データ送信のために 32 ビット浮動小数点数を 16 ビットに効率的に変換するにはどうすればよいですか?

32 ビットから 16 ビット浮動小数点への変換

多くのシナリオでは、32 ビット浮動小数点数のサイズを 16 ビットに縮小することはタスクにとって有益です。ユーザーが述べたように、ネットワークを介してデータを送信するなど。このニーズに対応するために、この変換をクロスプラットフォームで実行するための多数のライブラリとアルゴリズムが用意されています。

変換アルゴリズム

効率的に変換するには、IEEE 16 ビット浮動小数点形式を検討してください。この形式では、仮数部 (仮数部) に 10 ビット、指数部に 5 ビット、符号に 1 ビットを使用します。いくつかのアルゴリズムは、この形式と 32 ビット浮動小数点数の間の複雑な変換を処理します。

生のバイナリ エンコーディング

1 つの方法は、数値の生のバイナリ表現を直接変換することです。これには、32 ビット浮動小数点数から仮数、指数、および符号を抽出することが含まれます。次に、これらの値は 16 ビット形式に収まるようにスケーリングおよびシフトされます。このアプローチは簡単ではありますが、丸めによる精度の低下が発生する可能性があります。

IEEE 16 ビット エンコーダ

より洗練されたアプローチは、IEEE 16 ビット エンコーダを使用することです。このエンコーダは IEEE 754-2008 標準に従い、無限大、NaN (非数値)、非正規数などのエッジ ケースを考慮します。変換中に可能な限り精度を維持するために、慎重な丸め手法が採用されています。

固定小数点線形化

ゼロに近い高精度が必要ない場合は、代わりに固定小数点線形化を使用します。この手法には、32 ビット浮動小数点数を整数表現にスケーリングして、浮動小数点指数を効果的に削除することが含まれます。この方法は浮動小数点変換よりも高速ですが、ゼロ付近の値の精度が低くなります。

ライブラリと実装

32 から 32 までの変換関数を提供するさまざまなライブラリとコード スニペットが利用可能です。ビットおよび 16 ビット浮動小数点数。ここでは、人気のあるオプションをいくつか紹介します:

• glm: float16 (16 ビット半精度) を含む、異なる浮動小数点形式間で変換するための関数が含まれています。
• Eigen:ハーフ データ型と、32 ビット浮動小数点数との間の変換メソッド。
• SSE 数学ライブラリ: 効率的な 16 ビット (float16) 算術演算と変換のための組み込み関数を提供します。
• カスタム実装: 多くの開発者は、特定の要件やパフォーマンスの考慮事項に合わせて独自の変換ルーチンを作成しています。

結論

32 ビットと 16 ビット間の変換浮動小数点数にはさまざまなテクニックと考慮事項が含まれます。適切なアプローチとツールを選択することで、アプリケーションの許容レベルの精度を維持しながら、浮動小数点データのサイズを効果的に削減できます。

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