从事银行核心系统设计开发的程序猿
分类: C/C++
2018-12-06 12:05:12
使用十进制浮点数,可以避免二进制浮点数与我们习惯的十进制数之间的表示误差.这个在金融领域是非常重要的.但是计算机基本都只能对二进制浮点数进行计算,也就是IEEE754格式表示的浮点数.很多程序都会自己模拟十进制浮点数的计算.为了统一,IEEE754做了扩展,包括了十进制的浮点数.
IEEE 754-2008里面规定了十进制浮点数的一些规范.不过里面没有说具体的二进制表示方法.只是规定了32位,64位,128位的十进制浮点数的表示范围和有效位数. 因为具体一个浮点数的二进制里面每个位表示啥,都是每个机器自己决定的.不需要跟外界一致.只是在传输的时候要保证数据的精度和范围一致就行了.下表来自wikipedia,列出了每种浮点数的有效位数,指数的范围.
Name | Common name | Base | Digits | E min | E max |
binary16 | Half precision | 2 | 10+1 | -14 | 15 |
binary32 | Single precision | 2 | 23+1 | -126 | 127 |
binary64 | Double precision | 2 | 52+1 | -1022 | 1023 |
binary128 | Quadruple precision | 2 | 112+1 | -16382 | 16383 |
decimal32 | 10 | 7 | -95 | 96 | |
decimal64 | 10 | 16 | -383 | 384 | |
decimal128 | 10 | 34 | -6143 |
6144 |
实际的系统中,十进制浮点数有两种表示方法,分别是Densely Packed Decimal(密集十进制数)和Binary Integer Decimal(二进制整数表示的十进制数).
DPD表示方便转换成十进制的浮点数字符串,但是需要专门的计算单元来做计算,软件模拟比较麻烦.
而BID表示更直观,转换到二进制会比较容易.很方便用二进制的整数运算单元来计算.
所以Power6上有了硬件的十进制浮点计算单元,就用DPD表示.而在x86 x64 cpu上没有十进制计算单元, 各种软件实现的十进制浮点库默认大都用BID方式表示.比如Intel就实现了一个开源的c 语言的十进制浮点数库。
十进制浮点的意义,在于更符合人们的习惯,比如下面的例子
点击(此处)折叠或打开
正确的输出应该是1,但是实际的输出结果是0,在做相等比较的时候,还不得不考虑一下这个误差了。而某些时候误差会在计算过程中累计,变成比较明显的错误了。
如果用intel的十进制浮点库赖做这个计算,结果就会不同了。intel这个库明显还在试验阶段,用起来比较麻烦。
点击(此处)折叠或打开
使用和double位数相同的Decimal64,结果就是1了。这里显然不是精度的问题,而是十进制浮点数能丝毫不变的表示十进制的小数。
我们可以看到这里使用的是BID的表示方法。函数名前面都带个bid前缀。
接下来,我们来具体看看BID的表示方法,我们可以把刚才程序中的a和c按照十六进制输出
printf("%llx/n%llx/n",a,c);
结果是
31c0000000000007
31200000000aae60
可见,两个相等的十进制浮点数的BID表示不一定是相同的。也就是说,一个数有多种表示方法。
a的表示里,最低位的16进制数就是7,而c的表示里,最低的5位15进制数aae60,其实就是十进制的700000。看来这后面的就是有效数字部分了。查一下BID的表示方法,还是比较复杂的,有6种情况。最高位是符号位,这里当然是0.符号位后面的两位是00,01,或10时,64位BID每个位的意义是这样的,s后面的2位和之后的8位是指数部分,之后53位T和t都是有效数字部分
s 00eeeeeeee TTTtttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
s 01eeeeeeee TTTtttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
s 10eeeeeeee TTTtttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
而如果符号位后面的两位是11,那么每一位的意义是
s 11 00eeeeeeee (100)Ttttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
s 11 01eeeeeeee (100)Ttttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
s 11 10eeeeeeee (100)Ttttttttttttttttttttt tttttttttttttttttttttttttttttt
这时,有效数字前面就加了隐含的100.
这个BID表示的数的值就是 (-1)^S *T*10^(E-398) ,其中T 是实际的有效数字(就是说如果有隐含的100需要加上后计算),E是指数,T,E都是2进制表示的
还是回到我们的例子
a的二进制数
0 0110001110 00000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000111
指数部分就是0110001110,也就是398,所以a就是 7*10^(398-398) ,也就是7
而c的二进制是
0 0110001001 00000 00000000 00000000 00000000 00001010 10101110 01100000
指数部分是 0110001001,也就是393, 所以c的值是 700000*10^(393-398), 还是7.
