是否有OCaml库可以利用IA-32和x86-64架构上的80位扩展精度浮点类型?
利用历史浮点指令是理想的。
这样的库的实现在编译器之外是可能的,由于语言的ffi支持。
库必须分为两部分:本地ocaml源部分和C运行时部分。
OCaml源必须包含数据类型声明,以及所有导入函数的声明。例如,添加操作将是:
(** basic binary operations on long doubles *)
external add : t -> t -> t = "ml_float80_add"
external sub : t -> t -> t = "ml_float80_sub"
external mul : t -> t -> t = "ml_float80_mul"
external div : t -> t -> t = "ml_float80_div"
在C代码中,应该定义ml_float80_add函数,如OCaml手册中所述:
CAMLprim value ml_float80_add(value l, value r){
float80 rlf = Float80_val(l);
float80 rrf = Float80_val(r);
float80 llf = rlf + rrf;
value res = ml_float80_copy(llf);
return res;
}
这里我们将OCaml值运行时表示转换为本机C值,对它们使用二进制运算符,并返回一个新的OCaml值。 ml_float80_copy函数执行该运行时表示的分配。
同样,也应该定义sub,mul和div函数的C实现。可以注意到这些函数的签名和实现的相似性,并通过使用C宏来抽象:
#define FLOAT80_BIN_OP(OPNAME,OP) \
CAMLprim value ml_float80_##OPNAME(value l, value r){ \
float80 rlf = Float80_val(l); \
float80 rrf = Float80_val(r); \
float80 llf = rlf OP rrf; \
value res = ml_float80_copy(llf); \
return res; \
}
FLOAT80_BIN_OP(add,+);
FLOAT80_BIN_OP(sub,-);
FLOAT80_BIN_OP(mul,*);
FLOAT80_BIN_OP(div,/);
其余的OCaml和C模块应该遵循。
对于如何将float80 C类型编码为OCaml值有很多可能性。最简单的选择是使用字符串,并在其中存储原始long double。
type t = string
在C侧,我们定义了将OCaml值来回转换为C值的函数:
#include <caml/mlvalues.h>
#include <caml/alloc.h>
#include <caml/misc.h>
#include <caml/memory.h>
#define FLOAT80_SIZE 10 /* 10 bytes */
typedef long double float80;
#define Float80_val(x) *((float80 *)String_val(x))
void float80_copy_str(char *r, const char *l){
int i;
for (i=0;i<FLOAT80_SIZE;i++)
r[i] = l[i];
}
void store_float80_val(value v,float80 f){
float80_copy_str(String_val(v), (const char *)&f);
}
CAMLprim value ml_float80_copy(value r, value l){
float80_copy_str(String_val(r),String_val(l));
return Val_unit;
}
但是,该实现并不支持内置到OCaml Pervasive.compare中的多态比较功能以及一些其他功能。在上述float80类型上使用该函数会误导比较函数,因为值是字符串,并对它们的内容进行词典比较。
支持这些特殊功能虽然简单。我们将OCaml类型重新定义为抽象类,并更改C代码以为float80创建和处理自定义结构:
#include <caml/mlvalues.h>
#include <caml/alloc.h>
#include <caml/misc.h>
#include <caml/memory.h>
#include <caml/custom.h>
#include <caml/intext.h>
typedef struct {
struct custom_operations *ops;
float80 v;
} float80_s;
#define Float80_val(x) *((float80 *)Data_custom_val(x))
inline int comp(const float80 l, const float80 r){
return l == r ? 0: (l < r ? -1: 1);
}
static int float80_compare(value l, value r){
const float80 rlf = Float80_val(l);
const float80 rrf = Float80_val(r);
const int llf = comp(rlf,rrf);
return llf;
}
/* other features implementation here */
CAMLexport struct custom_operations float80_ops = {
"float80", custom_finalize_default, float80_compare, float80_hash,
float80_serialize, float80_deserialize, custom_compare_ext_default
};
CAMLprim value ml_float80_copy(long double ld){
value res = caml_alloc_custom(&float80_ops, FLOAT80_SIZE, 0, 1);
Float80_val(res) = ld;
return res;
}
然后,我们建议使用ocamlbuild和一个小bash脚本构建整个事物。
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