Arithmetic unit speed depends strongly on the algorithms employed to realize the basic arithmetic operations.(add, subtract multiply, and divide) and on the logic design. Recent advances in VLSI have increased the feasibility of hardware implementation of floating point arithmetic units and microprocessors require a powerful floating-point processing unit as a standard option. This paper describes the design of floating-point multiplier for IEEE 754-1985 Single-Precision operation. Booth encoding algorithm method to reduce partial products and a Wallace tree of 4-2 CSA is adopted in fraction multiplication part to generate the $32{\times}32$ single-precision product. New scheme of rounding and sticky-bit generation is adopted to reduce area and timing. Also there is a true sign generator in this design. This multiplier have been implemented in a ALTERA FLEX EPF10K70RC240-4.
본 논문에서는 IEEE754 표준의 단정도 및 배정도를 지원하는 새로운 부동소수점 변환기를 제안하고 설계하였다. 제안된 변환기는 부호 있는 정수(32비트/64비트)와 부동소수점(단정도/배정도) 간 변환, 부호 없는 정수(32비트/64비트)를 부동소수점(단정도/배정도)으로의 변환, 부동소수점 단정도와 배정도 간 변환뿐만 아니라 부호 있는 고정소수점(32비트 64비트)과 부동소수점(단정도 배정도) 간 변환을 지원한다. 모든 입력 형태를 하나의 형태로 만드는 새로운 내부 형태를 정의함으로써 출력 형태의 표현 범위에 따른 오버플로우 검사를 쉽게 하도록 하였다. 내부 형태는 IEEE754 2008 표준에서 정의된 부동소수점 배정도의 확장된 형태(extended format)와 유사하다. 이 표준에서는 부동소수점 배정도의 확장된 형태(extended format)의 최소 지수부 비트폭은 15비트라고 명시하지만 제안된 컨버터를 구현하는데 11비트만으로도 충분하다. 또한 덧셈기가 대신 +1 증가기를 사용하면서 라운딩 연산과 음수의 정확한 표현이 가능하도록 변환기의 라운딩 스테이지를 최적화하였다. 단일 클럭 사이클 데이터패스와 5단 파이프라인 데이터패스를 설계하였다. 변환기의 두 데이터패스에 대한 HDL 모델을 기술한 후에 Synopsys design compiler를 사용하여 TSMC 180nm 공정 라이브러리로 합성하였다. 합성 결과의 셀 면적은 12,886 게이트(2입력 NAND 게이트 기준)이고 최대 동작 주파수는 411MHz이다.
This paper presents a design of a divide unit supporting IEEE-754 floating point standard single-precision with 32-bit word length. Its functions have been verified with ALTERA MAX PLUS II tool. For a high-speed division operation, the radix-4 non-restoring algorithm has been applied and CLA(carry-look -ahead) adders has been used in order to improve the area efficiency and the speed of performance for the fraction division part. The prevention of the speed decrement of operations due to clocking has been achieved by taking advantage of combinational logic. A quotient select block which is very complicated and significant in the high-radix part was designed by using P-D plot in order to select the fast and accurate quotient. Also, we designed all division steps with Gate-level which visualize the operations and delay time.
본 논문에서는 실시간 3D 가속을 효과적으로 하기 위해 기하학 처리 과정에 적합한 부동 소수점 연산기를 설계하였다. 설계한 부동 소수점 연산기는 IEEE-754 단정도 형식을 지원하도록 하여 기하학 처리에 적합하게 하였고 설계한 부동 소수점 연산기는 Xilinx-Vertex2에서 부동소수점 덧셈/곱셈기는 100 MHz, 부동소수점 NR 역수 계산기는 120 MHz, 부동 소수점 멱승기는 200 MHz, 부동 소수점 역 제곱근 연산기는 120 MHz의 동작 주파수를 각각 확인 하였다. 또한 설계된 부동소수점 연산기를 이용해 실제 기하학 프로세서를 구현하여 실제 3B 데이터 처리를 확인하였다.
In this paper, we present a coprocessor that can operate with ARM microprocessors. The coprocessor supports IEEE 754 standard single- and double-precision binary floating point arithmetic operations. The design objective is to achieve minimum-area, low-power and acceleration of processing power of ARM microprocessors. The instruction set is compatible with ARM7500FE. The coprocessor is written in verilog HDL and synthesized by the SYNOPSYS Design Compiler. The gate count is 38,115 and critical path delay is 9.52ns.
Nowadays ARM7 core is used in many fields such as PDA systems because of the low power and low cost. It is a general-purpose processor, designed for both efficient digital signal processing and controller operations. But the advent of the wireless communication creates a need for high computational performance for signal processing. And then This paper has been designed a floating-point multiplier compatible to IEEE-754 single precision format for ARMTTDMI performance improvement.
