[发明专利]基于posit数据格式的浮点数乘法运算方法及装置

说明书

本申请提供了一种基于posit数据格式的浮点数乘法运算方法及装置。所述方法包括：获取第一浮点数和第二浮点数之后，分别对第一浮点数和第二浮点数进行分析，根据分析后得到的值，确定目标浮点数。采用posit数据格式进行乘法运算，则可以在0附近保证精度的同时，又可以很大程度的减少数据位宽，从而减少神经网络的训练时间，也降低了对于存储，位宽等资源的需求。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于posit数据格式的浮点数乘法运算方法及装置。

背景技术

随着大数据时代的到来，人工神经网络技术得到飞速发展。人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。

人工神经网络的重点在于数据处理，即对浮点数进行运算、分析，从而建立神经网络模型。目前通常采用IEEE 754规范的规格化单精度浮点数格式(简称为IEEE 754数据格式)的浮点数执行数据处理的过程。这种数据格式的浮点数可以表示一个很大范围的数值，同时也能满足神经网络训练的要求。虽然上述IEEE 754数据格式的浮点数在精度上能够满足神经网络训练的要求，但是由于其位宽较长，在处理这种数据时需要耗费一定的时间并且消耗一定的资源，进而影响神经网络的训练速度，使神经网络训练的效率降低。

如果能够将posit数据格式的浮点数直接用于执行人工神经网络的数据处理过程，将大大缩短所需的时间。但是，目前还没有基于posit数据格式的浮点数的乘法运算方法。

发明内容

本申请提供了一种基于posit数据格式的浮点数乘法运算方法及装置，可用于实现基于posit数据格式的浮点数乘法运算。

第一方面，本申请实施例提供一种基于posit数据格式的浮点数乘法运算方法，所述方法包括：

获取posit数据格式的第一浮点数和posit数据格式的第二浮点数；

对所述第一浮点数进行分析，确定所述第一浮点数中第一符号段的值、第一组织段的值、第一指数段的值和第一尾数段的值；

对所述第二浮点数进行分析，确定所述第二浮点数中第二符号段的值、第二组织段的值、第二指数段的值和第二尾数段的值；

根据所述第一符号段的值和所述第二符号段的值，确定目标符号段的值；

根据所述第一尾数段的值和所述第二尾数段的值，确定目标尾数段的值和目标指数段的进位；

根据所述第一组织段的值、所述第一指数段的值、所述第二组织段的值、所述第二指数段的值和所述目标指数段的进位，确定目标组织段的值和目标指数段的值；

将所述目标符号段的值、所述目标组织段的值、所述目标指数段的值和所述目标尾数段的值以二进制码的形式按照预设总位宽组成目标浮点数。

结合第一方面，在第一方面的一种可实现方式中，根据所述第一符号段的值和所述第二符号段的值，确定目标符号段的值，包括：

按照预设的转换关系，将所述第一符号段的值转换成第一符号段的科学表示值；

按照预设的转换关系，将所述第二符号段的值转换成第二符号段的科学表示值；

根据所述第一符号段的科学表示值和所述第二符号段的科学表示值，确定目标符号段的科学表示值；

按照预设的转换关系，将所述目标符号段的科学表示值转换成所述目标符号段的值。

结合第一方面，在第一方面的一种可实现方式中，所述第一符号段的科学表示值按照下述公式确定：

S_A＝s_A