인텔 메뉴얼: Q9와 부동 소수점에 대한 비밀이 밝혀진다!

목차

1. 은유와 비유를 활용한 대화 스타일
2. Q9와 부동 소수점의 관계
3. 부동 소수점의 세 가지 인코딩
4. 혼돈과 불확실성의 개념
5. 부동 소수점 인정에 대한 근거
6. Q나N의 역과 의미
7. Q나N의 활용분야
8. 반정밀도 부동 소수점
9. 부동 소수점 인코딩의 정밀도 차이
10. 의문점과 설명이 필요한 부분

은유와 비유를 활용한 대화 스타일

🔍 Q9와 부동 소수점의 관계

부동 소수점과 Q9에 대한 인텔 메뉴얼 설명을 제공하는 것이 이번 목표입니다. 이 글에서는 반 정밀도 부동 소수점 연산 섹션으로 들어가볼 것입니다. 먼저 매우 작은 영상을 만들어 드리는 것에 대해 사과드리고 시작하겠습니다. 이 절은 정말로 작기 때문에 Stack Overflow와 Wikipedia로 두 번의 탐문을 진행할 계획입니다. 아주 작은 부분이지만 아주 작은 영상을 만들어 드리는 게 죄책감이 들어 몇 번의 탐문을 할 예정이므로 그럴 경우 참여하지 않으셔도 괜찮습니다. 그래서 먼저 매뉴얼 부분을 읽은 후 마지막에 이 두 사이트로 넘어갈 것입니다. 먼저 몇 가지 질문에 대답해보는 것이 도움이 될 것입니다. Q는 Q나N의 약자이며, Q나N의 반대는 무엇인지 여쭈어보십시오. 그리고 한 가지 추가적인 질문으로 Q나N은 어디에 사용되는지 알아보세요. 지금 시작해보겠습니다.

