최근 컴퓨터 그래픽이나 고급 DSP 등 부동소수점 연산의 활용 분야가 늘어나면서 나눗셈 연산의 필요성이 증대되었으나, 기존의 나눗셈 연산기는 큰 하드웨어 면적을 차지할 뿐만 아니라 전체 부동소수점 연산의 병목현상을 초래하는 중요한 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 급수 전개 알고리즘을 이용한 내장형 프로세서에 적합하도록 소면적의 부동소수점 나눗셈기를 설계하였다. 나눗셈기는 SIMD-DSP 유닛의 두 개의 곱셈누적기를 공유하여 연산함으로써, 부동소수점 단정도 형식의 나눗셈 연산을 고속으로 수행함과 동시에 나눗셈 연산을 위한 추가 면적을 최소화하였다. 본 논문에서는 급수 전개 알고리즘 나눗셈 연산기를 설계함에 있어 고려되어야할 오차의 분석을 통해 정확한 라운딩을 위한 몫을 얻어낼 수 있는 구조를 선택하였으며, IEEE-754 표준에서 정의하고 있는 모든 라운딩 모드를 지원하도록 하였다.
부동소수점 나눗셈에서 많이 사용하는 골드스미트 부동소수점 나눗셈 알고리즘은 한 회 반복에 두 번의 곱셈을 수행한다. 본 논문에서는 한 회 반복에 K 번 곱셈을 수행하는 가칭 오차 교정 K차 골드스미트 부동소수점 나눗셈 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블에서 단정도실수 및 배정도실수의 나눗셈 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다. 또한 한 번의 곱셈과 판정으로 나눗셈 결과를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 나눗셈 계산기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 테이블을 구성할 수 있다.
3차원 그래픽 응용이 가능한 소형 모바일 기기에서의 부동소수점 연산 처리는 전력소모가 많고 하드웨어 비용이 많이 들며 연산 해상도가 너무 정확한 연산보다는 적절한 해상도를 확보하되 하드웨어 자원을 적게 소모하고 전력소모가 낮을수록 바람직하다. 비용이 많이 소요되는 부동소수점 연산은 곱셈과 나눗셈이며, 로그 변환을 이용하면 곱셈과 나눗셈을 덧셈과 뺄셈으로 변환하여 고속 동작을 구현할 수 있으며, 이는 로그 함수값을 얼마나 실제값에 근사화 시킬 수 있는지에 따라 성능이 좌우된다. 본 연구에서는 이러한 고속 부동소수점 연산에 적용될 수 있는 로그변환 회로에 대한 동향을 조사하되, 설계 시 중요하게 고려해야 할 점과 로그변환 회로가 어떻게 근사화되고 적용될 수 있는지에 대하여 상세히 분석한다.
부동소수점 나눗셈에서 많이 사용하는 골드스미트 나눗셈 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복한다. 본 논문에서는 오차가 정해진 값보다 작아질 때까지 곱셈을 반복하여 나눗셈을 수행하는 가변 시간 골드스미트 부동소수점 나눗셈 알고리즘을 제안한다. 부동소수점 나눗셈 ‘$\frac{N}{F}$'는 'T=$\frac{1}{F}+e_t$'를 분모와 분자에 곱하면 ’$\frac{TN}{TF}=\frac{N_0}{F_0}$'가 된다. ’$R_i=(2-e_r-F_i),\;N_{i+1}=N_i{\ast}R_i,\;F_{i+1}=F_i{\ast}R_i$, i$\in${0,1,...n-1}'를 반복한다. 중간 곱셈 결과는 소수점이하 p 비트 미만을 절삭하며, 절삭 오차는 ‘$e_r=2^{-p}$', 보다 작다. p는 단정도실수에서 29, 배정도실수에서 59이다. ’$F_i=1+e_i$'이라고 하면 ‘$F_{i+1}=1-e_{i+1},\;e_{i+1},\;e_{i+1}'이 된다. '$[F_i-1]<2^{\frac{-p+3}{2}}$'이면, ’$e_{i+1}<16e_r$'이 부동소수점으로 표현 가능한 최소값보다 작아지며, ‘$N_{i+1}\risingdotseq\frac{N}{F}$이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 도출하고, 여러 크기의 근사 역수 테이블($T=\frac{1}{F}+e_t$)에서 단정도실수 및 배정도실수의 나눗셈 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 계산한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 나눗셈기의 성능을 높일 수 있다. 또한 최적의 근사 역수 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스,, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.
