• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.11
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• pp.2861-2873
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• 1997

An FPU(Floating Point unit) is the principle component in high performance computer and is placed on a chip together with main processing unit recently. As a Processing speed of the FPU is accelerated, the rounding stage, which occupies one of the floating point Processing steps for floating point operations, has a considerable effect on overall floating point operations. In this paper, by studying and analyzing the processing flows of the conventional floating point adder/subtractor, multipler and divider, which are main component of the FPU, efficient rounding mechanisms are presented. Proposed mechanisms do not require any additional execution time and any high speed adder for rounding operation. Thus, performance improvement and cost-effective design can be achieved by this approach.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.766-771
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• 2006

현재 많은 신경망의 하드웨어 구현은 부동 소수점 연산에 비해서 적은 면적과 빠른 수행시간을 가지는 고정소수점 연산을 많이 사용하지만, 소프트웨어에서는 일반적으로 높은 정확도를 가지는 부동소수점 연산을 사용한다. 신경망의 하드웨어 구현에서 많이 사용하는 고정소수점 연산은 부동소수점 연산에 비해서 빠른 처리속도와 적은 면적으로써 쉽게 하드웨어 구현에 용이하지만, 부동소수점 연산에 비해서 낮은 정확도와 기존의 부동소수점 연산을 사용하는 소프트웨어 신경망을 쉽게 적용할 수 없는 단점을 가진다. 본 논문에서는 부동소수점 연산을 사용하여 문자 추출 MLP의 데이터 변환 없이 적용할 수 있는 전체 파이프라이닝 설계 구조를 제안한다. 제안된 설계방법은 신경망의 전체 구조를 입력층과 은닉층을 링크 병렬화 방법과 은닉층과 출력층을 뉴런 병렬화 방법을 개선하여 쉽게 파이프라이닝 구조로 설계함으로써 신경망 처리는 은닉층 뉴런수와 동일한 주기로 처리되며, 기존의 문자추출 소프트웨어 신경망을 제안된 하드웨어 설계방법으로 구현하였을 때 11배의 빠른 성능을 나타낸다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.42 no.10 s.340
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• pp.55-64
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• 2005

In this paper, we designed floating point units to accelate real-time 3D Graphics for Geometry processing. Designed floating point units support IEEE-754 single precision format and we confirmed 100 MHz performance of floating point add/mul unit, 120 MHz performance of floating point NR inverse division unit, 200 MHz performance of floating point power unit, 120 MHz performance of floating point inverse square root unit at Xilinx-vertex2. Also, using floating point units, designed Geometry processor and confirmed 3D Graphics data processing.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.213-215
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• 2000

디지털 신호처리 알고리즘의 구현은 속도나 메모리의 사용측면에서 고정 소수점 구현이 필요하다. 특히, 정수형 연산 프로세서에서는 소프트웨어에 의한 부동 소수점보다는 고정 소수점 구현이 훨씬 성능이 뛰어나다. 디지털 신호처리 알고리즘의 복잡함과 일반 프로세서의 처리능력의 부족으로 이제까지는 신호처리 알고리즘의 실시간 구현을 위하여 대개 전용 프로세서나 디지털 신호처리를 위한 전용 명령어가 하드웨어적으로 구현되어 있는 프로세서를 사용하여 왔다. 하지만 현재 범용 프로세서의 주파수 속도가 빨라짐에 따라 복잡한 디지털 신호처리 알고리즘을 실시간에 처리할 수 있게 되었다. 하지만 정수형 연산 프로세서에서의 부동 소수점 연산은 프로세서에서 실시간 처리에 많은 어려움을 주게 된다. 본 연구에서는 데이터 타입이 고정된 범용 정수형 연산 프로세서(ARM RISC 32bit CPU)를 가지고 부동 소수점 연산 알고리즘을 고정 소수점 연산형으로 바꾸어서 속도측면과 메모리 측면의 성능을 비교해 보았다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.2
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• pp.187-193
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• 2020

Floating point arithmetic in microprocessor is the computation of addition, subtraction, multiplication, and division of floating point data to improve accuracy. In general, when designing a processor, floating point instructions are often excluded because of its complexity and only integer instructions are provided. However, in order to carry out the computations for not only engineering and technical operations but also artificial intelligence and neural networks that are in the spotlight today, floating point operations must be included. In this paper, we design a 32-bit ARMv4 family of processors with floating-point arithmetic instructions using VHDL and verify with ModelSim. As a result, ARM's floating point instructions are successfully executed.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.06d
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• pp.174-177
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• 2000

