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1. cpu浮点数计算性能
ieee浮点数是指一个数的小数点的位置不是固定的，而可以浮动。浮点数标准，也称IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754），是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。
这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal number）），一些特殊数值（无穷（Inf）与非数值（NaN）），以及这些数值的“浮点数运算符”；它也指明了四种数值舍入规则和五种例外状况（包括例外发生的时机与处理方式）
2. cpu 浮点性能
cpu浮点运算速度突破每秒千万亿次.。
浮点运算速度是指计算机系统每秒可以处理的浮点操作，通常用FLOPS来表示。
超算的技术有大规模并行计算法，这种方法使多个处理器一起工作，每个处理器处理一个大问题中的不同任务。这种方法有两种实现途径：一种是网格计算法，多个计算机连接成分散的分布式结构，分属不同的控制区域，当需要计算机时从中择机选择；另一种是把处理器组织为关系紧密的集群。现代超算使用无限带宽系统、三维环面互连等技术，在大规模并行系统中提高集群的速度和灵活性。
3. cpu浮点运算
作为主CPU主要从事的运算，都是在许可范围内尽可能逼近的近似值，（相当多时候乘法比加法快，没想到吧？），而FPU这主要从事浮点运算，以前称之为协处理器，486以前并不包含在CPU中（8086~8087，80286~80287，80386~80387=80386DX，80486SX~80487=80486DX,586=586+587……）浮点运算是高精度的运算方式，主要运用在科学和多媒体中。可以理解为小数点可移动的运算方式。目前速度AMD>>Inter整数是指正整数、负整数和零，如-6、0、32 等。浮点数是指带有有限位小数的有理数，如-10.8、0.00、25.01 等。整数既可以是整数，也可以是浮点数，例如255 是整数，而255.0 则是浮点数。整数运算，得到的结果是一个整数，并且计算结果中的小数部分将被忽略。例如：用整数运算时，100÷3＝33。浮点运算，得到的结果是一个浮点数，计算结果中的小数部分将保留下来。例如：用浮点运算时，100.0÷3.0=33.33333333。例如一颗子弹打到墙上，有一片土掉落，浮点运算强的，可能还能够把掉下来的灰尘也表现出来。所以amd的cpu比intel强。玩游戏好
4. 浮点运算 cpu gpu
速度区别主要是来自于架构上的区别。架构的不同则是因为硬件的设计目的不一样。ALU就是“算术逻辑单元（Arithmetic logic unit）”。CPU和GPU进行计算的部分都是ALU，GPU绝大部分的芯片面积都是ALU，而且是超大阵列排布的ALU。这些ALU都是可以并行运行的，所以浮点计算速度就特别高了。相比起来，CPU大多数面积都需要给控制单元和Cache，因为CPU要承担整个计算机的控制工作，没有GPU那么单纯。所以GPU的程序控制能力相比CPU来说不强，稍早时候的CUDA程序像是递归都是不能用的（较新的设备上可以了）。我觉得也不是CPU不能提高浮点计算速度，而是因为没什么特别的必要了。咱们通常的桌面应用根本没有什么特别的浮点计算能力要求。而同时GPU这样的设备已经出现了，那么需要浮点计算的场合利用上就行了
5. cpu整数和浮点性能哪个重要
要技术指标如下：
主频，外频和倍频。主频是CPU的时钟频率，即CPU的工作频率。一般来说，一个时钟周期完成的指令数是固定的，所以主频越高，CPU的速度也就越快。外频及CPU和周边传输数据的频率，具体是指CPU到芯片组之间的总线速度。CPU的外频决定着整块主板的运行速度。倍频和外频相乘就是主频。
地址总线宽度。地址总线宽度决定了CPU可以访问的物理地址空间，例如32位的地址总线，最多可以直接访问4GB的物理空间。
数据总线宽度。数据总线宽度决定了CPU与内存以及输入/输出设备之间一次数据传输的信息量。
工作电压。工作电压指的是CPU正常工作所需的电压。低电压能够解决耗电多和发热过高的问题，使CPU工作时的温度降低，工作状态稳定。
