为什么不常用算术表示？

Question

我最近发现这个库似乎提供了自己的实数类型和运算，比普通浮点运算快 2 到 3 个数量级。

该库基于对实数使用不同的表示。一种被描述为比浮点更有效且在数学上更准确的 - 定位。

如果这种表示如此有效，为什么它没有广泛用于各种应用程序并在硬件中实现，或者可能是？据我所知，大多数典型的硬件对实数使用某种 IEEE 浮点表示。

它是否以某种方式可能仅适用于一些非常具体的人工智能研究，因为他们似乎主要将其列为示例？

如果这种表示不仅比浮点快数百到数千倍，而且确定性要高得多，而且专为并发系统而设计，为什么它不在 GPU 中实现，GPU 基本上是处理实数的大规模并发计算器？难道它不会带来渲染性能和GPU计算能力的巨大进步吗？

更新：链接的通用库背后的人发布了一篇关于他们的设计和实现的论文。

Answer 1

我所知道的最客观和最有说服力的原因是，poss是在不到 4 年前引入的。没有足够的时间在市场上取得进展（人们需要时间来开发实现），更不用说接管它了（除其他外，这需要克服与现有软件的不兼容性）。

行业是否想要做出这样的改变是一个倾向于主观的单独问题。