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基于M-DSP的浮点乘累加器设计
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数字信号处理器（Digital Signal Processor．DSP）从专用信号处理器开始发展到今天的超长指令字（ Very Long Instruction Word．VLIW）阵列处理器，其应用领域已经从最初的语音、声纳等低频信号的处理发展到今天雷达、图像等视频大数据量的信号处理。由于浮点运算和并行处理技术的应用，信号处理能力已得到极大的提高。随着数字信号处理器在处理速度和运算精度两个方向的发展，体系结构中数据流结构甚至人工神经网络结构等，将可能成为下一代数字信号处理器的基本结构模式。近些年，从传统DSP结构中已不能有效地提高DSP处理器的性能，许多新的提高DSP性能的方法被提出。其中提高频率的方法已达到瓶颈阶段，最有效的途径是提高并行性。数字信号处理领域的核心算法根据运算类型可以分为两大类：一类是以密集的浮点乘加运算为典型的信号处理算法，包括快速傅里叶变换（ Fast Fourier Transformation，FFT）、有限冲激响应（ Finite Impulse Response，FIR）和离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform， DFT）等算法；另一类足以密集的复数矩阵操作为主的算法，包括信道估计和多输入多输出（ Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）均衡等算法。这两类算法均需要DSP处理器提供较高的浮点乘加运算的计算性能。第一类算法主要是进行乘加运算（a*b+c），第二类算法主要进行大量的复数矩阵乘和矩阵求逆等运算，而在这些运算中都存在密集的乘后加运算（a*c+c*d）浮点乘累加器（Floating-point Multiply ACcumulate．FMAC）已经成为提高并行计算以减少计算延时的有效方法，其运算能力已经成为衡量数字信号处理器DSP性能的一个重要特征。
浮点乘加结构已被研究多年，IBM学者Montoye和Hokenek于1990年最先提出了融合乘加的概念，即将乘法和加法融合成一条指令执行，并将加法操作融合在乘法的部分积压缩阵列中，从而减少硬件开销和延时；这种乘加结构的主要缺点是求和尾数长且结果尾数舍入延时长。Lang等于2004年提出了低延时融合乘加结构，这种结构采用前导零预测（ Leading Zero Anticipation，LZA），将尾数舍入和加法合并，并在尾数加法之前进行规格化移位。目前大多数处理器中的浮点乘加设计实现均采用这种技术，为进一步提高浮点融合乘加结构的并行度以提升浮点乘加器的性能，Lang等于2005年设计了双通路浮点融合乘加结构，该乘加结构主要优点是延时更低、处理性能得到进一步提高；但该乘加结构逻辑设计复杂，硬件资源消耗大。国防科技大学研制的vr-XDSP中设计了多功能快速浮点融合乘加运算单元，但该设计硬件资源消耗太多，功耗过大。
本文基于高性能计算的应用需求，以M型数字信号处理器（ M-DSP）为研究背景，深入研究FMAC的各功能模块和流水线结构，对已有浮点融合乘加结构p1的关键模块和算法进行了研究与优化，设计了6级流水线结构的FMAC单元，可支持双精度和单精度浮点乘法、乘累加、乘累减、单精度点积和复数运算。对所设计的FMAC单元的寄存器传送语言（Register Transfer Language，RTL）代码实现迸行了仿真测试，并基于45 nm工艺采用Synopsys公司的DC（ Design Compiler）对硬件实现进行了综合，运行频率可达1 GHz。
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