案例2：高速浮点性能

　　现在我们给出另一个 MicroBlaze算法加速示例。一个客户声称他的浮点处理在MicroBlaze系统上运行非常慢。他使用的算法可采用简单的环路同时得出几个结果。

for (i=0;i<512;i++) {
   f_sum += farr[i];
　　　f_sum_prod += farr[i] * farr[i];
     f_sum_tprod += farr[i] *
farr[i] * farr[i];
　　f_sqrt + =
sqrt(farr[i]);
　　if (min_f > farr[i]) { min_f =
farr[i]; }
　　if (max_f < farr[i]) { max_f =
farr[i]; }
}

　　所有数值均是单精度浮点值。我们首先想到的是最基础的一个问题：浮点单元 (FPU) 激活了吗?检查项目设置后，我们发现FPU仍然处于未启用状态。这就是为什么永远无法计算出这几个数的原因。FPU可在 MicroBlaze属性设置中加以激活。

　　FPU支持共有两种。我们也选择扩展FPU (Extended FPU)来支持求平方根运算。现在，在50MHz 的MicroBlaze上需要 1,108,685个周期才能完成 512个值的全部循环。查看生成的汇编程序代码后，可以了解到创建平方根是仍然在使用数学库(Math-lib)功能。其在数学功能中的定义为：

　　double sqrt(double);

　　不过客户使用平方根函数仅为处理浮点数值。因此，MicroBlaze FPU定义了一个新的函数来取代原来的函数，解决这个问题：

　　float sqrtf(float);

　　把表达式f_sqrt += sqrt(farr[i])变为f_sqrt += sqrtf(farr[i])，就会调用MicroBlaze内部的FPU内部平方根功能。现在执行代码只需要35,336个周期。特别是与第一个根本没有使用FPU的方案相比，我们再次通过小小的调整就实现了31倍的提升。在相同的执行时间内，可能需要大约1.5GHz的CPU才能给出上述这些结果。