这就能看明白为啥同样是7,二进制表示却不同。这也是十进制浮点和二进制浮点一个不同之处,十进制浮点没有规定一定要是哪一种表示。这也给相等比较带来了一点麻烦。
power6 里面内置了十进制浮点计算单元,而power6上面的编译器也就支持了内置的十进制浮点类型。前面已经说了,power上面的十进制浮点才用的是DPD表示方法。还是看个程序吧。下面这个程序在一个使用Power6的P520机器上,操作系统是AIX5.3 ML6, 用xlc 10.2编译。_Decimal64就是64位的十进制浮点。
点击(此处)折叠或打开
其中 atodecimal是自己写的一个帮助函数
点击(此处)折叠或打开
这个程序用xlc 10.2编译时,跟上参数表示使用硬件十进制浮点。不过这样会导致编译出来的可执行文件在power5以前的cpu上无法运行。
运行的时候输入参数 ./dfp_hw 1 1.00000091 6000000
dfp_hw是程序的名字,1就是程序里面的 fund,1.00000091是interest,也就是利息,6000000是count,输出结果:
value=0x22180000,0x800001b
double fund= 1.0000000000 interest= 1.000000910000000020616539586630
Decimal fund= 1.0000000000 interest= 1.000000910000000000000000000000
Print final funds
double fund= 235.0968403429
Decimal fund= 235.0968403137
可以看到用double存储利息,再输出,就不再是1.00000091了,后面有一点误差。而用_Decimal64存储输入结果,再输出,是一点误差都没有。
然后把interest乘6000000次,也就是1.0000091的6000000次方,输出的结果误差就比较明显了。用windows自带的计算器可以验证,_Decimal64的结果是正确的。
现在来看看1.00000091的二进制表示。也就是0x22180000,0x800001b,注意这里这个power机器是大端的,所以前面以前是高4字节,后面是低4字节。连起来看,就是0x22180000 0800001b也就是
00100010 00011000 00000000 00000000 00001000 00000000 00000000 00011011
DPD表示方法也比较复杂,从高位开始看,第一位还是符号位0,DPD的规定如果符号位后面的两位是00,01,或者10,那么每一位的意义如下
s 00 mmm (00)eeeeeeee (mmm)[tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt]
s 01 mmm (01)eeeeeeee (mmm)[tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt]
s 10 mmm (10)eeeeeeee (mmm)[tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt][tttttttttt]
其中,e是指数,e的表示方法跟前面的BID方式很像。t和m是有效数字,其中,每10位t组成一个declet,表示一个3位的十进制数。m实际的位置是在第4位到第6位,但是它逻辑上的位置是在那些t前面,所以用()表示放到e的后面。
因为2的10次方是1024,刚好能表示10的3次方。但是表示起来还是需要点技巧的,declet表示三位十进制数的规则比较复杂,这也是这个表示方法叫Densely Packed Decimal(密集十进制数)的原因。下表是编码的方式。b9-b0代表10个二进制数,d2 d1 d0代表3个十进制数。
b9 |
b8 |
b7 |
b6 |
b5 |
b4 |
b3 |
b2 |
b1 |
b0 |
d2 |
d1 |
d0 |
编码值 |
数位的模式 |
a |
b |
c |
d |
e |
f |
0 |
g |
h |
i |
0abc |
0def |
0ghi |
(0–7) (0–7) (0–7) |
3位小数字 |
a |
b |
c |
d |
e |
f |
1 |
0 |
0 |
i |
0abc |
0def |
100i |
(0–7) (0–7) (8–9) |
两位小数字,一位大数字 |
a |
b |
c |
d |
e |
f |
1 |
0 |
1 |
i |
0abc |
100f |
0dei |
(0–7) (8–9) (0–7) |
|
a |
b |
c |
d |
e |
f |
1 |
1 |
0 |
i |
100c |
0def |
0abi |
(8–9) (0–7) (0–7) |
|
a |
b |
c |
1 |
0 |
f |
1 |
1 |
1 |
i |
0abc |
100f |
100i |
(0–7) (8–9) (8–9) |
一位小数字,两位大数字 |
a |
b |
c |
0 |
1 |
f |
1 |
1 |
1 |
i |
100c |
0abf |
100i |
(8–9) (0–7) (8–9) |
|
a |
b |
c |
0 |
0 |
f |
1 |
1 |
1 |
i |
100c |
100f |
0abi |
(8–9) (8–9) (0–7) |
|
x |
x |
c |
1 |
1 |
f |
1 |
1 |
1 |
i |
100c |
100f |
100i |
(8–9) (8–9) (8–9) |
三位大数字 |
就我们的例子来看一下,最低的10位是0000011011,看b3b2b1,这里是101,所以就是上表第3行的情况,三位数字就是 (0000)(1001)(0001)也就是091,然后看从低位数的第3个10位二进制数,也就是00100000000,这显然是第一种情况,也就是100,连起来就是100000091,指数部分是390,那么这个十进制的值就是 10^(390-398)*100000091 = 1.00000091.
通过这个简单的例子,就应该对DPD方式的十进制浮点表示方式有个大概的了解了。这个方式算起来比较麻烦,所以除非有硬件支持,软件模拟的方式都不会使用的,但是DPD转换成十进制浮点的字符串表示就会很方便。