哪些算法用于CPU中的常见浮点运算？

Question

我正在撰写一篇关于CPU设计和不同数学运算实现的论文，例如加法，乘法，除法，平方根和对数。本文还涉及数值分析。但是，我似乎走到了尽头。结果，我有一些问题

1. 是否有任何阅读材料（其他论文，书籍）能够以更简单的步骤打破某些操作？
2. 我的印象是Newton的方法用于平方根（有时是分裂），而Taylor系列用于对数。这是假的吗？用的是什么？
3. 软件实现的浮点支持是不同的？

我意识到这可能取决于CPU架构，因此可以理解一个常见CPU的答案，例如较新的Intel i7处理器（一般来说是x86架构）。 非常感谢！

Answer 1

另外，您想要了解随身携带前瞻加法器（特别是Kogge-Stone adder）。

高性能乘数的设计是一个相当复杂的主题，如果你不是研究生，可能超出你想要考虑的学校项目的范围。

牛顿方法通常不用于硬件平方根或分频器;有时会使用Goldschmidt的方法（参见Peter Markstein撰写的关于该主题的论文;它非常易读），因为它更适合硬件，但也经常使用教科书方法的变体（通常使用大于2的基数;看看进入有符号数字划分算法）。

软件实现完全不同。