(__m256d a) लेकिन अन्य संकलकों पर उपलब्ध है। यह हमें मंटिसा के लॉग 2 के लिए एक बहुपद सन्निकटन का उपयोग करने में सक्षम बनाता है। मंटिसा निकालें और इसे [0.5, 1.0) की एक सीमा तक समायोजित करें। यह सुनिश्चित करता है कि हम जिस बहुपद सन्निकटन का उपयोग करते हैं, वह अधिक सटीक होगा। हम एक श्रृंखला विस्तार या मिनिमैक्स तकनीकों का उपयोग करके एक बहुपद फिट कर सकते हैं। सटीकता, हम एकल उच्च-क्रम बहुपद के बजाय दो बहुपदों के अनुपात का उपयोग कर सकते हैं। यह तकनीक गोल त्रुटियों को कम करती है और उच्च परिशुद्धता को बनाए रखती है। यह अनुकूलन कार्यान्वयन को काफी गति दे सकता है। प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए, हम तेजी से बहुपद मूल्यांकन योजनाओं का उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि एस्ट्रिन की योजना, जो बहुपद शब्दों के समानांतर निष्पादन के लिए अनुमति देती है। हमारे कार्यान्वयन में FMA को नियोजित करके, हम बहुपद मूल्यांकन प्रक्रिया में तेजी ला सकते हैं। मंटिसा मूल्यों की एक विशिष्ट श्रेणी पर बहुत उच्च सटीकता प्राप्त करना संभव है। यह इंटेल कंपाइलर्स के एसवीएमएल कार्यान्वयन के लिए तुलनात्मक उच्च प्रदर्शन को लक्षित करता है, जबकि अन्य संकलक के लिए भी उपलब्ध है।