Арифметика насыщенности - Saturation arithmetic

Арифметика насыщенности это версия арифметика в котором все операции, такие как сложение и умножение, ограничены фиксированным диапазоном между минимальным и максимальным значением.

Если результат операции больше максимального, устанавливается ("зажатый ") до максимума; если он ниже минимума, он ограничивается до минимума. Название происходит от того, как значение становится" насыщенным "после достижения крайних значений; дальнейшее прибавление к максимуму или вычитание из минимума не приведет к изменить результат.

Например, если допустимый диапазон значений от -100 до 100, следующие насыщающие арифметические операции производят следующие значения:

  • 60 + 30 → 90.
  • 60 + 43 → 100. (нет ожидаемый 103.)
  • (60 + 43) − (75 + 75) → 0. (нет ожидаемое −47.) (100-100 → 0.)
  • 10 × 11 → 100. (нет ожидаемый 110.)
  • 99 × 99 → 100. (нет ожидаемый 9801.)
  • 30 × (5 − 1) → 100. (нет ожидаемое 120.) (30 × 4 → 100.)
  • (30 × 5) − (30 × 1) → 70. (нет ожидаемый 120. нет предыдущие 100.) (100-30 → 70.)

Как видно из этих примеров, знакомые свойства, такие как ассоциативность и распределенность может потерпеть неудачу в арифметике насыщения.[1] Из-за этого неприятно заниматься абстрактной математикой, но она играет важную роль в цифровое оборудование и алгоритмы, в которых значения имеют максимальные и минимальные представимые диапазоны.

Современное использование

Обычно универсальный микропроцессоры не выполняйте целочисленные арифметические операции с использованием арифметики насыщения; вместо этого они используют более простой в реализации модульная арифметика, в котором значения превышают максимальное значение "обернуть вокруг "к минимальному значению, как часы на часах, переходящие с 12 на 1. В аппаратных средствах модульная арифметика с минимумом нуля и максимумом рп - 1, где р это основание можно реализовать, просто отбросив все, кроме самого низкого п цифры. Для двоичного оборудования, которым является подавляющее большинство современного оборудования, основание системы счисления равно 2, а цифры - биты.

Однако, хотя арифметика с насыщением более сложна в реализации, она имеет множество практических преимуществ. Результат максимально приближен к истинному ответу; для 8-битной двоичной арифметики со знаком, когда правильный ответ равен 130, гораздо менее удивительно получить ответ 127 из арифметики с насыщением, чем получить ответ -126 из модульной арифметики. Точно так же для 8-битной двоичной беззнаковой арифметики, когда правильный ответ равен 258, менее удивительно получить ответ 255 от насыщающей арифметики, чем получить ответ 2 от модульной арифметики.

Арифметика с насыщением также позволяет последовательно обнаруживать переполнение сложений и умножений без битов переполнения или чрезмерных вычислений путем простого сравнения с максимальным или минимальным значением (при условии, что данные не могут принимать эти значения).

Кроме того, арифметика насыщения позволяет использовать эффективные алгоритмы для многих проблем, особенно в цифровая обработка сигналов. Например, регулировка уровня громкости звукового сигнала может привести к переполнению, а насыщенность вызывает значительно меньшие искажения звука, чем циклический. По словам исследователей Г.А. Константинидеса и др .:[2]

При добавлении двух чисел с использованием представления в виде дополнения до двух переполнение приводит к явлению «циклического перехода». Результатом может быть катастрофическая потеря отношения сигнал / шум в системе DSP. Поэтому сигналы в схемах DSP обычно либо масштабируются соответствующим образом, чтобы избежать переполнения для всех входных векторов, кроме самых крайних, либо генерируются с использованием арифметических компонентов насыщения.

Реализации

Арифметические операции с насыщением доступны на многих современных платформах, в частности, это было одно из расширений, сделанных Intel. MMX платформа, специально для таких приложений обработки сигналов. Эта функция также доступна в более широких версиях в SSE2 и AVX2 целочисленные наборы инструкций.

Арифметика насыщения для целых чисел также была реализована в программном обеспечении для ряда языков программирования, включая C, C ++, такой как Коллекция компиляторов GNU,[3], LLVM ИК и Эйфель. Это помогает программистам лучше предвидеть и понимать последствия переполнения, а в случае компиляторов обычно выбирают оптимальное решение.

Насыщение сложно реализовать эффективно в программном обеспечении на машине, использующей только модульные арифметические операции, поскольку простые реализации требуют ветвей, которые создают огромные задержки конвейера. Тем не менее, можно реализовать сложение и вычитание с насыщением в программном обеспечении. без веток, используя только модульные арифметические и побитовые логические операции, которые доступны на всех современных процессорах и их предшественниках, включая все процессоры x86 (назад к исходному Intel 8086 ) и некоторые популярные 8-битные процессоры (некоторые из которых, например Зилог Z80, все еще в производстве). С другой стороны, на простых 8-битных и 16-битных процессорах алгоритм ветвления может быть быстрее, если он запрограммирован в сборке, поскольку нет конвейеров, которые можно было бы остановить, и каждая инструкция всегда занимает несколько тактовых циклов. На x86, который предоставляет флаги переполнения и условные ходы, возможен очень простой код без ветвей.[4]

Хотя арифметика с насыщением менее популярна для целочисленной арифметики на оборудовании, Стандарт IEEE с плавающей запятой, самая популярная абстракция для работы с приблизительными действительными числами, использует форму насыщения, при которой переполнение преобразуется в «бесконечность» или «отрицательную бесконечность», и любая другая операция над этим результатом продолжает давать то же значение. Это имеет преимущество перед простым насыщением в том, что более поздние операции по уменьшению значения не приведут к ошибочно «разумному» результату, например, при вычислении . В качестве альтернативы, могут быть особые состояния, такие как «переполнение экспоненты» (и «истощение показателя»), которые аналогичным образом сохранятся в последующих операциях или вызовут немедленное завершение, или будут проверяться на предмет, как в ЕСЛИ АККУМУЛЯТОР ПЕРЕЛИВ ... как в FORTRAN для IBM704 (октябрь 1956 г.).

Смотрите также

Примечания

  1. ^ Фактически, неАрифметика насыщения также может страдать от сбоев ассоциативности и распределенности в средах с ограниченной точностью, но такие сбои обычно менее очевидны.
  2. ^ Г. А. Константинидес, П. Ю. К. Чунг, В. Лук. Синтез арифметических архитектур насыщения.
  3. ^ «Внутреннее устройство GNU Compiler Collection (GCC): арифметика». Документация GCC. Встроенные функции на стороне языка
  4. ^ "Арифметика с насыщением без ответвлений". locklessinc.com. Архивировано из оригинал на 13.02.2019.

внешняя ссылка