浮点数的精度由尾数位决定，绝大多数的数在用浮点数表示时都会有误差，这些误差很小，多数情况下可以忽略，但是在经过多次计算后这个误差可能会大到无法接受。
下面用实例来进行说明，下面一段代码定义float类型变量，分别在TI最新的Delfino芯片F28379D的CPU1和CLA1上，将11.7加20001次。
float CLATMPDATA=0;
int index=20001;
while(index--)
{
CLATMPDATA=CLATMPDATA+11.7;
}
得到如下结果：
其中CLATMPDATA1是在CLA中将11.7加20001次得到的结果，CLATMPDATA2是在CPU中将11.7加20001次得到的结果。可以看出两者所得到的结果不同，并且都和正确结果234011.7有较大差距。
为何CPU和CLA计算结果不同？
CPU和CLA运算结果的不同是由于其对浮点数的舍入模式的不同造成的，前文已经说过，C28x+FPU 编译器默认将CPU配置为就近舍入向偶舍入模式。而CLA不同，CLA默认为截断舍入模式[2]。在CLA的代码中，我们可以通过增加下述代码：
__asm(" MSET** RNDF32=1");//1为就近舍入向偶舍入，0为截断舍入
将CLA的舍入模式更改为就近舍入向偶舍入模式，然后再运行代码，可以得到和CPU同样的结果。
2. 为何CPU和CLA计算结果都有较大误差？如何解决？
11.7在用IEEE754格式的浮点数表示时为0x413b3333，其对应的实际值为11.69999980926513671875，可以看出误差很小，但是经过多次累加多次舍入后得到的结果误差较大，对此，我们可以将CLATMPDATA定义为long double型变量（64位），再次运行相同的代码，可以得到如下结果，可以看到误差很小可以忽略。
需要指出的是，现有的C28x CPU只支持单精度（32位）的硬件浮点运算，对于64位双精度浮点数的运算都是通过软件实现的，所以其运算速率会慢很多。另外CLA不支持64位数。
在这个实例中，我们可以分别观察float类型变量和long double类型变量的汇编代码如下：
C code: CLATMPDATA2=CLATMPDATA2+11.7;
如果CLATMPDATA2是float型变量，则相应的汇编代码为：
00c08d: E80209D8 MOVIZ R0, #0x413b 1cycle
00c08f: E2AF0112 MOV32 R1H, @0x12, UNCF 1cycle
00c091: E8099998 MOVXI R0H, #0x3333 1cycle
00c093: E7100040 ADDF32 R0H, R0H, R1H 2cycle
00c095: 7700 NOP 1cycle
00c096: E2030012 MOV32 @0x12, R0H 1cycle
如果CLATMPDATA2是long double型变量，则相应的汇编代码为：
00c08b: 7680005A MOVL XAR6, #0x00005a 1cycle
00c08d: 8F00005A MOVL XAR4, #0x00005a 1cycle
00c08f: 8F40C26A MOVL XAR5, #0x00c26a 1cycle
00c091: FF69 SPM #0 1cycle
00c092: 7640C0C9 LCR FD$$ADD 4cycle（跳转耗时）
+25cycle（FD$$ADD函数内部需要25cycle）
可以看出CPU对float类型数执行一次加法耗时7个cycle，对long double类型数执行一次加法耗时33个cycle。
1. C2000的CPU和CLA默认的舍入模式不同，在计算浮点数时可能会得到不同的结果，但是我们可以通过代码改变其舍入模式得到相同的结果。
2. 单精度浮点数经过多次计算后可能会有较大误差，可以通过将变量定义为64位long double型解决精度问题。
3. C28x CPU只支持单精度（32位）的硬件浮点运算，对于64位双精度浮点数的运算都是通过软件实现的，所以其运算速率会慢很多。在下一代的C2000产品中我们会实现对64位双精度浮点数运算的硬件支持。
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