Ch3 基本运算

Abies的笔记

计算机组成

Ch3 基本运算

约 12 分钟阅读 · 5524 字 · 次浏览

数的表示

word 由计算机的位宽决定
word 是 32 位，doubleword 是 64 位
指令也是用 word 形式表示，即指令是 32bit

有符号数

有符号数的表示：

sign magnitude：第一位符号位（0 正，1 负），后面绝对值（0 有两个）
two’s complement：2 的补码，第一位\(-2^n\)

为什么一般用补码？符号位表示，则符号位和后面要分开处理，硬件开销大
补码可以直接计算，且只有一个零

原码：符号位表示
反码：符号位不变，其他位取反
补码：反码+1
移码：补码的符号位取反（只作用于负数）

溢出

判断 overflow（有符号数）：

次高位向高位进位，记为 c2；高位向再上一位进位，记为 c1。如果 c1 和 c2 异或为 1，则有进位。
考虑加减法结果加一位（双符号位）。以 8 位为例，看第 9 位和第 8 位，如果两者不同（异或为 1），则溢出。

溢出处理：忽略 / 报给 OS / 程序自己处理
ALU 检测溢出（异常，中断）：把当前指令的地址存在特殊的寄存器 EPC，跳到 OS 中处理异常的部分（或其他处理）
OS 中纠正再返回，或带着报错返回程序，或终止程序

ALU

构建 ALU：从一位扩展到多位
单位：与，或，加，减，比较，检测零
指令最后几位的 operation code 决定执行哪种运算

一位 ALU

加法：

全加器：

\(\text{sum}=A\oplus B\oplus C_{in}\)
\(C_{out}=BC_{in}+AC_{in}+AB\)

n 位加法需要 n 个全加器

减法：

B 按位取反，cin 一定是 1（减 B 等价于加 B 的补码）
多位减法，只有最低位的 carry in 是 1，其余位是 0。（总的 carry in 是 1）

parallel redundant select：提前并行计算处出 cin 是 0 和 1 的两种可能结果，再选择。加快速度

比较：

slt rd rs rt: set on less than, rd 存储结果，对 rs 和 rt 比较。当 rs < rt 时 rd 为 1，否则为 0。即rd=(rs<rt)?1:0
slt 通过减法实现。如果 rs-rt<0，则 rd 为 1。
先判断是不是同号，因为异号相减会溢出。
slt 作为符号位的检测

溢出检测：

各个运算前先通过 overflow detection 检测。

？？？？？？？？？？

least significant bit：less 信号，表示是最低位的输入 most significant bit：最高位（符号位），叫做 set 信号，表示 A < B 的最终判断结果只有在不溢出的情况下，set 才有意义。

零的检测：

make the common case fast
得到计算结果后，再判断结果是不是零（按位或的取反）

多位 ALU

扩展：依次计算每一位，进位串联
ALU 输出：是不是 0，计算结果，有没有溢出

Bnegate：把 B_invert 和 carry in 结合
减法时取反和 carry in 都是 1，而在加法时都是 0。把这两条线合成一条线。

Verilog 代码：

module alu(A, B, ALU_operation, res, zero, overflow);
    input [31:0] A, B;
    input [2:0] ALU_operation;
    output [31:0] res;
    output zero;
    wire [31:0] res_and, res_or, res_add, res_sub, res_nor, res_slt;
    reg [31:0] res;
    parameter one = 32'h0000_0001, zero_0 = 32'h0000_0000;

    assign res_and = A & B;
    assign res_or = A | B;
    assign res_add = A + B;
    assign res_sub = A - B;
    assign res_slt = (A < B) ? one : zero_0;
    always@ (A or B or ALU_operation)
        case (ALU_operation)
            3'b000: res = res_and;
            3'b001: res = res_or;
            3'b010: res = res_add;
            3'b110: res = res_sub;
            3'b100: res = ~(A | B);
            3'b111: res = res_slt;
            default: res = 32'hx;
        endcase
    assign zero = (res == 0) ? 1 : 0;

endmodule

always@后面是敏感列表，出现再等式右边或导致结果变化的所有值，都要放在敏感列表中。
中间值存储：redundant select，如果直接将计算式代入 case 中，则可以执行时优化

更快的加法器：

1. carry look-ahead adder (CLA)：每个进位的式子展开成输入的表达式。
十六位：四个一组，相同表示（两级加法器）。

??? normal-comment “carry lookahead”

