Рубрика «сопроцессор»

Числа с плавающей запятой необходимы для научного программирования, однако первые процессоры напрямую поддерживали лишь операции с целыми числами. Но ранние микропроцессоры всё же могли производить операции с числами с плавающей запятой. Такие операции просто разбивались на множество целочисленных, манипуляции с экспонентой и дробной частью. Иначе говоря, поддержка плавающей запятой не сделала возможной операции с ней в принципе – она просто серьёзно их ускорила. Существует ещё один способ представления нецелых чисел – это числа с фиксированной запятой, у которых есть неизменное количество цифр после десятичного разделителя. С ними работать проще, однако с их помощью можно представить диапазон заметно меньшего размера.

Хотя операции с плавающей запятой на мейнфреймах были обычным делом уже в 1950-х и 1960-х годах, только в 1980-м Intel представила сопроцессор с плавающей запятой 8087 для микрокомпьютеров.

8087 не был первым чипом с поддержкой плавающей запятой. National Semiconductor представила MM57109 Number Cruncher Unit [«перемалыватель цифр»] – так его реально назвали – в 1977-м. Это был, по сути, чип от научного калькулятора на 12 цифр в новом корпусе, работающий с десятичными значениями в двоичном представлении, и требовавший ввода данных в обратной польской записи. Чип работал до абсурдного медленно: к примеру, на вычисление тангенса могло уйти до секунды. AMD представила свой первый чип с поддержкой плавающей запятой, Am9511, в 1978-м. Этот чип поддерживал 32-битные числа с плавающей запятой, и на вычисление тангенса тратил до 1,4 мс. В итоге Intel купила у AMD лицензию на Am9511 и продавала его как 8231. 8087 на 10 МГц, для сравнения, мог вычислить тангенс за 54 мкс, работая с 80-битным числом с плавающей запятой. Вот насколько быстродействие и точность 8087 были выше его предшественников.
Читать полностью »

В 1980 году Intel представила чип 8087 для ускорения обработки чисел с плавающей запятой на 8086-х процессорах, и его использовали в оригинальном IBM PC. Поскольку первые микропроцессоры работали только с целыми числами, арифметика с числами с плавающей запятой была медленной, а с трансцендентными функциями вроде арктангенса или логарифмов дела обстояли ещё хуже. Добавление чипа сопроцессора 8087 к системе было способно ускорить операции с числами с плавающей запятой до ста раз.

Я вскрыл чип 8087 и сделал несколько его фотографий под микроскопом. На фото ниже показан крохотный кремниевый кристалл чипа. По его бокам крохотные проводники соединяют его с 40 внешними ногами. Разметка основных функциональных блоков на картинке сделана мною благодаря реверс-инжинирингу. Если внимательно изучить чип, то можно извлечь из его ПЗУ различные константы – такие числа, как π, используемые чипом в вычислениях.

Извлекаем константы с кристалла математического сопроцессора 8087 - 1
Кристалл чипа от Intel 8087 для работы с плавающей запятой с отмеченными основными функциональными блоками. ПЗУ с константами отмечен зелёным. Кликабельно.
Читать полностью »

Немного истории развития линейки восьмиразрядных процессоров, выпускаемых компанией Intel

Линейка восьмиразрядных процессоров начинает свою историю с апреля 1972 года. Intel 8008 вообще изначально планировался для использования в калькуляторах, устройствах ввода-вывода, но производитель хорошенько «поразмыслив», решил найти линейке новое предназначение — быть центральным процессором ПК. В зависимости от модификаций процессоров тактовая частота составляла 500 или 800 КГц, а производительность равнялась 45000-160000 операций в секунду.

Заглядывая внутрь сопроцессора Intel 8087 - 1
Intel C8008
Читать полностью »

Введение

При решении задач моделирования движения объектов в трехмерном пространстве практически всегда требуется использование операций пространственных преобразований, связанных с умножением матриц преобразований и векторов. Для задачи N тел эта операция используется многократно для задания поворота и смещения тела относительно начала координат. Матрица пространственного преобразования имеет размерность 4х4, а размерность вектора, к которому применяется преобразование, соответственно 4x1. Рассмотрим оптимизацию выполнения такой операции с большим числом матриц и векторов под архитектуру Intel® Xeon Phi™.

Читать полностью »

Quaternion Encryption Scheme (QES) на FPGA, XeonPhi, GPU

Привет!

Шифрование данных с помощью кватернионов выполнялось на FPGA DE5-NET, XeonPhi 7120P, GPU Tesla k20.
У всех троих приблизительно одинаковая пиковая производительность, но имеется разница в энергопотреблении.

Дабы не нагромождать статью лишней информацией предлагаю вам ознакомиться с краткой информацией о том что такое кватернион и матрица поворота в соответствующих статьях википедии.

Каким же образом можно зашифровать и расшифровать данные с помощью кватернионов? Довольно просто!
Для начала возьмем кватернион: q = w + x*i + y*j + z*k и составим на его основе матрицу поворота, которую назовем, например P(q).
Прим. картинка ниже из википедии и матрица там названа Q.

Quaternion Encryption Scheme (QES) на FPGA, XeonPhi, GPU
Читать полностью »

Боремся с ошибками акселерометра, гироскопа, M7, цифрового компаса и других датчиков в iPhone 5S и не только

Многие наслышаны о проблеме с неоткалиброванными датчиками в новом iPhone 5S – инструмент «уровень», встроенный в родной компас iOS 7 показывает отклонение в несколько градусов, если устройство положить на плоскую поверхность, например, стол.

Если кратко, то в той или иной степени проблема ориентации датчиков присутствовала всегда и на всех устройствах с iOS. Ранее проблему не наблюдали так часто в виду отсутствия встроенного в мобильную OS приложения позволяющего измерять уровень. Аналогичная проблема имеет место быть и на других мобильных устройствах оснащенных акселерометром, поскольку принципы везде заложены одинаковые – с этим не понаслышке должен быть знаком каждый разработчик, которому приходилось иметь дело с различными датчиками движения и ориентации.

Я разрабатываю приложения с использованием датчиков акселерометра, гироскопа и цифрового компаса, ровно с тех самых пор, как разработчикам стал доступен API, практически с самого начала – будучи автором одного из самых популярных компасов для iOS с проблемами калибровки акселерометра и точности других датчиков я столкнулся еще несколько лет назад.

Способ решения проблемы достаточно тривиален и уже заложен в большую часть, как прикладных, так и игровых приложений, которые тем или иным образом используют датчики гравитации, движения и магнитного поля – калибровка, о которой должен позаботиться любой уважающий себя и своих пользователей разработчик. В зависимости от того, насколько сложно приложение и какие задачи оно решает, с технической точки зрения разработчика, реализация решения может быть и простой и сложной. Но принцип одинаков для всех.

Приглашаю разработчиков и пользователей приложений разобраться, как это работает, откуда берутся эти ошибки, почему не стоит излишне беспокоиться о проблемах акселерометра и почему не нужно бежать бегом в магазин для замены «бракованного» устройства – новое устройство вряд ли будет намного лучше, а проблемы с ошибками датчиков решаются другими способами.Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js