案例2：高速浮點性能

　　現(xiàn)在我們給出另一個 MicroBlaze算法加速示例。一個客戶聲稱他的浮點處理在MicroBlaze系統(tǒng)上運(yùn)行非常慢。他使用的算法可采用簡單的環(huán)路同時得出幾個結(jié)果。

for (i=0;i<512;i++) {
   f_sum += farr[i];
　　　f_sum_prod += farr[i] * farr[i];
     f_sum_tprod += farr[i] *
farr[i] * farr[i];
　　f_sqrt + =
sqrt(farr[i]);
　　if (min_f > farr[i]) { min_f =
farr[i]; }
　　if (max_f < farr[i]) { max_f =
farr[i]; }
}

　　所有數(shù)值均是單精度浮點值。我們首先想到的是最基礎(chǔ)的一個問題：浮點單元 (FPU) 激活了嗎?檢查項目設(shè)置后，我們發(fā)現(xiàn)FPU仍然處于未啟用狀態(tài)。這就是為什么永遠(yuǎn)無法計算出這幾個數(shù)的原因。FPU可在 MicroBlaze屬性設(shè)置中加以激活。

　　FPU支持共有兩種。我們也選擇擴(kuò)展FPU (Extended FPU)來支持求平方根運(yùn)算。現(xiàn)在，在50MHz 的MicroBlaze上需要 1,108,685個周期才能完成 512個值的全部循環(huán)。查看生成的匯編程序代碼后，可以了解到創(chuàng)建平方根是仍然在使用數(shù)學(xué)庫(Math-lib)功能。其在數(shù)學(xué)功能中的定義為：

　　double sqrt(double);

　　不過客戶使用平方根函數(shù)僅為處理浮點數(shù)值。因此，MicroBlaze FPU定義了一個新的函數(shù)來取代原來的函數(shù)，解決這個問題：

　　float sqrtf(float);

　　把表達(dá)式f_sqrt += sqrt(farr[i])變?yōu)閒_sqrt += sqrtf(farr[i])，就會調(diào)用MicroBlaze內(nèi)部的FPU內(nèi)部平方根功能。現(xiàn)在執(zhí)行代碼只需要35,336個周期。特別是與第一個根本沒有使用FPU的方案相比，我們再次通過小小的調(diào)整就實現(xiàn)了31倍的提升。在相同的執(zhí)行時間內(nèi)，可能需要大約1.5GHz的CPU才能給出上述這些結(jié)果。