深入理解浮点运算：原理、指令与应用
1. 浮点运算基础
在之前处理数值时，我们通常使用整数，但整数无法表示分数。为了表示分数，我们引入了浮点数。例如在C语言中，使用float和double数据类型来处理浮点数。
整数运算具有精确性，比如两个整数相加总能得到精确结果。而浮点数运算则存在舍入误差，结果往往是近似值。不过，浮点数也有诸多优势，它能表示极小和极大的数值，采用科学记数法，将数值分为符号、尾数和指数三部分。符号位用于标识数值正负（0为正，1为负），数值大小由magnitude = mantissa x 2^exponent计算得出。
计算机系统中浮点数的实现会因效率或遵循标准的不同而有所差异。像Intel 32位处理器等多数处理器遵循IEEE 754浮点标准，这种标准有助于不同计算机系统间的数据交换和高效数值软件库的编写。
浮点单元（FPU）支持三种浮点数格式，其中两种用于外部，一种用于内部。外部格式有单精度（32位）和双精度（64位），在C语言中分别对应float和double；内部格式为80位的扩展格式，FPU的所有内部寄存器都是80位，以便存储扩展格式的浮点数。
为增强处理器的数值运算能力，可使用专门硬件进行浮点运算。早期的80X87数值协处理器与80X86系列处理器配合使用，如8087协处理器为8086和8088处理器提供了高速数值处理能力，相比8086处理器上的等效软件功能，执行时间提高了约百倍。从80486处理器开始，浮点单元被集成到处理器内部，无需外部数值