高速缓冲存储器。它是一种速度比内存更快的存储设备，用于缓解CPU和主存储器之间速度不匹配的矛盾，进而改善整个计算机系统的性能。很多大型、中型、小型以及微型计算机中都采用高速缓存器。
除上述性能指标外，CPU还有其他如制造工艺、接口类型、多媒体指令集、装封形式、整数单元和浮点单元强弱等性能指标。
6. cpu浮点计算能力公式
为便于软件的移植，浮点数的表示格式应该有统一标准（定义）。1985年IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）提出了IEEE754标准。
该标准规定基数为2，阶码E用移码表示，尾数M用原码表示，根据原码的规格化方法，最高数字位总是1，该标准将这个1缺省存储，使得尾数表示范围比实际存储的一位。实数 的IEEE754标准的浮点数格式为： 具体有三种形式： IEEE754三种浮点数的格式参数 类型 存储位数 偏移值 数符(s) 阶码(E) 尾数(M) 总位数 十六进制 十进制 短实数(Single,Float) 1位 8位 23位 32位 0x7FH +127 长实数(Double) 1位 11 位 52位 64位 0x3FFH +1023 临时实数(延伸双精确度,不常用) 1位 15位 64位 80位 0x3FFFH +16383 对于阶码为0或为255（2047）的情况，IEEE有特殊的规定： 如果 E 是0 并且 M 是0，这个数±0（和符号位相关）
如果 E = 2 ?? 1 并且 M 是0，这个数是 ±无穷大（同样和符号位相关）
如果 E = 2 ?? 1 并且 M 非0，这个数表示为不是一个数（NaN）。 标准浮点数的存储在尾数中隐含存储着一个1，因此在计算尾数的真值时比一般形式要多一个整数1。
对于阶码E的存储形式因为是127的偏移，所以在计算其移码时与人们熟悉的128偏移不一样，正数的值比用128偏移求得的少1，负数的值多1，为避免计算错误，方便理解，常将E当成二进制真值进行存储。
例如：将数值-0.
5按IEEE754单精度格式存储，先将-0.5换成二进制并写成标准形式：-0.510=-0.12=-1.0×2-12，这里s=1，M为全0，E-127=-1，E=12610=011111102，则存储形式为： 1 01111110 000000000000000000000000=BE00000016 这里不同的下标代表不同的进制。 公式 在单精度时： V=(-1)^s*2^(E-126)*
M 在双精度时： V=(-1)^s*2^(E-1022)*M
7. intel 浮点计算性能
775针性能最强的CPU是至尊版酷睿2处理器。
1.至尊版酷睿2处理器QX9770是英特尔系列中可扩展性和可访问性最高、性能最强大的cpu平台。这一平台可提供4-18个内核，具有前所未有的可扩展性。不同价位的英特尔X系列处理器，可满足最广泛发烧级用户的需求。
2.英特尔酷睿QX9770处理器产品家族的部分型号可为发烧友提供极致性能，将单线程和双线程性能提升到全新水平。英特尔酷 X系列处理器产品家族还推出了英特尔首款万亿次浮点运算桌面CPU。搭配一款智能系统加速器——英特尔傲腾内存，便可通过大容量存储硬盘提升系统响应性能。
8. i5浮点计算能力
单纯从纯数学计算能力上来看，人脑无法与电脑相比，电脑的计算能力要比人脑强得多，不仅速度快，而且非常准确。
举个例子，目前家用配备i5处理器的普通计算机，其浮点运算能力也可以超过每秒100亿次，这远远超过了人脑的计算能力，相比之下，人脑的计算能力低的可怜。
就拿1+2+3+4+5+……+100这个累加计算来说（不考虑简便算法，就是按照算式来计算），电脑计算它连1毫秒都不到就可以搞定，并且不会出错，而人来计算可能要十几分钟，并且还很有可能会算错。
9. cpu浮点运算排名
r7标压好。
r7处理器更好一些，r7处理器的性能好一些，AMD的处理器浮点运算性能也不错，不过如果要建模，i5处理器在兼容性上会好一些。
比如在整体性能上，九代的i5处理器没有r5处理器好，和r7处理器就更没法比了。
10. cpu浮点数计算能力
可以通过linx软件来测试浮点运算能力。
linx软件打开后选择计算规模、使用内存和运行次数。推荐设置： 双核计算规模：4000 运行次数：1~2 四核计算规模：8000 运行次数：3 八核计算规模：10000 运行次数：3 浮点单位说明：一个 GFLOPS (gigaFLOPS) 等于每秒10亿 (=10^9) 次的浮点运算