浮点运算中的flush-to-zero行为

虽然，据我所知，IEEE 754没有提及关于刷新到零模式来更快地处理非规范化数字，但是一些架构提供了这种模式（例如http://docs.sun.com/source/806-3568/ncg_lib .html ）。

在本技术文档的特定情况下，非规范化数字的标准处理是默认值，并且必须明确激活flush-to-zero。在默认模式下，非规范化数字也在软件中处理，这比较慢。

我在嵌入式C的静态分析器上工作，试图预测在运行时可能发生的值的正确（如果有时是不精确的）范围。它的目的是正确的，因为它可用于排除在运行时出现错误的可能性（例如对于关键的嵌入式代码）。这需要在分析期间捕获所有可能的行为，因此在浮点计算期间产生所有可能的值。

在这方面，我的问题是双重的：

在我用于浮点值的区间运算中处理flush-to-zero非常简单，如果我知道我必须这样做，我的问题是我是否必须这样做。

这两个问题都是。有些平台仅支持flush-to-zero，并且有许多平台默认为flush-to-zero。

您还应该意识到许多嵌入式和dsp平台使用“Denormals Are Zero”模式，这是浮点语义中的另一个问题。

编辑 FTZ与DAZ的进一步说明：

在FTZ中，当操作在通常的算术下产生非正规结果时，返回零。请注意，某些实现始终刷新到正零，而其他实现可能刷新为正零或负零。最好不要依赖任何一种行为。

在DAZ中，当操作的输入是非正规时，在其位置替换零。同样，对于哪个零将被替换没有一般保证。

一些支持这些模式的实现允许它们独立设置（有些只支持两者中的一个），因此您可能需要能够独立地模拟任一模式以及一起模式。

还要注意，一些实现将这两种模式组合成“Flush to Zero”。例如，ARM VFP“刷新到零”模式是FTZ和DAZ。

ARM Cortex内核有一个齐平为零的选项，很难看出你如何忽略它。再说一遍，不要从论坛上获取商业建议。与您的客户交谈。