本论文主要介绍了FPGA及其浮点性能和设计流程，以及OpenCL的使用，高性能理想的算法是CHolesky分解，要活得的合理的结果总是要求浮点数值表示，FPGA更适合解决数据规模较小的问题，因此要优化实现复数浮点数的计算。

1定点与浮点计算 定点与浮点DSP的基本差异在于它们对数据的数字表示法不同。定点DSP严格执行整数运算，而浮点DSP既支持整数运算又支持实数运算，后者以科学计数法进行了标准化。浮点DSP将数据路径分为两部分：一是可用作整数值或实数基数的尾数，二是指数。业界标准单一精确运算的32位浮点DSP中，尾数是24位，指数是8位。动态范围大大高于定点格式提供的精确度。 浮点DSP需要的内部电路多，32位数据路径比用定点器件宽1倍。晶片面积越大，引脚数量也越多，导致封装越大，成本也更高。浮点格式中，实数运算可直接通过代码加入硬件运算中，而定点器件则须通过软件才能间接运行实数运算。增加了算法指令与延长了开发时间。浮点最初用于开发工作强度较大的情况。 定点DSP 体积小、功耗低、价格便宜, 而且现在的定点产品的速度已经可以做得很高,然而, 随之而来的问题是如何在精度要求严格的应用中, 用定点DSP 保持较高的运算精度。

浮点计算-编程原理、实现与应用一书介绍了基本计算算法的实现和代码分析，主要内容有：C++与通用编程、大整数运算、超高精度的定点和浮点仿真库等等，具有较高的参考价值

浮点数转化器，单精度浮点计算软件，FLOAT转HEX

本书介绍了基本计算算法的实现和代码分析,主要内容有:c++与通用编程,大数运算,超高精度的定点和浮点仿真库,x87FPU编程,反汇编vc6浮点库和常见浮点编程技巧.

高性能浮点处理一直与高性能CPU相关联。在过去几年中，GPU也成为功能强大的浮点处理平台，超越了图形，称为GP-GPU(通用图形处理单元)。新创新是在苛刻的应用中实现基于FPGA的浮点处理。本文的重点是FPGA及其浮点性能和设计流程，以及OpenCL的使用，这是高性能浮点计算前沿的编程语言。 　　各种处理平台的GFLOP指标在不断提高，现在，TFLOP/s这一术语已经使用的非常广泛了。但是，在某些平台上，峰值GFLOP/s，即，TFLOP/s表示的器件性能信息有限。它只表示了每秒能够完成的理论浮点加法或者乘法总数。分析表明，FPGA单精度浮点处理能够超过1 TFLOP/s。 　　一种不太复

串口助手 网络助手 广汉USBCAN 多合一嵌入式调试助手，支持命令组帧、串口通道自动搜索、设备管理器、网络适配器快速开启、校验和计算、浮点转换

这个代码是刘纯根所著的《浮点计算编程原理、实现与应用 》中的源代码。

【问题描述】 计算 k *∑(x^i), －m ≤ i ≤ n，精确到小数点后14位（最后要求四舍五入）。 【输入形式】 从文件sigma.in中顺序读入4个由空格分隔的正整数k、x、m、n。(1≤ k、x、m、n ≤ 100)。 【输出形式】 将结果写到标准输出，其中小数占14位，不足部分补零，最后输出一个回车。(输入数据保证输出结果小于2^53。) 【输入样例】 1 10 5 5 【输出样例】 111111.11111000000000

stm32f1 M3 浮点快速运算库，采用汇编指令编写的运算库，浮点运算速度，比默认的库速度更快。 可以直接包含文件中使用。