您应该记住，这些微控制器上的 FPU 通常只是单精度 FPU。单精度浮点只有 24 位尾数（带有隐藏的 MSB），因此在某些情况下，您可以从 32 位整数中获得更好的精度。

我已经使用定点算法完成了工作，对于数据具有有限动态范围的情况，您可以使用 32 位定点实现与单精度浮点相同的精度，并且执行时间大约提高一个数量级. 我还看到编译器为 FPU 带来了相当多的库开销。

如果您购买带有硬件 FPU 的处理器，那么您就不必担心精度*、可重入行为等。继续使用它们！

不过有几点想法：

• 您可能会认为处理器可以在不使用时关闭（大型）FPU，因此请检查运行您的 FP 例程是否比在软件中执行它节省了您的功率（如果您关心的话）。

• 根据实现的不同，FPU 也可能有不同的内核寄存器——有时编译器可以巧妙地利用这些寄存器。

• 不要将 FPU 用作不良固件设计的拐杖。例如，你可以用定点做同样的事情，而用普通的核心来代替吗？

（* FPU 应符合给定的标准实现，因此请注意由此产生的任何限制。）

一些担忧仍然存在。

• 浮点运算本质上比整数计算密集。但是对于浮点单元，您可能不会再注意到这一点，可能会增加一些额外的 cpu 周期或更多的功耗。
• 操作是原子的，所以这种担忧消失了。
• 精度/舍入/比较问题仍然存在，与软件计算中的数量完全相同。

尤其是后者可能会导致非常讨厌的问题，并迫使您编写非直观的代码，例如总是与范围进行比较，从不测试与固定值的相等性。

请记住，单精度浮点数只有 23 位分辨率，因此您可能需要用双精度浮点数替换 32 位整数。

如果你有 FPU，计算通常很好，而且权衡很容易理解。

但请注意输出。如果你有类似 C 库之类的东西，你会惊讶于printf("%0.6g", x); 我见过的malloc()内部使用的库所固有的复杂性printf()，而这不是你在微控制器中想要的那种东西。