STM32F4xx单精度与双精度函数优化策略

"STM32F4xx中文参考手册和CUDA编程指南中文版" STM32F4xx微控制器在处理三角函数时，针对不同参数范围采用不同的精度策略。当参数小于48039.0f时，系统使用单精度浮点运算，以提高速度。如果参数小于2147483648.0，则选择双精度运算，以保持计算精度。在慢路径中，由于需要更多的寄存器，中间结果会被存储在本地存储器中，但这可能导致性能下降，因为本地存储器的访问延迟和带宽较低。单精度运算需要28字节的本地存储，而双精度则需要44字节。慢路径的计算量较大且使用本地存储，使得其吞吐量相比快路径有显著差距。 在整数算术方面，对于计算能力1.x的设备，32位整数乘法依赖于非本地的乘法指令，而24位整数乘法则由[u]mul24内置指令支持，这通常可以提高性能。然而，如果[u]mul24阻碍了编译器优化，可能会导致相反的效果。在计算能力2.x及更高版本的设备上，32位整数乘法是本地支持的，但24位整数乘法不再被优化，因此[u]mul24不应再被使用。整数除法和模运算非常昂贵，应尽量避免，特别是在早期的计算能力设备上，它们可能需要几十条指令，而在更新的设备上也需要十几条。 CUDA编程指南介绍了通用并行计算的概念和CUDA架构。CUDA是一种并行计算平台，允许程序员利用图形处理器（GPU）进行高性能计算。在CUDA编程模型中，核心概念包括内核（执行并行计算的函数）、线程层次（包括线程块和网格）、存储器层次（全局、共享、纹理、常量等内存类型）以及异构编程（结合CPU和GPU的优点）。计算能力是衡量CUDA设备并行处理能力的一个关键指标，它决定了设备能够执行的指令集和并行度。 编程接口部分，如nvcc编译器，是CUDA开发的关键工具，它负责处理源代码，生成能够在GPU上运行的二进制代码。编译流程包括预处理、编译、链接等多个步骤，确保CUDA程序正确地转化为可执行文件。这涉及到对CUDA C++语法的理解，如内核函数定义、存储器声明以及同步原语等，以便有效地利用GPU的并行性。 STM32F4xx的三角函数处理策略与CUDA编程涉及的内容各有侧重，前者关注微控制器中的浮点运算优化，后者关注GPU的并行计算模型和编程接口。理解这些知识点对于嵌入式系统开发和高性能计算应用至关重要。