`G`（Generate，生成）和 `P`（Propagate，传递）是进位先算（carry lookahead）加法器的核心概念。

* **Generate g**：表示本位一定会产生进位，不依赖输入进位。$a_i$和$b_i$都是 1 时 g 为 1。

$$
g_i = A_i B_i
$$

* **Propagate p**：表示本位会把输入进位传给高一位。$a_i$和$b_i$中有一个是 1 且 carry-in 是 1 时 p 为 1。

$$
p_i = A_i \oplus b_i
$$

逐位情况：上一位产生进位、或能和再上一位的进位一起传递到下一位，则下一位的 carry-in 为 1。

|  a |  b |  g |  p | 含义          |
| -: | -: | -: | -: | ----------- |
|  0 |  0 |  0 |  0 | 不产生进位，不传播进位 |
|  0 |  1 |  0 |  1 | 不产生，但会传递进位  |
|  1 |  0 |  0 |  1 | 不产生，但会传递进位  |
|  1 |  1 |  1 |  0 | 一定会产生进位     |

因此进位公式为：

$$
C_{i+1} = g_i+p_i C_i
$$

迭代代入$C_i$，将各位的进位$C_i$用 p、g 和$C_0$表示，而 p、g 可以直接求出、没有延迟。

---

当把多位分为一组时，定义组信号：

* **组传递 P**（整个组会把输入进位传到组末尾）

$$
P = p_{k-1} p_{k-2}\cdots p_0
$$

* **组生成 G**（整个组本身一定会在内部产生进位）

$$
G = g_{k-1} + (p_{k-1} g_{k-2}) + (p_{k-1} p_{k-2} g_{k-3}) + \cdots +(p_{k-1} \cdots p_1 g_0)
$$

于是组间进位可以写成：

$$
C_{out} = G + P C_{in}
$$

---

举例，4 位组，a=\[1,0,1,1]，b=\[0,1,1,0]：

* bit0: g0=0, p0=1
* bit1: g1=0, p1=1
* bit2: g2=1, p2=0
* bit3: g3=0, p3=1

组传递 P = 1·0·1·1 = 0
组生成 G = g3 ∨ (p3 g2) ∨ … = 0 ∨ (1·1) = 1
所以无论输入进位是多少，组的输出进位必然为 1。

直观理解：

* g=1 → “我自己一定能产出进位”
* p=1 → “我会把外来的进位传下去”
* 组 G/P 是把这逻辑串联起来的结果，可以并行计算出组间进位，从而避免逐位 ripple 传递，加快加法器速度。

---

在 16 位两级进位先算加法器里，16 位被划分成 4 个小组，每组 4 位。每个小组先计算自己的组生成信号 G 和组传递信号 P（不依赖 C0）。这两个信号可以并行得到，因为它们只依赖本组的输入位，而不依赖外来的进位。

有了各组的 G 和 P，组间进位（C4、C8、C12、C16）可以直接通过逻辑展开式并行算出来，例如：

$$
C_4 = G_0 +P_0 C_0
$$

$$
C_8 = G_1 +P_1 G_0 +P_1 P_0 C_0
$$

$$
C_{12} = G_2 +P_2 G_1 +P_2 P_1 G_0+P_2 P_1 P_0 C0
$$

这些公式都是组合逻辑，可以同时计算，不需要等低位的进位逐级传递。

而组内的进位（C1、C2、C3，或者 C5、C6、C7 等）必须依赖于该组的输入进位。例如 C1 的公式里就包含 C0，C5 的公式里包含 C4。如果不知道本组的入口进位，就无法算组内的逐位进位。因此必须等组间进位先确定下来，才能往下展开计算。

所以顺序是：先并行产生组间进位 C4、C8、C12、C16，然后再用这些结果去算每个组内部的 C1、C2、C3 等。这样既保证了速度，又减少了关键路径延迟。

2. carry select adder (CSA): 将进位是 0 和 1 都计算出来，用 c4 选择结果。

乘法

乘法：加法器、寄存器
64bit 相乘，结果可能 128bit
被乘数 multiplicand，乘数 multiplier

Version 1：

检验乘数的最后一位，如果是 1，结果加被乘数，如果是 0 跳过。被乘数左移一位，乘数右移一位。如果迭代数小于 64 次，重复进行。
被乘数、积都要用 128 位寄存器，ALU 也要 128 位，太大！

Version 2：

原先需要用 128 位的 ALU，但加法只是 64 位。
积的最低位后面不变，被乘数左移后加到积，等价于被乘数加积右移。
改进：检验乘数的最后一位，如果是 1，把被乘数加到积的左半部分（被乘数最低位和积的中间位对齐），如果是 0 跳过。积右移一位，乘数右移一位。
这样每次加法只是被乘数和积的左半部分，只需要 64 位 ALU。

