* gespecialiseerde architectuur: Wiskundige coprocessors zijn speciaal ontworpen voor het afhandelen van drijvende-point-bewerkingen. Ze hebben speciale hardware-eenheden en geoptimaliseerde algoritmen die deze berekeningen veel sneller kunnen uitvoeren dan een algemene CPU.

* Verhoogde precisie: CPU's gebruiken vaak op gehele getallen gebaseerde berekeningen voor drijvende-puntbewerkingen, wat kan leiden tot afrondingsfouten en verminderde precisie. Wiskundige coprocessors daarentegen kunnen berekeningen met een hogere precisie uitvoeren, wat meer nauwkeurige resultaten oplevert.

* Parallelle verwerking: Sommige wiskundecoprocessors kunnen tegelijkertijd meerdere drijvende komma-bewerkingen uitvoeren, wat leidt tot aanzienlijke versnellings voor taken die uitgebreide wiskundige berekeningen vereisen.

* Verminderde CPU -lasten: Door de berekeningen van de drijvende komma te ontladen aan de wiskundecoprocessor, wordt de hoofdcpu vrijgemaakt om andere taken aan te kunnen, waardoor de algehele systeemprestaties worden verbeterd.

Voorbeelden van toepassingen die profiteren van wiskundecoprocessors:

* Wetenschappelijk computergebruik: Simulaties, modellering, gegevensanalyse.

* Graphics Rendering: 3D -games, videobewerking, computerafbeeldingen.

* Financiële toepassingen: Investeringsmodellering, statistische analyse.

* Engineering Software: CAD, FEA, CFD.

Hoewel wiskundecoprocessors in het verleden gebruikelijk waren, komen ze tegenwoordig minder vaak voor vanwege:

* Integrated FPU (drijvende-puntseenheid): Moderne CPU's hebben nu geïntegreerde FPU's die vergelijkbare prestaties bieden aan speciale wiskundecoprocessors.

* GPU -versnelling: Grafische verwerkingseenheden (GPU's) zijn zeer gespecialiseerd voor parallel computing en kunnen nog sneller complexe wiskundige berekeningen verwerken dan speciale wiskundecoprocessors.

Concluderend hebben wiskundecoprocessors in het verleden een aanzienlijke prestatieboost gegeven voor berekeningen van de drijvende komma. Hoewel ze tegenwoordig minder gebruikelijk zijn, zijn de principes achter hun werking nog steeds relevant en zijn ze opgenomen in moderne CPU's en GPU's.