• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권10호
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• pp.55-64
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• 2005

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.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권2호
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• pp.1-5
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• 2002

부동소수점 시스템은 IEEE754 표준을 따른다. 부동소수점 방식의 가산기를 2의 보수를 사용하지 않고 1의 보수를 사용함으로서 간단히 나타낼 수 있다. 즉 이 시스템은 단지 반전을 함으로서 간단하고 빠른 연산을 수행할 수 있도록 하였다. 새롭게 설계된 가산기의 연산속도 향상을 위해 53bit의 캐리 선택 가산기를 사용하였다. 본 논문에서는 연산속도 향상을 위한 고성능의 효율적인 마이크로프로세서 시스템을 위한 부동소수점 가산 장치를 설계하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.1-8
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• 2009

This paper proposes a 24-bit floating point multiply and accumulate(MAC) unit that can be used in geometry transformation process in 3D graphics. The MAC unit is composed of floating point multiplier and floating point accumulator. When separate multiplier and accumulator are used, matrix calculation, used in the transformation process, can't use continuous accumulation values. In the proposed MAC unit the accumulator can get continuous input from the multiplier and the calculation time is reduced. The MAC unit uses about 4,300 gates and can be operated at 150 MHz frequency.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.346-351
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• 2013

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.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2861-2873
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• 1997

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．

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권12호
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• pp.79-90
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• 2000

본 논문에서는 고성능 수퍼스칼라 마이크로프로세서에 적합하고, IEEE 754 표준을 준수하는 고성능 부동 소수점 유닛의 구조를 설계한다. 부동 소수점 AU에서는 비정규화 수 처리를 모두 하드웨어적으로 지원하면서 추가적인 지연 시간이 생기지 않도록 점진적 언더플로우 예측 기법을 제안 구현한다. 부동 소수점 제산/제곱근기는 기존의 고정적인 길이의 몫을 구하는 방식과 달리 매 사이클마다 가변적인 길이의 몫을 구하는 구조를 채택하여 성능과 설계 복잡도 면에서 SRT 알고리즘에 의한 구현 보다 우수하도록 설계한다. 또한, 수퍼스칼라 마이크로프로세서에 이식이 용이하도록 익셉션 예측 기법을 세분화하여 적용하며, 제산 연산에서의 익셉션 예측에 필요한 스톨사이클을 제거하도록 한다. 설계된 부동 소수점 AU와 제산/제곱근기는 부동 소수점 유닛의 구성요소인 명령어 디코더, 레지스터 파일, 메모리 모델, 승산기 등과 통합되어 기능과 성능을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.788-790
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• 1999

A software implementation of floating-point addition and multiplication is presented. For this, the ANSI/IEEE standard for binary floating-point arithmetic is reviewed briefly. The architecture and behavior of the $Intel^{(R)}\;80{\times}87$ FPU is fully studied and basic algorithms for floating-point addition and multiplication are used for the implementation. Some examples and their verifications are also presented.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.778-780
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• 1999

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1345-1359
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• 1996

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.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.285-292
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• 2014

The commonly used Newton-Raphson's floating-point number divider algorithm performs two multiplications in one iteration. In this paper, a tentative K'th Newton-Raphson's floating-point number divider algorithm which performs K times multiplications in one iteration is proposed. Since the number of multiplications performed by the proposed algorithm is dependent on the input values, the average number of multiplications per an operation in single precision and double precision divider is derived from many reciprocal tables with varying sizes. In addition, an error correction algorithm, which consists of one multiplication and a decision, to get exact result in divider is proposed. Since the proposed algorithm only performs the multiplications until the error gets smaller than a given value, it can be used to improve the performance of a floating point number divider unit. Also, it can be used to construct optimized approximate reciprocal tables.