Version 3：

积用 129 位寄存器存储（最高位可处理溢出），初始时的后 64 位没有用到，全部在右移时移走。因为积的右移和乘数的右移相同，把乘数放在这个位置。
原先每次检测乘数的最低位是不是零，改为检测积的最后一位是不是零

有符号数乘法：

乘法不能用补码计算。先存储符号位、绝对值相乘，再判断符号位是不是一样。

Booth 法：（从低位开始）第一个出现的 1，减；连续出现的 1，移位（符号位不变）；最后出现的 1，加

??? normal-comment “Booth’s Algorithm”

Booth 算法是一种对二进制数进行有符号乘法运算的优化方法，主要目的是减少实际需要的加法或减法次数，从而提高运算效率。它适用于二进制补码表示的数。

在普通的乘法器中，逐位扫描乘数的每一位，如果该位为 1，就加上被乘数对应的移位版本，如果该位为 0，就跳过。这种方法在乘数里有很多连续的 1 时，就会产生很多次重复的加法操作。Booth 算法通过对乘数的位模式进行编码，能把一串连续的 1 替换为一次加法和一次减法，从而减少计算次数。

$$\underbrace{11\cdots 1}_{\text{n个1}}=1\underbrace{00\cdots 0}_{\text{n个0}}-1$$

Booth 算法的基本思想是：观察乘数的相邻两位（包括最低位和额外添加的一位 0，记作 Q\[-1]）。根据这两位的组合，决定当前步骤是否需要对部分积加上或减去被乘数。规则如下：

* 如果当前位 Q\[i] = 0，上一位 Q\[i-1] = 0 → 不操作（部分积不变）。
* 如果当前位 Q\[i] = 1，上一位 Q\[i-1] = 0 → 部分积减去被乘数。
* 如果当前位 Q\[i] = 0，上一位 Q\[i-1] = 1 → 部分积加上被乘数。
* 如果当前位 Q\[i] = 1，上一位 Q\[i-1] = 1 → 不操作。

在每一步之后，对整个寄存器（部分积 + 乘数 + Q\[-1]）做一次算术右移，这样逐步生成最终结果。

---

举个例子，用 4 位 Booth 算法计算 `(-3) × (5)`：

* 被乘数 M = -3，用 4 位补码表示是 1101。
* 乘数 Q = 5，用 4 位补码表示是 0101。
* 初始部分积 A = 0000，扩展为 8 位来计算，Q\[-1] = 0。

步骤如下：

1. 检查 Q\[0]=1, Q\[-1]=0 → 部分积 = 部分积 - M。
然后算术右移。
2. 检查新 Q\[0], Q\[-1] → 决定是否加减。
每次操作后再算术右移。
3. 重复 4 次（因为是 4 位数）。

最终结果得到 11111111 1011（二进制补码），即十进制的 -15。这个与 -3 × 5 的正确结果一致。

---

Booth 算法的优势在于，它能快速处理乘数中包含连续 1 的情况。比如普通乘法器在遇到 1111 时会执行 4 次加法，而 Booth 算法只需要 1 次加法和 1 次减法。这样在硬件实现上可以减少部分积累加次数，提高乘法效率。

![booth](../resources/booth.png){style="width:500px"}

Faster Multiplication：

unroll the loop：计算乘数所有位和被乘数的乘法结果（包含移位），以加法树的形式两两相加。
Cons：需要很多加法器，硬件成本大

RISC-V 的乘法：

RISC-V 中：mul, mulh, mulhu, mulhsu

mul：执行两个有符号整数的乘法，结果是有符号整数。
mulh：执行两个有符号整数的乘法，结果是高 64 位部分。
mulhu：执行两个无符号整数的乘法，结果是高 64 位部分。
mulhsu：执行一个有符号整数和一个无符号整数的乘法，结果是高 64 位部分（无符号）。

除法

除法：从高位开始减
除数 divisor，被除数 divisor，商 quotient，余数 remainder

Version 1：

最开始，除数放在 128 位寄存器左边，余数为被除数、放在 128 位寄存器右边。
每次余数中减除数，如果结果小于零表示多减了，再把除数加回来。将除数往右移。减除数后，如果结果大于等于零，商左移一位、末尾置 1；如果小于零，把除数加回来，商左移一位、末尾置 0。

64 位的数，需要 65 次循环。因为最后还需要一次比较。

为什么除数（64 位）从 remainder（128 位）的最左边开始匹配，而不是直接对齐？
这是通用除法器，不确定除数有几位，不能直接对齐。

Version 2：

右移除数等价于左移余数。
将余数（被除数）和商放在同一个 128 位寄存器。一开始被除数放在最右边，除法时这个寄存器的左半部分减除数，判断正负。
128 位寄存器左移，右边空出的位置放商（末尾放 0 或 1）。余数（被除数）和商同步左移。

