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采用SRT算法的单精度浮点除法器

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简介:
本研究提出了一种基于SRT(Sweeney-Robertson-Tocher)算法设计的高效能单精度浮点数除法器,旨在提升计算效率与准确性。 采用Verilog HDL语言,在FPGA上实现了单精度浮点除法器的设计,并通过应用SRT算法、SD表示法、常数比较法以及飞速转换法来提高电路的运算速度。本段落利用NC-sim和Maxplus2仿真软件进行了前仿真和后仿真实验,使用Synplify进行逻辑综合,采用EPF10K40RC208-3器件对除法器进行了详细的测试与验证。

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  • SRT
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    本研究提出了一种基于SRT(Sweeney-Robertson-Tocher)算法设计的高效能单精度浮点数除法器,旨在提升计算效率与准确性。 采用Verilog HDL语言,在FPGA上实现了单精度浮点除法器的设计,并通过应用SRT算法、SD表示法、常数比较法以及飞速转换法来提高电路的运算速度。本段落利用NC-sim和Maxplus2仿真软件进行了前仿真和后仿真实验,使用Synplify进行逻辑综合,采用EPF10K40RC208-3器件对除法器进行了详细的测试与验证。
  • 基于SRT和Restoring设计
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    本研究设计了一种高效的双精度浮点除法器,采用SRT除法算法与Restoring校正机制相结合的方法,提高了计算速度及准确性。 本段落提出了一种基于SR T迭代算法的除法器改进方法。该方法结合了Restoring和SR T两种算法来共同完成双精度浮点除法运算的设计。当被除数位数较大时,采用优化过的Restoring算法进行除法计算,并通过倒数查找表将Restoring与SR T的结果统一起来;在SR T的运算过程中引入On-the-fly转换技术,并使用Qui ne-McCluskey化简方法来替代大量的比较器实现简化后的与或逻辑。这些改进措施有效地提高了整个除法器的速度,尤其是在被除数前十位含有1的情况下,计算时间减少了22.22%。
  • 基于FPGA32位实现
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    本研究设计并实现了基于FPGA的32位单精度浮点数乘法器,采用IEEE 754标准,优化了硬件资源利用和运算效率。 32位单精度浮点乘法器的FPGA实现
  • 基于FPGA设计 Mar2010.pdf
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    本文于2010年发表,专注于利用FPGA技术进行高效能单精度浮点数乘法运算的设计与实现,探讨了硬件优化策略。 基于 FPGA 的单精度浮点数乘法器设计涉及在可编程逻辑器件上实现高效的浮点运算功能。这种设计能够满足需要大量浮点计算的应用需求,如科学计算、信号处理等领域,并且通过优化算法可以提高硬件资源利用率和运行速度。
  • FPLLL:格子
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    FPLLL是一款专注于利用浮点数运算优化解决格复杂问题的软件库,提供高效求解最优化、密码分析等领域关键问题的能力。 福尔摩斯 fplll 包含多种格算法的实现。该实现依赖于浮点正交化,并且 LLL 是代码的核心,因此得名。它包括浮点 LLL 缩减算法的不同版本实现,提供不同的速度/保证比率选择。此外,fplll 还包含一个“包装器”,用于自动选择最佳变体序列,以尽可能快地提供有保证的输出结果。在使用包装器时,用户无需关注具体使用的变体情况。 该库还包括 BKZ 缩减算法的实现及其改进版(如极端枚举修剪、块预处理和提前终止等)。此外,还支持滑动减少和自双BKZ方法。fplll 还实现了 Kannan-Fincke-Pohst 算法的浮点版本,用于寻找最短非零晶格向量。 最后,它包含一种枚举算法的变体,该算法能够计算出与给定向量最为接近的网格向量,并且这个向量属于实际网格范围。
  • 基于Verilog HDL设计与实现
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    本研究采用Verilog HDL语言,设计并实现了高效的单精度浮点数乘法器,优化了硬件资源利用及运算速度。 在舍入过程中可以采用直接截断或就近舍入的方法。需要注意的是,在就近舍入的过程中可能会因为尾数增加而导致阶码的增加。这一过程已经通过Quartus_ii与Modelsim的联合仿真进行了验证。
  • 与双数详解
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    本文详细解析了单精度和双精度浮点数的概念、格式及应用范围,帮助读者理解它们之间的区别及其在计算中的作用。 单精度浮点数和双精度浮点数都属于有理数中的特定子集的数字表示,在计算机中用于近似表示任意实数。
  • 与双数转换
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    本文探讨了单精度和双精度浮点数之间的区别及转换方法,旨在帮助读者理解二者在数值表示上的差异及其应用场景。 单精度与双精度浮点数之间的转换以及浮点数与16进制的相互转换工具。
  • C语言中
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    本文章介绍了在C语言环境下实现浮点数高精度加法运算的方法和技巧,深入探讨了其算法原理及应用案例。 C语言中的浮点数高精度加法计算涉及使用特殊的库或自定义算法来处理标准数据类型无法精确表示的数值问题。通常情况下,可以采用大数运算库或者手动实现小数部分的逐位相加,并进行适当的进位和借位操作以保证结果的准确性。这种方法能够有效提升浮点数加法计算的结果精度,在需要高精度数学运算的应用场景中非常有用。