Сравнение универсального числового формата со стандартом IEEE 754 по критерию достоверности
Аннотация
Проблема повышения точности вычислений — актуальное направление в области теоретической информатики, вследствие большого объема научных и инженерных задач. Стандарт IEEE 754, применяемый для представления чисел с плавающей точкой, обладает определенными недостатками и имеет ограничения для прямого применения в высокоточных вычислениях. Для гарантии достоверности результата вычислений следует проводить численный анализ, но в многих случаях его не проводят. Из-за отсутствия анализа при выполнении расчетов могут возникать некорректные результаты, приводящие к неизвестному поведению программы вычислений и вызывающие серьезные последствия в программном обеспечении, критичном к точности вычислений. В 2014 г. Дж. Густафсоном предложен формат «universal number», в котором гарантировалась достоверность полученных результатов за счет добавления дополнительных полей в битовой строке для представления числа и внедрения преимуществ интервальной арифметики. Интервальная арифметика обеспечивает достоверность результатов, а дополнительные поля в «universal number» позволяют сократить требования к пропускной способности шины памяти, а также уменьшить энергопотребление вычислительной системы. Формат автоматически подстраивает длину битовой строки под требования вычислений. Описаны форматы IEEE 754 и «universal number», приведено их сравнение при арифметических вычислениях, решении систем линейных уравнений и вычислении выпуклой оболочки. Представлены результаты, что использование «universal number» для решения вычислительных задач позволяет повысить достоверность вычислений по сравнению с IEEE 754.
Литература
2. Barr E.T. e. a. Automatic Detection of Floating-point Exceptions // ACM Sigplan Notices. 2013. V. 48. No. 1. Pp. 549—560.
3. IEEE 754—2008. Standard for Floating-point Arithmetic.
4. Gustafson J.L. The End of Error: Unum Computing. CRC Press, 2015.
5. Kulisch U. Up-to-date Interval Arithmetic: from Closed Intervals to Connected Sets of Real Numbers // Proc. 11th Intern. Conf. Parallel Proc. and Appl. Math. Krakow, 2016. Pp. 413—434.
6. Lloyd S. LULESH Execution with Unums in C/C++ [Электрон. ресурс] https://unum.soe.ucsc.edu/ sites/default/files/Scott_Lloyd_UnumLULESH.pdf. (дата обращения 22.05.2017).
7. Morancho E. Unum: Adaptive Floating-point Arithmetic // IEEE Euromicro Conf. Digital System Design. Limassol, 2016. Pp. 651—656.
8. Universal Number Library [Офиц. сайт] https://github.com/LLNL/unum (дата обращения 22.05.2017).
9. Оцоков Ш.А. Структурно-алгоритмические методы организации высокоточных вычислений на основе теоретических обобщений в модулярной системе счисления: дис. … докт. техн. наук. М.: Изд-во МЭИ, 2010.
10. Амосов А.А., Дубинский Ю.А., Копченова Н.В. Вычислительные методы для инженеров. М.: Изд-во МЭИ, 2003.
11. Kettner L. e. a. Classroom Examples of Robustness Problems in Geometric Computations // Computational Geometry. 2008. V. 40. No. 1. Pp. 61—78.
12. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы. Построение и анализ. Киев: Вильямс, 2005.
---
Для цитирования: Ермилов С.И. Сравнение универсального числового формата со стандартом IEEE 754 по критерию достоверности // Вестник МЭИ. 2018. № 3. С. 109—115. DOI: 10.24160/1993-6982-2018-3-109-115.
#
1. Bailey D.H. High-precision Floating-point Arithmetic in Scientific Computation // Computing in sci.&eng. 2005. V. 7. No. 3. Pp. 54—61.
2. Barr E.T. e. a. Automatic Detection of Floating-point Exceptions // ACM Sigplan Notices. 2013. V. 48. No. 1. Pp. 549—560.
3. IEEE 754—2008. Standard for Floating-point Arithmetic.
4. Gustafson J.L. The End of Error: Unum Computing. CRC Press, 2015.
5. Kulisch U. Up-to-date Interval Arithmetic: from Closed Intervals to Connected Sets of Real Numbers // Proc. 11th Intern. Conf. Parallel Proc. and Appl. Math. Krakow, 2016. Pp. 413—434.
6. Lloyd S. LULESH Execution with Unums in C/C++ [Электрон. ресурс] https://unum.soe.ucsc.edu/ sites/default/files/Scott_Lloyd_UnumLULESH.pdf. (дата обращения 22.05.2017).
7. Morancho E. Unum: Adaptive Floating-point Arithmetic // IEEE Euromicro Conf. Digital System Design. Limassol, 2016. Pp. 651—656.
8. Universal Number Library [Офиц. сайт] https://github.com/LLNL/unum (дата обращения 22.05.2017).
9. Otsokov Sh.A. Strukturno-algoritmicheskie Metody Organizatsii Vysokotochnykh Vychisleniy na Osnove Teoreticheskikh Obobshcheniy v Modulyarnoy Sisteme Schisleniya: Dis. … Doktora Tekhn. Nauk. M.: Izd-vo MPEI, 2010. (in Russian).
10. Amosov A. A., Dubinskiy Yu.A., Kopchenova N.V. Vychislitel'nye Metody Dlya Inzhenerov. M.: Izd-vo MPEI, 2003. (in Russian).
11. Kettner L. e. a. Classroom Examples of Robustness Problems in Geometric Computations. Computational Geometry. 2008;40; 1:61—78.
12. Kormen T., Leyzerson Ch., Rivest R., Shtayn K. Algoritmy. Postroenie i Analiz. Kiev: Vil'yams, 2005. (in Russian).
---
For citation: Ermilov S.I. Comparison of Universal Number with the IEEE 754 Standard with Respect to Validation Criterion. MPEI Vestnik. 2018;3:109—115. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2018-3-109-115.