关于PIC32A的内置FPU大家有用过吗
内置的64位浮点单元（FPU）在高效处理数据密集型数**算时，采用了哪些特定的算法或指令集优化，与没有FPU的MCU相比，在处理相同数**算任务时性能提升的具体量化指标是多少？就浮点运算类的性能，一一般会提高5-20倍不等。
具体看CPU\DMA的调度和配合程度了。 我用过PIC32A的FPU，它支持IEEE 754标准的浮点运算，对于需要进行复杂数学计算的应用来说，性能提升非常明显。
直接在硬件层面实现 IEEE 754 标准的 64 位浮点运算（双精度），包括加法、减法、乘法、除法、平方根等基础操作，以及融合乘加（FMA，Fused Multiply-Add）等复合运算 FMA 指令（如FMADD）可在单周期内完成(a×b)+c的运算，相比无 FPU MCU 需通过软件模拟（分解为多次整数运算和移位操作），减少 3-5 个指令周期。 向量运算指令支持对连续内存中的多个浮点数据批量处理（如同时计算 4 组数据的乘积） 状态寄存器快速访问指令简化浮点异常（如溢出、NaN）的处理流程，减少分支跳转开销 采用多级流水线设计（通常 3-5 级），使取指、译码、执行等阶段并行进行，单周期可完成 1-2 条浮点指令，而软件模拟需 10-50 个周期 / 操作 独立的浮点数据通路与整数单元分离，避免资源冲突 部分 FPU 集成专用浮点寄存器堆（如 32 个 64 位寄存器），减少访问通用寄存器或内存的延迟，尤其适合迭代运算（如卡尔曼滤波、FFT）。 硬件支持 transcendental 函数（如正弦、余弦、指数、对数）的快速逼近计算，通过查表法 + 多项式拟合实现，精度可达 1ULP（单位在最后一位），运算速度比软件实现快 10-50 倍 针对矩阵运算、卷积等数据密集型任务，提供地址自动增量指令，减少循环控制的指令开销。 无 FPU MCU 需通过数十条整数指令模拟一次浮点运算（如分解指数位、尾数位操作），而 FPU 可单指令完成，大幅减少指令数量。
页:
[1]