1. 背景
数学计算已经成为计算机的主要工作之一，尤其是实数运算，在人工智能时代更是普遍存在，神经网络中的绝大部分参数都用的实数。
2. 方法
（1）FPU运算
计算机中的实数运算是通过数学协处理器FPU完成的，采用FPU特定的指令进行编程。实数在存储时采用的是IEEE 754标准的浮点形式，对于32位的单精度浮点数而言，最高位是实数的符号位，接下来的8位是阶码，低23位是有效数字，例如，浮点数0.5的32位表示为3F000000，即0 01111110 00000000000000000000000。关于IEEE 754标准及浮点数的编码规则，可以搜索专门介绍的材料进行学习了解。
（2）调用API实现sin计算
本例通过调用元神操作系统的API来实现正弦函数计算功能，代码如下所示：
use32
START:
pusha
call demo_float
popa
iret
include 'api_def.inc'
OS_API equ 0x00030C16
API_PARAM equ 0x03000000
cursor_x equ 0x02004B10
cursor_y equ 0x02004B12
value dd 0.5
demo_float:
pusha
mov eax, [value]
movzx ebx, word [fs:cursor_y]
movzx ecx, word [fs:cursor_x]
call print_dword
mov edi, API_PARAM
mov dword [fs:edi], API_SIN
mov dword [fs:edi+4], 1
mov dword [fs:edi+8], eax
mov dword [fs:edi+12], 0
call pword [fs:OS_API]
mov eax, [fs:edi+12]
add ecx, 10
call print_dword
add word [fs:cursor_y], 1
popa
ret
;print dword value
;input:
; eax: value to print
; ebx: y position to print
; ecx: x position to print
print_dword:
pusha
imul edi, ebx, 80*2
add edi, ecx
add edi, ecx
add edi, 14
mov ecx, 8
mov edx, eax
mov ah, 0x0F
.next_char:
mov al, dl
shr edx, 4
and al, 0x0F
add al, 0x30
mov word [gs:edi], ax
sub edi, 2
loop .next_char
.end:
popa
ret将上述代码保存为demo.asm，编译生成可执行文件demo.bin，然后将该文件复制到元神操作系统所在U盘的根目录，使用该U盘启动元神操作系统，并在命令行输入命令“zx demo.bin”来执行该程序，结果如下图所示：
对照代码，本例定义了一个叫做value的4字节（单精度浮点数）变量，其值为0.5，之后将该值作为参数调用OS_API，同时作为参数的还有API类型API_SIN、API参数个数1，计算结果存放在输入参数之后。因为要调用API_SIN，所以api_def.inc文件中需要有相应的定义，如下所示：
API_SIN equ 0x00000001在API调用前打印了输入参数值，即3F000000；API调用结束后，又打印了对应的正弦值，即3EF57744。这两个浮点数都是编码过的，不够直观，有想法的可以自行编写程序实现编解码过程，将之转换为浮点数字符串，如“0.5”这种。不过，这种代码编写起来不容易，而且执行耗时也较多。
另外，本例的打印函数print_dword只做了简单的处理没有将11~15转换为A~F，而是直接在‘0’的基础上加了10~16，所以对应的输出实际是标点符号，所以才会看到F显示成了？，若想实现完美的输出程序，可自行修正demo程序。
（3）不调用API实现浮点计算
上述功能也可以不通过API实现，差异部分代码如下所示：
demo_float:
pusha
mov eax, [value]
movzx ebx, word [fs:cursor_y]
movzx ecx, word [fs:cursor_x]
call print_dword
fld dword [value]
fsin
fstp dword [fs:API_PARAM+12]
mov eax, [fs:API_PARAM+12]
add ecx, 10
call print_dword
add word [fs:cursor_y], 1
popa
ret本例直接使用了FPU指令，先用fld指令将0.5加载到FPU寄存器，然后用fsin指令执行正弦计算，最后用fstp指令将计算结果从FPU寄存器保存到内存中，运行结果和上例相同。
3. 总结
浮点运算现在已经普遍存在，但其运算速度较慢。FPU只能实现浮点数的部分运算功能，但是受限于硬件限制，无法加速浮点运算，所以，若想执行人工智能模型训练这种大规模的浮点运算，会非常缓慢。本文仅介绍了浮点运算的实现演示，没有在运算速度上多做考虑。另外，若想将IEEE 754编码的浮点数转换为直观的浮点数字符串（或逆向转换），也需要不少的代码，并且频繁的来回转换也会在执行时消耗很多的时间。
