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目录
1. 概述
2. 简要规则
3. 浮点运算的复杂性
2.1 对阶
3.2 尾数运算
3.3 规格化和舍入
3.4 特殊值的处理
4. 示例#xff08;ap_fixed.h#xff09;
5. 量化模式#xff08;ap_fixed.h#xff09;
5.1 AP_SAT* 模式会增加资源用量 1. 概述
ap_int.h 和…目录
目录
1. 概述
2. 简要规则
3. 浮点运算的复杂性
2.1 对阶
3.2 尾数运算
3.3 规格化和舍入
3.4 特殊值的处理
4. 示例ap_fixed.h
5. 量化模式ap_fixed.h
5.1 AP_SAT* 模式会增加资源用量 1. 概述
ap_int.h 和 ap_fixed.h 是 Vitis HLS (High-Level Synthesis) 工具中提供的两个非常重要的头文件它们定义了一系列特殊的数据类型。
在 FPGA 设计中资源是有限的包括逻辑单元、存储单元和信号处理单元等。使用标准的数据类型如 int、float 等往往会导致资源浪费因为这些类型的位宽是固定的可能远远超过实际需求。ap_int.h 和 ap_fixed.h 提供的数据类型允许设计者精确地指定数据的位宽从而实现资源的精细管理和优化。这种优化可以显著提高芯片的性能降低功耗减少成本。
通过精确控制数据位宽可以减少不必要的数据操作和存储从而减少逻辑延迟提高数据处理速度。例如在执行加法操作时较小的数据位宽意味着较少的逻辑门延迟从而加快运算速度。此外较小的数据位宽还可以减少数据传输的带宽需求提高整体系统的性能。 2. 简要规则 3. 浮点运算的复杂性
浮点运算单元FPU的设计比定点运算单元复杂得多需要更多的逻辑电路和更多的时钟周期来完成一个运算。
浮点数通常遵循 IEEE 754 标准该标准定义了浮点数的表示方式以及运算规则。一个浮点数由三个部分组成符号位表示正负、指数位和尾数位或称为有效数字。这种表示方式使得浮点数能够表示极广泛的数值范围但同时也带来了运算的复杂性
2.1 对阶
在执行加法或减法运算时两个浮点数的指数可能不同需要进行对阶操作即调整两个数的指数使其相同然后才能对尾数进行加减操作。这个过程可能涉及尾数的右移操作以及对溢出或下溢的处理。
3.2 尾数运算
一旦完成对阶就可以对尾数进行加减或乘除运算。由于尾数通常包括一个隐含的最高位对于规格化数因此尾数运算比整数运算更为复杂。加上需要处理舍入和精度损失的问题尾数运算需要额外的逻辑和时间。
3.3 规格化和舍入
运算结果可能需要规格化处理以确保其格式符合浮点数的表示要求。规格化可能需要对尾数进行左移或右移并相应地调整指数。此外还需要进行舍入操作以确保结果符合指定的精度要求。舍入操作本身就有多种模式如向最近偶数舍入、向零舍入等这增加了运算的复杂性。
3.4 特殊值的处理
浮点数表示还包括特殊值如正无穷、负无穷和 NaN非数。在运算过程中需要检测和处理这些特殊值这也是浮点运算复杂性的一个方面。 4. 示例ap_fixed.h 5. 量化模式ap_fixed.h 5.1 AP_SAT* 模式会增加资源用量
饱和算术运算需要检测运算结果是否超出了数据类型所能表示的最大或最小值。如果超出了结果需要被设置为该数据类型能表示的最大值或最小值。这种检测和修正过程涉及到额外的比较、条件判断和赋值操作从而需要更多的逻辑资源来实现。
