JP2002304288A - データ演算処理装置及びデータ演算処理プログラム - Google Patents
データ演算処理装置及びデータ演算処理プログラムInfo
- Publication number
- JP2002304288A JP2002304288A JP2001107900A JP2001107900A JP2002304288A JP 2002304288 A JP2002304288 A JP 2002304288A JP 2001107900 A JP2001107900 A JP 2001107900A JP 2001107900 A JP2001107900 A JP 2001107900A JP 2002304288 A JP2002304288 A JP 2002304288A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- scale factor
- group
- block
- scaling
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Complex Calculations (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ブロックフローティング方式において、簡易
な構成により、データの丸め処理による演算精度の向上
を図ることができるデータ演算処理装置を提供する。 【解決手段】 データグループの各データに対して演算
を行い、それら演算データを代表する最小のスケールフ
ァクタをグループスケールファクタ（ＧＳＦ）として検
出し、検出したＧＳＦに基づいて各演算データに対して
スケーリングを行うこれらの処理を、データブロックの
各データグループごとに行い、さらに、検出したＧＳＦ
のうち最小のものをブロックスケールファクタ（ＢＳ
Ｆ）として検出し、演算データに対して再度演算を行う
ときは、その演算の前に、第２シフタ１８により、デー
タグループの各演算データに対して当該データグループ
のＧＳＦおよびＢＳＦに基づいてスケーリングを行い、
スケーリングしたそれら演算データに対してデータの丸
め処理を行う。
な構成により、データの丸め処理による演算精度の向上
を図ることができるデータ演算処理装置を提供する。 【解決手段】 データグループの各データに対して演算
を行い、それら演算データを代表する最小のスケールフ
ァクタをグループスケールファクタ（ＧＳＦ）として検
出し、検出したＧＳＦに基づいて各演算データに対して
スケーリングを行うこれらの処理を、データブロックの
各データグループごとに行い、さらに、検出したＧＳＦ
のうち最小のものをブロックスケールファクタ（ＢＳ
Ｆ）として検出し、演算データに対して再度演算を行う
ときは、その演算の前に、第２シフタ１８により、デー
タグループの各演算データに対して当該データグループ
のＧＳＦおよびＢＳＦに基づいてスケーリングを行い、
スケーリングしたそれら演算データに対してデータの丸
め処理を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、１または複数のデ
ータを含んでデータグループを構成し、さらに複数のデ
ータグループを含んでデータブロックを構成し、データ
ブロック単位でデータを処理する装置に係り、特に、ブ
ロックフローティング方式で固定小数点演算を行うブロ
ックフローティング型のデジタル・シグナル・プロセッ
サ（以下、単にＤＳＰという。）に関する。
ータを含んでデータグループを構成し、さらに複数のデ
ータグループを含んでデータブロックを構成し、データ
ブロック単位でデータを処理する装置に係り、特に、ブ
ロックフローティング方式で固定小数点演算を行うブロ
ックフローティング型のデジタル・シグナル・プロセッ
サ（以下、単にＤＳＰという。）に関する。
【０００２】
【従来の技術】デジタル信号処理における数値表現方法
として、固定小数点表現方法および浮動小数点表現方法
がある。浮動小数点表現方法では、各データが指数部と
仮数部をもち、これにより、高い精度と広いダイナミッ
クレンジが確保可能という利点がある反面、複雑で大規
模なハードウェアが必要となるという問題がある。一
方、固定小数点表現方法では、ハードウェアが簡単で回
路規模も小さくてすむが、演算精度の低下が問題とな
る。そこで、これらの問題への対策法として提案された
のがブロックフローティングという方式である。この方
式では、所定数（例えば、ｍ個）のデータを一つのデー
タブロックとし、データブロックに対し１個のブロック
スケールファクタをもたせ、データブロックのｍ個のデ
ータに対し共通のスケーリング（以下、ブロック正規化
という。）を行うことにより、限られたダイナミックレ
ンジを有効に用いて精度の劣化を抑える。
として、固定小数点表現方法および浮動小数点表現方法
がある。浮動小数点表現方法では、各データが指数部と
仮数部をもち、これにより、高い精度と広いダイナミッ
クレンジが確保可能という利点がある反面、複雑で大規
模なハードウェアが必要となるという問題がある。一
方、固定小数点表現方法では、ハードウェアが簡単で回
路規模も小さくてすむが、演算精度の低下が問題とな
る。そこで、これらの問題への対策法として提案された
のがブロックフローティングという方式である。この方
式では、所定数（例えば、ｍ個）のデータを一つのデー
タブロックとし、データブロックに対し１個のブロック
スケールファクタをもたせ、データブロックのｍ個のデ
ータに対し共通のスケーリング（以下、ブロック正規化
という。）を行うことにより、限られたダイナミックレ
ンジを有効に用いて精度の劣化を抑える。
【０００３】ブロックフローティングを効率良く実現す
るために、例えば、特許協力条約に基づいて公開された
国際出願（国際公開番号WO99/66423）には、図８に示す
ようなデータ演算処理装置が提案されている。図８は、
従来のデータ演算処理装置の構成を示すブロック図であ
る。このデータ演算処理装置は、図８に示すように、デ
ータブロック単位でデータを記憶するためのデータメモ
リ１００と、データメモリ１００のデータに対して積和
演算を行う演算部２００と、ブロックフローティングに
必要な正規化を行うための制御部３００と、これらの制
