大家好，萱萱来为大家解答以下的问题，关于双精度数是什么意思，双精度这个很多人还不知道,那么现在让我带着大家一起来看看吧！

1、双精度浮点运算的4个要点　　NVIDIA公司将会根据CUDA和G80架构，抓住在high-performance处理(HPC)上成功的机会。

2、对于NVIDIA公司来说，对双精度浮点运算提供支持将会是不可或缺的要素。

3、因为基于HPC的应用软件必须要支持双精度运算。

4、因此可以说适合GPU处理的Tesla系列产品，双精度计算功能将会是关键。

5、NVIDIA在强调必要性时表示“到现在为止，双精度的难点在于还无法移植更多的应用软件。

6、　　不过问题是现在的图形运算，根本不需要高于单精度(32-bit)以上的浮点运算。

7、因此到目前为止还没有实现GPU单精度演算单元以外的支持，比如GPU的双精度运算。

8、这里有几点疑问:　　(1)基于IEEE 754。

9、这个是是否成为通用应用软件的重要分歧点。

10、　　(2)双精度的实现方式和性能。

11、　　(3)单精度和双精度的性能比率。

12、　　(4)实现成本　　●IEEE 754特性介绍　　(1)至于IEEE 754，根据NVIDIA公司的介绍列出了下面有关双精度运算和单精度的运算名单。

13、这里NVIDIA强调了其大体上基于的是IEEE 754。

14、特别是Intel SSE和Cell Broadband Engine(Cell B.E.)与其他的SIMD浮点运算架构相比，在IEEE 754上的支持上差不多处于相同的水准。

15、　　NVIDIA公司是倾向于IEEE 754，但是为了保证GPU的双精度运算性能则没有基于IEEE 754标准。

16、对此NVIDIA公司表示“我们将会尽量提供最广的支持，不过『Flag』是例外。

17、至于原因，是因为Flag是浮点运算处理器，是与整数运算分离的CPU产品时代的遗物。

18、浮点处理器需要CPU在最后处理才会进行flag处理。

19、因此NVIDIA公司的Sumit Gupta先生则认为整数运算和浮点运算单片设计的架构已经失去了作用。

20、　　GT200是在最高速度下运行，但是不支持Flag，而另一方面CPU也在低速处理“Denormal handling”。

21、至于NVIDIA公司双精度运算单元是否实用，则需要通过应用软件来进行判断。

22、不过目前开发商们表示应用基本没有问题　几个图片你看下：。

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