虽然，据我记得，IEEE 754没有提及刷新到零模式来更快地处理denormalized numbers，但有些架构提供了这种模式（例如http://docs.sun.com/source/806-3568/ncg_lib.html）。
在本技术文档的特定情况下，非规范化数字的标准处理是默认值，并且必须明确激活flush-to-zero。在默认模式下，非规范化数字也在软件中处理，速度较慢。
我在嵌入式C的静态分析器上工作，试图预测在运行时可能发生的值的正确（如果有时是不精确的）范围。它的目的是正确的，因为它可用于排除在运行时出现错误的可能性（例如对于关键的嵌入式代码）。这需要在分析期间捕获所有可能的行为，因此在浮点计算期间产生所有可能的值。
在这方面，我的问题有两个：
在嵌入式架构中，架构是否只提供从零到零？他们可能没有权利将自己宣传为“IEEE 754”，但可以提供足够接近IEEE 754风格的浮点运算。
对于在嵌入式环境中提供两者的体系结构，可能被系统激活的
在我用于浮点值的区间运算中处理flush-to-zero非常简单，如果我知道我必须这样做，我的问题就是我是否必须这样做。
答案 0 :(得分：8)
对这两个问题都是肯定的。有些平台只支持flush-to-zero，并且有许多平台默认为flush-to-zero。
您还应该意识到许多嵌入式和dsp平台使用“Denormals Are Zero”模式，这是浮点语义中的另一个问题。
修改 FTZ与DAZ的进一步说明：
在FTZ中，当操作在通常的算术下产生非正规结果时，返回零。请注意，某些实现始终刷新为正零，而其他实现可能刷新为正零或负零。最好不要依赖任何一种行为。
在DAZ中，当操作的输入是非常规时，在其位置替换零。同样，没有关于哪个零将被替换的一般保证。
某些支持这些模式的实现允许它们独立设置（有些只支持两者中的一个），因此您可能需要独立模拟任一模式以及一起模式。
另请注意，某些实现将这两种模式组合为“Flush to Zero”。例如，ARM VFP“刷新到零”模式是FTZ和DAZ。
答案 1 :(得分：2)
ARM Cortex内核有一个齐平为零的选项，很难看出你如何忽略它。再说一遍，不要从论坛上获取商业建议。与您的客户交谈。