尾数的乘法部分,本文采用的是基4 Booth编码方式, 如表1。首先规定Am和Bm表示数据A和B的实际尾数,P 表示尾数的乘积, PPn表示尾数的部分积。浮点32 位数, 尾数是带隐含位1 的规格化数, 即: Am =1×a22a21….a0和Bm = 1 ×b22b21.…b0, 由于尾数全由原码表示,相当于无符号数相乘, 24 × 24 位尾数乘积P 的公式为: 
1.2 乘法器的阵列结构
本文采用的是3 -2 加法器, 输入3 个1 位数据: a, b,ci; 输出2 个1 位数据: s, Co。运算式如下: 
其逻辑表达式如下: 
当每个部分积PPn 产生之后, 将他们相加便得到每个乘法操作的结果。相加的步骤有很多, 可采用的结构和加法器的种类也很多。比如串行累加: 
而Wallace 树的乘法阵列如下: 
加法器之间的连接关系如图1, 图2 所示, 或者从公式(7) 与(8) 中可以看出, 图1中串行累加的方法延迟为11个3-2 加法器的延迟, 而图2中, Wallace树延迟为5个3 -2加法器的延迟。图1的延迟比图2的延迟大。 
图1 串行累加 图2 Wallace 树
2 32 位浮点乘法器的设计
本文是针对IEEE754 单精度浮点数据格式进行的浮点乘法器设计。IEEE754 单精度浮点格为32位, 如图3 所示。设A ,B均为单精度IEEE754格式, 他们的符号位, 有效数的偏移码和尾数部分分别用S , E 和M来表示。双精度和单精度采用的运算规则是一致的, 只是双精度的位长增加了一倍, 双精度是64位, 其中尾数52位, 指数11位, 1位符号位。所以提高了精度范围。 
图3 32 位浮点数据格式
32 位浮点数据格式: A = (- 1) S ×M ×2E-127。其中乘法器运算操作分4步进行。
(1) 确定结果的符号, 对A 和B 的符号位做异或操作。
(2) 计算阶码, 两数相乘, 结果的阶码是两数的阶码相加, 由于A 和B 都是偏移码, 因此需要从中减去偏移码值127,得到A 和B 的实际阶码, 然后相加, 得到的是结果的阶码, 再把他加上127, 变成偏移码。
(3) 尾数相乘,A 和B 的实际尾数分别为24位数, 即1×Ma 和1×Mb, 最高位1是隐藏位, 浮点数据格式只显示后23位, 所以尾数相乘结果应为一个48位的数据。
(4) 尾数规格化, 需要把尾数相乘的48位结果数据变成24 位的数据, 分3步进行:
① 如果乘积的整数位为01, 则尾数已经是规格化了;如果乘积的整数位为10, 11, 则需要把尾数右移1位, 同时把结果阶码加1。
② 对尾数进行舍入操作, 使尾数为24位, 包括整数的隐藏位。
③ 把结果数据处理为32位符合IEEE浮点数标准的结果。包括1位符号位, 8位结果阶码位, 结果23尾数位。
3 32 位浮点乘法器的实现与仿真
图4 列出本设计的FPGA 仿真结果。图中data1是被乘数, data2是乘数, reset是清零信号, 高有效。start 是开始信号, 也是高有效。dataout10是两个浮点32 位数相乘, 进行规格化以后的结果, 是一个32 位数。Product 是24位尾数相乘的结果, 是一个48位数。
图4 32 位浮点乘法器的仿真结果
整个设计采用了VHDL和Verilog HDL语言进行结构描述, 如果采用的是上华0.5 的标准单元库, 并用Synopsys DC 进行逻辑综合, 其结果是完成一次32位浮点乘法的时间为30ns, 如果采用全定制进行后端版图布局布线, 乘法器性能将更加优越。
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