(__m256d a) ولكن متاح على المترجمين الآخرين. هذا يمكّننا من استخدام تقريب متعدد الحدود للتسجيل من mantissa.

Mantissa وضبطه على نطاق من [0.5 ، 1.0). هذا يضمن أن التقريب متعدد الحدود الذي نستخدمه سيكون أكثر دقة. يمكننا أن نناسب متعدد الحدود باستخدام سلسلة توسيع أو تقنيات الحد الأدنى. دقة ، يمكننا استخدام نسبة من اثنين من الحدود بدلاً من متعدد الحدود عالي الترتيب. هذه التقنية تقلل من الأخطاء الدائرية وتحافظ على دقة عالية. يمكن أن يؤدي هذا التحسين إلى تسريع التنفيذ بشكل كبير.

لتحسين الأداء ، يمكننا استخدام مخططات تقييم متعدد الحدود أسرع ، مثل مخطط Estrin ، والذي يسمح بالتنفيذ الموازي لمصطلحات متعدد الحدود. من خلال توظيف FMA في تنفيذنا ، يمكننا تسريع عملية التقييم متعدد الحدود. من الممكن تحقيق دقة عالية جدًا على نطاق معين من قيم mantissa. إنه يستهدف الأداء العالي المقارن لتطبيق SVML لمرسلات Intel بينما يكون متاحًا للمترجمين الآخرين أيضًا.