부동 소수점 연산기는 고성능 컴퓨터에서 필수적이며, 최근 대부분의 고성능의 컴퓨터에서는 고성능의 부동 소수점 연산기가 내장되고 있는 추세이다. 부동 소수점 연산이 고속화 되면서 부동 소수점 연산기에서 한개의 단계를 차지하는 반올림 단계가 전체 부동 소수점 연산에 큰 영향을 미친다. 반올림 단계에서는 별도의 고속 가산기를 필요로하여 많은 처리 시간과 칩 면적을 차지하기 때문이다. 본 연구는 고성능 부동 소수점 연산기의 근 간을 이루는 부동 소수점 덧셈/뺄셈기, 곱셈기, 나눗셈기의 처리 알고리즘을 살펴보고, 이를 분석하여 새로운 반올림 처리 알고리즘을 갖는 연산기를 제안하였다. 제안된 부동 소수점 연산기들은 반올림 처리를 위한 별도의 시간을 요하지 않고, 반올림단계를 위한 가산기나 증가기를 필요로 하지 않는다. 따라서, 제안하는 부동 소수점 연산기들은 성능면이나 차지 면적 면에서 모두 효율적이다.
마이크로프로세서에서 부동소수점 연산은 결과의 정확도를 높이기 위하여 실수형 데이터를 대상으로 시행하는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 등의 계산을 의미한다. 일반적으로 프로세서를 설계할 때는 복잡도 때문에 부동소수점 연산은 제외하고 정수형 연산만을 지원하는 경우가 많다. 그러나, 공학 기술 연산, 디지털 신호처리 뿐 만이 아니라, 오늘날 각광을 받고 있는 인공지능 및 신경망에 대한 연산을 수행하기 위하여 필요에 따라서 부동소수점 연산이 포함되어야 한다. 본 논문에서는 VHDL을 이용하여 부동소수점 연산 명령어 기능을 갖는 32 비트 ARMv4 계열의 프로세서를 설계하고, ModelSim으로 검증하였다. 그 결과, ARM의 부동소수점 명령어에 대한 연산을 성공적으로 수행할 수 있었다.
본 논문에서는 음성압축 앨고리즘인 MPEG-4 CELP coder를 16 bit DSP 구현에 필요한 고정소수점 연산구조로 구현하였다. 기본 앨고리즘 중에 LSP 계수를 구하는 방법인 Chebyshev series method 대신 고정소수점 구현에 유리한 Real root method 앨고리즘을 사용하였다. 또한 cosine, log 둥 DSP 명령어가 지원하지 않는 수학 함수들은 미리 계산하여 테이블 적용기법을 사용하였고 고정 소수점 연산에 불리한 나눗셈 연산을 최대한 배제하였다. 고정 소수점 연산 구조로 변환한 후 부동 소수점 연산구조와의 비교를 통하여 오차를 최소화하도록 하였다 구현한 음성코더를 남, 여 각 5문장에 적용했을 때 부동 소수점 연산구조에 비교해 음질의 열화가 없음을 확인하였다.
모바일 시스템에서는 비용 및 전력 효율이 중요하기 때문에 부동소수점 연산기 개발 시 32-비트 데이터 형식대신 24-비트 데이터 형식을 사용하는 것이 좋다. 하지만 24-비트 데이터 형식을 사용할 경우 32-비트 데이터 형식에 비해 연산기의 정확도가 낮아질 수 있다. 3D 그래픽과 같이 연속적인 부동소수점 연산 처리가 많이 요구될 경우 연산기의 정확도에 대한 논의와 검증이 중요하다. 나눗셈은 3D 그래픽에 사용되는 연산 중 OpenGL에서 규정한 정확도를 만족하기 가장 어려운 연산 중 하나이다. 현재까지 OpenGL에서 규정한 정확도를 만족하는 것이 대수적으로 검증된 24-비트 부동소수점 제산기는 알려진 바가 없다. 본 논문에서는 24-비트 부동소수점 제산기를 분석하고, OpenGL ES 3.0에서 규정한 $10^{-5}$의 정확도를 만족함을 대수적으로 검증한다.
본 논문에서는 3차원 그래픽의 처리 과정 중 부동 소수점 연산이 많은 소요되는 geometry 프로세싱 처리 방법과 계산량을 단계별로 분석하였다. 그리고, 그래픽 프로세싱의 수행 특성을 추출하여, 이에 맞는 기능 유닛을 설계하고, 데이터 처리 방안과 제안하는 geometry 프로세서의 구조를 설명한 다음, 성능을 분석하였다. 제안하는 geometry 프로세서는 부동 소수점 덧셈, 곱셈, 나눗셈 연산을 동시에 수행 가능하며, geometry 프로세싱 전 단계를 수행하는데 23.5%의 성능 향상이 있었다. 그리고, 나눗셈/제곱근 연산을 위해서 면적대 성능비가 우수한 SRT 나눗셈 연산기를 추가하여 곱셈 연산기를 이용하는 연산기보다 약 23%의 성능 향상을 이루었다.
다음은 부동소수점 역수 및 역제곱근 계산에 많이 사용하는 뉴톤-랍손 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 계산한다. 본 논문에서는 뉴톤-랍손 알고리즘의 반복 과정의 오차를 예측하여 오차가 정해진 값보다 작아지는 시점까지 반복 연산하는 개선된 뉴톤-랍손 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 테이블에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 및 역제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 산출한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 역수 및 역제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있고 최적의 근사 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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