本文目录一览：
- 1、xss带盒子多重
- 2、xboxsx和xboxss的区别
- 3、到底浮点运算是什么
- 4、浮点数的运算详解！
- 5、什么是浮点运算?
xss带盒子多重
xss带盒子大学3.4公斤重，XSS是一台标准的次世代主机，拥有和XSX同代的架构，仅仅在核心频率及规模上略有改变。
拓展资料:
1、xss的核心架构依然是AMD Zen2架构的八核CPU+定制RDNA 2 GPU，只不过频率有所降低，此外GPU的计算单元缩减为20个，因此浮点性能仅有4TFLOPS，是XSX的三分之一。此外，内存带宽略小，但是固态速度两款保持了一致，意味着可以享受同等的快速读取体验。XSS的游戏目标最高同样为120Hz高刷新率，不过分辨率仅着力于2K（部分游戏也可插值4K），此外它还支持VRS可变刷新率、自动低延迟等新特性，因此HDMI 2.1也成为了XSS的标配。
2、在兼容性上，XSS不同于其他平台，仅仅能够运行就谢天谢地。XSS的游戏兼容范围不仅涵盖了Xbox游戏机的整个生命周期，对于兼容游戏还会有画面效果上的提升。这其中包含更高的分辨率，更细致的纹理，更高更稳定的帧率，甚至还会有Auto HDR功能加持，通过系统级的色调映射，为游戏增加HDR模式。
xboxsx和xboxss的区别
XSX是一款面向次世代游戏大作的高性能主机，强调的是顶级游戏体验，主要跟索尼PS5竞争
XSS更多用来推广微软XGP游戏订阅服务，以次世代入门体验和超低价格吸引新老玩家升级换代。
游戏性能：XSX支持4K@120FPS，最高可实现8K HDR号输出；XSS主攻1440P@60FPS。
_ CPU：CPU核心数方面两者一致，XSS频率标定下调0.2GHz，处理能力不会有太明显的区别。
_ GPU：差异巨大。XSX拥有52组CU，频率1.825GHz，单精度浮点达到12 TFLOPS；XSS只有20组CU，频率下降到1.565GHz，浮点运算能力4 RFLOPS，从数值上来看甚至低于X1X由于使用AMD最新的RDNA 2.0架构，以及半精度浮点和可变速率阴影等技术的影响，XSS实际性能大概比X1X提升10%-20%左右。
_ 内存：XSX拥有16GB GDDR6内存，320位宽总线；XSS内存砍到10GB DDR6，128位宽总线；
_ I/O吞吐量：一致，都是2.4GB/S（原始），4.8GB/S（压缩，具备定制硬件解压模块）
_ 储存：XSX自带1TB定制SSD硬盘，安装完系统后，实际可用空间800G左右；XSS总硬盘容量500GB，实际可用大概只有364G，空间相对会有一些紧张（大概4-5个3A游戏）。
_ 扩容：两款产品都支持通过定制的1TB扩展卡进行扩容，也可以通过外接USB3.1 SSD移动硬盘的方式，容纳Xbox One世代游戏（专用拓展卡价格不便宜，一般还是移动硬盘更划算一些）。
到底浮点运算是什么
利用浮点进行运算，称为浮点计算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。
在计算机科学中，浮点（英语：floating point，缩写为FP）是一种对于实数的近似值数值表现法，由一个有效数字（即尾数）加上幂数来表示，通常是乘以某个基数的整数次指数得到。以这种表示法表示的数值，称为浮点数（floating-point number）。
基本特征
当用不同的电脑计算圆周率时，会发现一台电脑的计算较另一台来讲结果更加精确。或者在进行枪战游戏的时候，当一粒子弹击中墙壁时，墙上剥落下一块墙皮，同样的场面在一台电脑上的表现可能会非常的呆板；
而在另外一台电脑上就会非常生动形象，甚至与我们在现实中看到的所差无几。这都是浮点运算能力的差异导致的。
如果是实数的话，就不是这样了，机器有两种办法表示实数，一种是定点，就是小数点位置是固定的，一种是浮点，就是小数点位置不固定，计算方法也比较麻烦，通常会比整数运算代价大很多。
扩展资料
浮点数，是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学计数法。
例子
计算机里整数和小数形式就是按普通格式进行存储，例如1024、3.1415926等等，这个没什么特点，但是这样的数精度不高，表达也不够全面，为了能够有一种数的通用表示法，就发明了浮点数。
浮点数的表示形式有点像科学计数法（*.*****×10^***），它的表示形式是0.*****×10^***，在计算机中的形式为 .***** e ±***），其中前面的星号代表定点小数，也就是整数部分为0的纯小数，后面的指数部分是定点整数。
利用这样的形式就能表示出任意一个整数和小数，例如1024就能表示成0.1024×10^4，也就是 .1024e+004，3.1415926就能表示成0.31415926×10^1，也就是 .31415926e+001，这就是浮点数。浮点数进行的运算就是浮点运算。
参考资料来源：百度百科-浮点数 （有理数）
参考资料来源：百度百科-浮点运算
浮点数的运算详解！
浮点数在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体的说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学记数法。
浮点计算是指浮点数参与的运算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。
一个浮点数a由两个数m和e来表示：a = m × be。在任意一个这样的系统中，我们选择一个基数b（记数系统的基）和精度p（即使用多少位来存储）。m（即尾数）是形如±d.ddd...ddd的p位数（每一位是一个介于0到b-1之间的整数，包括0和b-1）。如果m的第一位是非0整数，m称作规格化的。有一些描述使用一个单独的符号位（s 代表+或者-）来表示正负，这样m必须是正的。e是指数。
这种设计可以在某个固定长度的存储空间内表示定点数无法表示的更大范围的数。
例如，一个指数范围为±4的4位十进制浮点数可以用来表示43210，4.321或0.0004321，但是没有足够的精度来表示432.123和43212.3（必须近似为432.1和43210）。当然，实际使用的位数通常远大于4。
此外，浮点数表示法通常还包括一些特别的数值：+∞和�6�1∞（正负无穷大）以及NaN（'Not a Number'）。无穷大用于数太大而无法表示的时候，NaN则指示非法操作或者无法定义的结果。
大部份计算机采用二进制（b=2）的表示方法。位(bit)是衡量浮点数所需存储空间的单位，通常为32位或64位，分别被叫作单精度和双精度。有一些计算机提供更大的浮点数，例如英特尔公司的浮点运算单元Intel8087协处理器（以及其被集成进x86处理器中的后代产品）提供80位长的浮点数，用于存储浮点运算的中间结果。还有一些系统提供128位的浮点数
什么是浮点运算?
浮点运算就是实数运算，因为计算机只能存储整数，所以实数都是约数，这样浮点运算是很慢的而且会有误差。现在大多数机器都是32位的，也就是说32位都用来表示整数的话，那么对于无符号整数就是0 到 2^32-1，对于有符号的话就是-2^31 到 2^31-1。
浮点运算使用三种不同的数据：
1）整数（Integer），又分为字，短整数（Short Integer）和长整数（Long Integer)
2）实数（Real）分单精度（Single Real）和双精度（Double Real)
3）压缩的二十进制数（BCD)