[发明专利]一种用于AI计算的浮点乘法计算方法、电路、设备

说明书

本发明实施例提供的一种用于AI计算的浮点乘法计算方法、电路、设备，该方法包括：将输入的第一数据、第二数据分别进行预处理，得到预设格式的第一格式化数据、第二格式化数据；将所述第一格式化数据、所述第二格式化数据输入到乘法器进行原码有符号整数乘法，得到原码有符号的乘积f；将所述第一格式化数据、所述第二格式化数据输入到加法器进行无符号加法，得到和e；将所述乘积f、所述和e进行压缩处理，得到格式为浮点格式F(p,q)的浮点数据，以便进行输出；其中，所述预设格式为，M格式，为带参数的二元有序数对到实数的一个映射，函数表示为M(S,(f,e)):＝(fe)S；其中，f为有符号数，e为无符号数，S为一个固定的参数，S＝(1(p‑1))‑2+q)通用性强。

技术领域

本发明实施例涉及计算机数据处理技术领域，具体涉及一种用于AI计算的浮点乘法计算方法、电路、设备。

背景技术

符合IEEE 754标准的浮点乘法计算具有普遍的应用范围。IEEE 754标准除了规定通常(Normal)浮点格式之外，还设定了SubNormal、Inf、NaN的几种特殊格式。然而目前的浮点乘法IP大多数是针对处理器中的FPU所设计的，因此需要覆盖IEEE 754标准的所有情况。也有适用于数据通路的浮点乘法器，只保留了Normal格式的支持而不支持其他的特殊格式。

AI计算对浮点乘法有特殊的要求，可以总结如下：支持Normal浮点格式；支持SubNormal浮点格式；对于Inf、NaN，需要视为同符号的最值，目前市面上没有IP可以满足上述要求。

因此，如何提供一种乘法计算电路方案，能够支持Normal浮点格式，支持SubNormal浮点格式，对于Inf、NaN，可以视为同符号的最值，适应与AI计算，通用性强，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种用于AI计算的浮点乘法计算方法、电路、设备，能够支持Normal浮点格式，支持SubNormal浮点格式，对于Inf、NaN，可以视为同符号的最值，适应与AI计算，通用性强。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种用于AI计算的浮点乘法计算方法，包括：

将输入的第一数据、第二数据分别进行预处理，得到预设格式的第一格式化数据、第二格式化数据；

将所述第一格式化数据、所述第二格式化数据输入到乘法器进行原码有符号整数乘法，得到原码有符号的乘积f；

将所述第一格式化数据、所述第二格式化数据输入到加法器进行无符号加法，得到和e；

将所述乘积f、所述和e进行压缩处理，得到格式为浮点格式F(P,Q)的浮点数据，以便进行输出；

其中，所述预设格式为M格式，M格式既是针对乘积结果f和e的预设格式，同时也是第一数据、第二数据格式化后的预设格式，在计算浮点乘法时，所有数据都转换成M格式；M格式为带参数的二元有序数对到实数的一个映射，f与e部分根据S的定义来转换到整数域上，函数表示为M(S,(f,e)):＝(fe)S；其中，f为有符号数，e为无符号数，S为一个固定的参数，S＝(1(p-1))-2+q，p、q为浮点数据F(P,Q)的参数；S是一种映射关系，基于p、q所定义的位宽，所在位置M即对应原浮点数据，所得M并非原浮点数真实值。

优选地，所述将输入的第一数据、第二数据进行预处理，得到预设格式的第一格式化数据、第二格式化数据，包括：

所述将输入的第一数据、第二数据进行预处理，得到预设格式的第一格式化数据、第二格式化数据，包括：

接收2个输入数据格式为F(P,Q)浮点格式的第一数据、第二数据分别进行以下处理：