본 논문에서는 높은 압축률과 고음질을 제공하는 MPEG-1 Layer Ⅲ 오디오 디코더를 고정소수점 DSP인 TMS320C6201을 이용하여 실시간으로 동작하도록 구현하였다. ISO/IEC에서 제공하는 부동소수점 C 프로그램을 음질의 손실 없이 고정소수점 연산으로 변환하었고 실시간 동작을 위하여 최적화 작업을 수행하였다. 연산의 정확성을 높이기 위해서 Descaling 모듈에 중점을 두어 부동소수점 연산을 고정소수점 연산으로 변환하였고 IMDCT 모듈과 Synthesis Polyphase Filter Bank 모듈에 대해 고속 알고리즘을 적용하여 연산량과 프로그램 크기를 크게 줄일 수 있었다. 구현된 디코더는 TMS320C6201 DSP가 수행할 수 있는 최대 연산량의 26%만으로 실시간 동작이 가능하였고 부동소수점 연산 결과와 고정소수점 연산 결과를 비교하여 60 dB 이상의 높은 SNR을 가짐을 확인하였다. 또한 사운드 입출력과 호스트 통신을 통하여 EVM 보드에서 실시간으로 동작함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.481-484
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• 2005

본 논문에서는 부동소수점 연산을 사용하면서도 빠른 처리속도를 가지는 신경망의 파이프라인 설계를 제안한다. 부동소수점 연산은 고정소수점 연산보다 느린 처리속도와 많은 면적으로 일반적인 하드웨어 구현에서 잘 사용되지 않지만, 제안된 구조에서는 고정소수점 연산보다 더 정확한 값을 계산할 수 있는 부동소수점 연산을 사용하며 부동소수점의 느린 처리 속도를 보완할 수 있도록 파이프라인 구조를 사용한다. 파이프라인 구조의 성능을 검증하기 위해 2 가지의 서로 다른 구조의 신경망을 사용한다. 실험 환경으로는 Xilinx XC2V8000 칩과 Xilinx ISE 6.2 의 합성 도구를 사용한다. 실험 결과는 파이프라인 구조일 때의 신경망은 각각 7 클럭, 8 클럭이 소요되고, 파이프라인 구조가 아닐 때 각각의 신경망은 77 클럭, 84 클럭으로써 파이프라인 구조일 때 약 10 배의 빠른 처리를 가진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.886-889
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• 2006

수치연산 보조프로세서로도 알려져 있는 부동 소수점 연산장치(FPU)는 컴퓨터가 사용하는 기본 마이크로프로세서보다 더 빠르게 숫자를 다를 수 있는 특별한 회로 설계 또는 마이크로프로세서를 말한다. FPU는 전적으로 대형 수학적 연산에만 초점을 맞춘 특별한 명령 셋을 가지고 있어서 그렇게 빠르게 계산을 수행할 수 있는 것이다. FPU는 오늘날의 거의 모든 PC에 장착되고 있지만, 실은 그것은 그래픽 이미지 처리나 표현 등과 같은 특별할 일을 수행할 때에 필요하다. 초창기 컴퓨터 회사들은 각기 다른 연산방식을 사용했다. 이에 따라 연산결과가 컴퓨터마다 다른 문제점을 해결하기 위해 IEEE에서는 부동 소수점에 대한 표준안을 제안하였다. 이 표준안은 IEEE Standard 754 이며, 오늘날 인텔 CPU 기반의 PC, 매킨토시 및 대부분의 유닉스 플랫폼에서 컴퓨터 상의 실수를 표현하기 위해 사용하는 가장 일반적인 표현 방식으로 발전하였다. 본 논문에서는 부동 소수점 표준안 중 32-bit 단일 정밀도 부동 소수점 가산기를 VHDL로 구현하여 FPGA칩으로 다운하고 PCI 인터페이스를 통해 Visual C++로 데이터의 입출력을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.611-614
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• 2005

1970년대 말까지 초창기에 출시된 컴퓨터들은 부동 소수점을 표현하기 위한 자신들의 내부적 표현방식을 사용하였다. 따라서 각 컴퓨터마다 부동 소수점 연산에 대한 계산 결과가 약간씩 차이가 나기도 하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 IEEE에서는 부동 소수점에 대한 표준안을 제안하였다. 이는 서로 다른 컴퓨터 간에 부동 소수점 데이터의 교환이 가능하게 할 뿐만 아니라 하드웨어 설계자들에게도 정확한 모델을 제공하는 것이 목적이었다. 이 당시 제정된 부동 소수점 표준안은 IEEE Standard 754 부동 소수점이며, 오늘날 인텔 CPU 기반의 PC, 매킨토시 및 대부분의 유닉스 플랫폼에서 컴퓨터 상의 실수를 표현하기 위해 사용하는 가장 일반적인 표현 방식으로 발전하였다. 본 논문에서는 부동 소수점의 기본적인 표현방식에 대해 연구하고, 이 중 32 bit 단일 정밀도 부동 소수점 가산기를 Microsoft Visual C++ 6.0을 이용해 시뮬레이션하고 이를 VHDL로 구현한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06d
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• pp.119-122
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• 2001

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.