个问题是由CPU来处理的，那么无论程序是如何编写的，您总是必须遍历每个点。时间复杂度是O（1）和O（256x256）之间的差。适用场景不同，无法比较。
fpga无法像dsp一样计算浮点数，为什么还比dsp计算能力强？
首先，IBM与全球大的FPGA厂商Xilinx合作，专注于大数据和云计算，引起了英特尔的高度关注。
英特尔在移动处理器、大数据和云计算领域落后。第二，FPGA将在云计算和大数据领域得到深入应用。Intel将打开Intel处理器的内部接口，形成CPU和FPGA的组合模式。采用FPGA进行运算，CPU进行浮点运算和调度，这种组合具有较高的单位功耗性能和较低的时延。第三，集成电路设计和磁带成本。随着半导体工艺的指数级增长，FPGA将在物联网领域取代ASIC。同时，FPGA的开发周期比ASIC缩短50%，可以快速抢占市场。
显卡单精度浮点运算能力怎么算？
FPGA并不是做数字信号处理的，它的计算能力比DSP强，但是FPGA的处理速度比DSP快，更适合于实时数字信号处理。
��点是float，比如1.32325625612.5425632bit长度精度运算显卡最普遍精度是64bit/128bit，128bit略慢，图形transform全是浮点运算，GPU设计出来就是做浮点的这个很不好说，我正在计算浮点用人脑。很头痛啊，二进制实数，十进制，指数，分数，十进制分数.都算然后来回转换。这是单精度的，单精度是二进制32位的，双精度是二进制64位的。浮点是float，比如1.32325625612.5425632bit长度精度运算显卡最普遍精度是64bit/128bit，128bit略慢，图形transform全是浮点运算，GPU设计出来就是做浮点的你应该可以想象了吧A卡略强些!
浮点是浮点数，例如1.32325625612.5425632位长度的精度运算，图形卡最常见的精度是64位/128位，128位稍慢，图形变换都是浮点运算，GPU设计做浮点运算，这很难说，我在用人脑计算浮点。很头疼啊，二进制实数，小数，索引，分数，小数。计算，然后来回转换。这是单精度，单精度是二进制32位，双精度是二进制64位。浮点就是浮点数，比如1.32325625612.5425632位长的精度运算，图形卡最常见的精度是64位/128位，128位稍慢，图形变换都是浮点运算，GPU是专门做浮点运算的，可以想象一张卡稍微好一点！
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