Q9와 부동 소수점의 관계

인텔 매뉴얼에 따르면 부동 소수점 인정을 위한 부동 소수점 인코딩에는 세 가지가 있습니다. 단 정밀도, 배정밀도, 그리고 배 정밀도 연장의 세 개의 인코딩이 있으며, 그 중 한 가지 특수한 값 Q나N을 표현하기 위한 인코딩인 Q나N 인정이 예약되어 있습니다. Q나N은 무한대를 의미하며, 한국어 위키피디아에 따르면 무한대는 어떠한 한계점도 정확하게 결정되지 않았거나 결정될 수 없다는 의미입니다. 인텔 FPU, SSSE3, AVX 확장명령어 집합들은 모두 일부 가리키는 부동 소수점 예외상황에 대해서 Q나N 이 값을 반환합니다. 위키피디아 페이지에 소개된대로, 특이한 형태의 Q나N을 부동 소수점 부정확이라고 설명할 수 있습니다. 일반적인 형태와 거의 같아 보이지만 약간의 차이가 있는데, 몇 가지 비트들이 켜거나 꺼져 있을 수 있다는 의미입니다. 여기에 기술된 Q나N의 인코딩에 대한 표로 바로 가보겠습니다. 103 페이지에서 92 페이지로 이동하게 되었고, 여기 표 4-3에서 Q나N의 부동 소수점 인정에 사용되는 인코딩을 확인할 수 있습니다. 처음에는 편성된 상단 행을 고정해서 볼 수 있도록 했어야 했지요. 사용하는 응용프로그램이 있는 영역입니다. 맨 위 행에는 부호 비트, 편향된 지수 부분, 그리고 유효 부분으로 구분됩니다. Q나N 값을 표현하기 위해 부호 비트는 1로 설정됩니다. 여기에는 바이어스가 있으며 이 부분은 분수 부분을 의미합니다. 시각적 학습자들을 위해, 여기에 있는 것은 단 정밀도 부분으로 32 비트로 표현된 Q나N 값을 나타냅니다. Q나N 값을 나타내기 위한 단 정밀도 32 비트에 대해 어떻게 표현하는지 궁금하시다면, 부호 비트를 음수로 설정하면 됩니다. 그러나 Q나N 값이므로 무한대를 나타내기 위해 음수로 설정합니다. 다음 8비트는 모두 1로 구성되어 있고, 그 다음은 1이라는 정수에 대한 부분입니다. 보통이라면 점이 찍힐 곳인데, 여기에 의미 있는 숫자가 있는 부분이기도 합니다. 이 부분은 mantissa라고도 하며, significand 또는 fraction이라고도 불립니다. 분수의 일부인 정수 또는 J 비트를 포함하고 있는데, 하드웨어 수준에서는 J 비트가 이미 가둬져 있다고 확신하고 있습니다. 실제로 하드웨어 수준에서는 없습니다. 여기에 Q나N 부동 소수점 인정 값에 대한 인코딩이 나와 있는 4-3 표가 있으며, 이는 매우 특별한 형태의 Q나N으로 표현되는 값입니다. 다른 거의 비슷해 보이는 형태인데, 약간의 차이가 있는데 여기에 몇 개의 비트가 XS로 표시되어 있습니다. 이는 켜거나 끌 수 있다는 의미입니다. 예를 들어 정해진 상태로 설정하거나 지울 수 있습니다. 그렇지요. 이 부분에서 정수 비트는 단 정확도와 배정밀도 형식에서 암시적으로 표현되지 않고 저장되지 않는다는 점을 참고하시기 바랍니다. 그럼 세 번째 인코딩인 배정밀도 형식에는 정수 비트가 저장되는지 알아보는 것이 좋겠습니다. 이를 확실하게 구분하기 위해 초점을 다르게 해야 합니다. 기술지의 내용에는 이미지 형식을 처리할 수 있는 넓은 동적 범위를 처리할 수 있는 형식으로 fractional 자릿수와 fractional 계산에 따른 하드 디스크와 메모리 비용을 줄여줍니다. 그렇지만 이 글을 마무리하면서 가장 중요한 것은 인텔 매뉴얼에서는 "이 두 가지 명령어는 반정밀도와 단 정밀도 사이에서만 변환을 제공한다"라고 설명된 부분입니다. 이 부분은 16비트 부동 소수점을 32비트 단 정밀도 부동 소수점으로 변환하는 데에 제공된다는 의미입니다. 이 Q9의 불확정한 부분에 대해 조금이나마 도움을 주었으면 합니다. 103 페이지의 짧은 단락과 반 정밀도 부분에 대한 두 문장만으로도 많은 흥미로운 지식을 얻을 수 있는데, 그것이 바로 인텔 매뉴얼이지만, 이어지는 내용은 라운딩에 대해 다루는데, 이 부분은 정말로 흥미로워서 다음 영상에서 소개하도록 하겠습니다.

의문점과 설명이 필요한 부분

🔍혼돈과 불확실성의 개념

부동 소수점과 Q9에 대한 인텔 메뉴얼 설명을 제공하는 것이 이번 목표입니다. 이 글에서는 반 정밀도 부동 소수점 연산 섹션으로 들어가볼 것입니다. 먼저 매우 작은 영상을 만들어 드리는 것에 대해 사과드리고 시작하겠습니다. 이 절은 정말로 작기 때문에 Stack Overflow와 Wikipedia로 두 번의 탐문을 진행할 계획입니다. 아주 작은 부분이지만 아주 작은 영상을 만들어 드리는 게 죄책감이 들어 몇 번의 탐문을 할 예정이므로 그럴 경우 참여하지 않으셔도 괜찮습니다. 그래서 먼저 몇 가지 질문에 대답해보는 것이 도움이 될 것입니다. Q는 Q나N의 약자이며, Q나N의 반대는 무엇인지 여쭈어보십시오. 그리고 한 가지 추가적인 질문으로 Q나N은 어디에 사용되는지 알아보세요. 지금 시작해보겠습니다.