스마트폰을 비롯한 각종 매체가 발전함에 따라 우수한 성능의 부동소수점 연산기 필요성이 점차 증가하고 있다. 이러한 요구에 따라 이 논문에서는 기본이 되는 덧셈/뺄셈 뿐 아니라 기존보다 향상된 곱셈과 비교, 변환 연산을 수행하는 고속의 단정도/배정도 부동소수점 연산기의 설계를 제안한다. 가장 많이 사용하는 덧셈/뺄셈 연산기는 반올림 연산 시에 병렬화 작업을 수행함으로서 최적화를 구현하였다. 그래픽 연산 등에서 복잡한 수의 행렬연산이 많이 사용되는데, 이를 빠르게 계산하기 위해서 곱셈기 대신에 곱셈 후 덧셈을 수행하는 단일 곱셈-누산기(MAF)를 설계하였다. 분기 명령은 프로그램에서 자주 사용하는 명령으로 비교 연산에 의해 분기 조건이 결정되는데 이 논문에서는 파이프라인이 완료되기 전에 수행된 비교연산의 결과값을 바이패싱함으로서 연산의 수행시간을 감소시켰다. 또한 IEEE754-2008 표준에 추가된 변환연산을 포함하여 설계하였다. RTL 설계를 검증하기 위하여 연산기마다 40만개의 테스트 벡터를 가중치 무작위 방식으로 선별하여 시뮬레이션을 수행하였다. 검증 후에는 삼성 저전력 45nm 공정에서 합성을 수행하여 600MHz의 동작 주파수를 만족하였다. 또한 개선된 FPU와 기존의 FPU와 비교하여 면적의 감소를 확인하였다.
This paper presents a floating point arithmetic unit (FPAU) for supescalar microprocessor that executes fifteen operations such as addition, subtraction, data format converting, and compare operation using two pipelined arithmetic paths and new rounding and normalization scheme. By using two pipelined arithmetic paths, each aritchmetic operation can be assigned into appropriate arithmetic path which high speed operation is possible. The proposed normalization an rouding scheme enables the FPAU to execute roundig operation in parallel with normalization and to reduce timing delay of post-normalization. And by predicting leading one position of results using input operands, leading one detection(LOD) operation to normalize results in the conventional arithmetic unit can be eliminated. Because the FPAU can execuate fifteen single-precision or double-precision floating-point arithmetic operations through three-stage pipelined datapath and support IEEE standard 754, it has appropriate structure which can be ingegrated into superscalar microprocessor.
본 논문에서는 모바일 환경 기반의 3차원 그래픽 연산을 위한 조명처리 엔진 및 쉐이더 프로세서에 사용 가능한 제곱근과 역제곱근 연산기의 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 Taylor 전개식을 기반으로 하여 참조 테이블 및 보정 유닛으로 구성되어 있어 참조 테이블의 크기를 줄였다. 연산 결과는 IEEE-754 표준의 단정도 32 bit 부동소수점 형식과 모바일 환경을 위하여 이를 축소한 24 bit 부동소수점 형식에 대해 OpenGL 1.x ES 에서 요구하는 $10^{-5}$의 정확도를 거의 만족한다. 제안된 구조에 따라 설계된 제곱근 및 역제곱근 연산기는 Verilog-HDL을 사용하여 설계되었으며 파라미터 변경을 통하여 24 bit와 32 bit 연산이 가능하도록 합성이 가능하고 1사이클의 잠복기를 갖는다. 설계된 연산기들의 동작은 FPGA를 이용한 검증시스템을 통하여 검증하였다.
IoT 장비의 발달로 딥러닝 가속기의 필요성이 증대됨에 따라 이에 탑재되는 딥러닝 가속기의 구현 및 안전성 검증에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 Usenix 2019에 발표된 딥러닝 네트워크 복원 논문의 한계점을 극복한 내부 비밀정보 신규 부채널 분석 방법론에 대해 제안한다. 기존 연구에서 네트워크 내부 가중치의 범위를 제한하며 32비트 가중치의 16비트만 복원한 단점이 있다, 제안하는 신규 가중치 복원 방법으로 상관전력분석을 이용하여 IEEE754 32비트 단정밀도 가중치를 99% 정확도로 복원할 수 있음을 보인다. 또한 특정 입력값에 대해서만 활성함수 복원이 가능한 기존 연구의 제약을 극복하고, 딥러닝을 이용한 신규 활성함수 복원 방법으로 입력값에 대한 조건 없이 99% 정확도로 활성함수를 복원한다. 이를 통해 기존 연구가 가지는 한계점들을 극복했을 뿐만 아니라 제안하는 신규 방법론이 효과적이라는 것을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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