第一步为 128 为寄存器左移一位，然后开始减；
最后一步为 128 位寄存器的左半部分右移一位（因为同步左移时多移了一位）。因此 128 位寄存器既需要左移也需要右移。

除法不能展开，因为不知道什么时候结束

division {style=“width:500px”}

有符号数除法：

同号相除为正，异号相除为负。

一正一负相除：余数的符号和被除数相同（因为余数本来就是被除数的一部分）

指令：div,rem; divu,remu（无符号）

当除数是 0 时，产生 overflow，要自己处理。

浮点数

浮点的存储

浮点是数据结构，包含 sign（符号），significand（fraction，尾数，归一化），exponent（指数位，乘 2 的几次）
存储顺序：符号、指数、尾数

符号位 0 表示正数，1 表示负数
默认尾数的小数点前为 1，节省一个 bit

浮点数表示分为单精度（32 位）和双精度（64 位），RISC-V 两种都支持。

单精度：8 位指数，23 位尾数；
双精度：11 位指数，52 位尾数（尾数越多，精度越高）

指数默认加 bias，实际的指数为 exponent - bias，这样 exponent 的存储值始终是正的。
单精度的 bias 是 127，双精度的 bias 是 1023。

\[(-1)^{sign}\cdot(1+significand)\cdot 2^{exponent-bias}\]

特殊情况：

exponent=111…, fraction=000… 表示无穷
exponent=111…, fraction!=000… 表示 NaN（e.g. 除数为零）
普通数的指数不能全 1

exponent=0 表示非规范化数或 0，所以单精度的范围最小是 \(1\times 2^{-126}\)，最小精度是 \(2^{-23}\)，指数最大为 \(2^{127}\)。

数太大时 overflow，数太小时 underflow。

浮点的计算

浮点计算：对齐（化成指数相同），对应数相加，归一化（化为小数点前为 1），进位（rounding），归一化。
对齐时小的向大的右移靠近，因为计算后超过位数需要丢掉几位（truncation），这样丢掉的是权值低的位。
不同计算机有不同的进位方法

float algorithm {style=“width:500px”}

浮点乘法：尾数相乘，指数相加，标准化，加符号
指数相加时 bias 加了两次，一定要减一个 bias

浮点除法：小数相除，指数相减，标准化，加符号
指数减完要把 bias 加回去

实际计算中，为了计算准确（对齐右移时有些被丢掉），额外加一些位。

guard 位（后面放一位用于保护）
round 位（guard 位的下一位）
sticky 位（round 位的下一位，指数差很多，丢掉余下的数中，只要非零则 sticky 位为 1，否则为 0）

sticky 位有些地方没有

ulp（units in the last place）：四舍五入，最大的损失是最小精度的一半。ulp 作为单位，用于衡量误差的大小。

进位模式：

总是向上取整
总是向下取整
截断（直接舍去小数部分）
四舍五入到最近的偶数

补码定点数

在二进制里，我们可以用几种方式表示实数：

类型	特点	例子
整数（integer）	二进制点在最右边（相当于所有位都是整数部分）	`1011₂ = 11₁₀`
定点数（fixed-point）	小数点位置固定，不随数值变化	`0.1011₂ = 0.6875₁₀`
浮点数（floating-point）	小数点位置可“浮动”，由指数部分控制	IEEE 754 格式

补码定点数是将定点数按照补码的形式变为有符号数

小数点固定在最高位左边
最高位为符号位，权值为-1，1 表示负数、 0 表示正数
第二位开始依次权值为 0.5、0.125……

具体计算时，仍可以按照先求正数、再取反加一的方法得到补码。

补码定点数可以表示-1 到接近 1 的小数。

对于一个 n 位补码定点数，假设小数点在最高位左边：

\[ x = -b_{n-1} + \sum_{i=0}^{n-2} b_i \cdot 2^{-(n-1-i)} \]

其中 \(b_{n-1}\) 是符号位。

例题

Addition

Simulate the kay steps of IEEE 754 single-precision binary folating-point addition for the demical numbers 16.125 and 0.015625(\(2^{-6}\)). Show your work for the following:

Conversion to binary scientific notation
Alignment of exponents
Significand addition
Normalization
Rounding (apply “round to nearest, ties to even” rule)

Convert the final result to hexadecimal.

Ch1 介绍 Ch2 指令集