御を行う制御ロジック４００と、アドレス生成器５００
とで構成されている。データメモリ１００、演算部２０
０、制御部３００および制御ロジック４００は、データ
バス１１０で相互にかつデータ授受可能に接続されてお
り、データメモリ１００、制御部３００およびアドレス
生成器５００は、データアドレスバス１２０で相互にか
つデータ授受可能に接続されている。
るために、例えば、特許協力条約に基づいて公開された
国際出願（国際公開番号WO99/66423）には、図８に示す
ようなデータ演算処理装置が提案されている。図８は、
従来のデータ演算処理装置の構成を示すブロック図であ
る。このデータ演算処理装置は、図８に示すように、デ
ータブロック単位でデータを記憶するためのデータメモ
リ１００と、データメモリ１００のデータに対して積和
演算を行う演算部２００と、ブロックフローティングに
必要な正規化を行うための制御部３００と、これらの制
御を行う制御ロジック４００と、アドレス生成器５００
とで構成されている。データメモリ１００、演算部２０
０、制御部３００および制御ロジック４００は、データ
バス１１０で相互にかつデータ授受可能に接続されてお
り、データメモリ１００、制御部３００およびアドレス
生成器５００は、データアドレスバス１２０で相互にか
つデータ授受可能に接続されている。
【０００４】データメモリ１００は、図示しない外部か
らデータを入力し、図９に示すように、演算部２００の
演算対象となるデータとして、入力したデータをデータ
ブロック単位で格納するようになっている。図９は、デ
ータメモリ１００における演算単位となるデータのデー
タ構造を示す図である。データメモリ１００では、図９
に示すように、データが計算ユニットの数に相当する個
数（この場合、ｋ個）組合わさってデータグループとし
て格納され、さらに、データグループが複数組合わさっ
てデータブロックとして格納される。すなわち、データ
ブロックは、複数のデータグループを含んで構成され、
データグループは、計算ユニットの数に相当する個数の
データを含んで構成されている。
らデータを入力し、図９に示すように、演算部２００の
演算対象となるデータとして、入力したデータをデータ
ブロック単位で格納するようになっている。図９は、デ
ータメモリ１００における演算単位となるデータのデー
タ構造を示す図である。データメモリ１００では、図９
に示すように、データが計算ユニットの数に相当する個
数（この場合、ｋ個）組合わさってデータグループとし
て格納され、さらに、データグループが複数組合わさっ
てデータブロックとして格納される。すなわち、データ
ブロックは、複数のデータグループを含んで構成され、
データグループは、計算ユニットの数に相当する個数の
データを含んで構成されている。
【０００５】演算部２００は、同一機能を有するｋ個の
計算ユニットＰ0〜Ｐk-1で構成されている。各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1には、一つのデータグループのデータが
それぞれ振り分けられ、各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1は、
データグループ単位でデータを並列処理する。各計算ユ
ニットＰ0〜Ｐk-1は、与えられたスケールファクタに基
づいてデータに対してスケーリングを行う第２シフタ１
０と、第２シフタ１０からのデータに対して積和演算を
行う積和演算器１２と、積和演算器１２からの演算デー
タのスケールファクタを算出するユニットスケールファ
クタ検出器１４と、与えられたスケールファクタに基づ
いて積和演算器１２からの演算データに対してスケーリ
ングを行う第１シフタ１６とで構成されている。
計算ユニットＰ0〜Ｐk-1で構成されている。各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1には、一つのデータグループのデータが
それぞれ振り分けられ、各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1は、
データグループ単位でデータを並列処理する。各計算ユ
ニットＰ0〜Ｐk-1は、与えられたスケールファクタに基
づいてデータに対してスケーリングを行う第２シフタ１
０と、第２シフタ１０からのデータに対して積和演算を
行う積和演算器１２と、積和演算器１２からの演算デー
タのスケールファクタを算出するユニットスケールファ
クタ検出器１４と、与えられたスケールファクタに基づ
いて積和演算器１２からの演算データに対してスケーリ
ングを行う第１シフタ１６とで構成されている。
【０００６】ユニットスケールファクタ検出器１４は、
積和演算器１２からの演算データの冗長なビット数を算
出し、これをスケールファクタとして算出するようにな
っている。ここで、スケールファクタは、データをビッ
トシフトするときのシフト量であり、シフトするビット
数を示す。以下、グループスケールファクタおよびブロ
ックスケールファクタについても同様である。
積和演算器１２からの演算データの冗長なビット数を算
出し、これをスケールファクタとして算出するようにな
っている。ここで、スケールファクタは、データをビッ
トシフトするときのシフト量であり、シフトするビット
数を示す。以下、グループスケールファクタおよびブロ
ックスケールファクタについても同様である。
【０００７】第２シフタ１０は、与えられたスケールフ
ァクタに相当するシフト量で、与えられたデータに対し
て下位ビットの方向へビットシフト（以下、単に右シフ
トという。）を行うようになっている。第１シフタ１６
は、与えられたスケールファクタに相当するシフト量
で、積和演算器１２からの演算データに対して上位ビッ
トの方向へビットシフト（以下、単に左シフトとい
う。）を行うようになっている。また、第１シフタ１６
からの演算データは、さらに次のブロック処理に備える
ため、データメモリ１００に格納されるが、データメモ
リ１００のデータのビット数は、第１シフタ１６からの
演算データのそれよりも少ないため、第１シフタ１６
は、左シフトした演算データのうち最上位ビットを基準
としてデータメモリ１００のデータのビット数分を取
り、それよりも下位のビットを切り捨て、データメモリ
１００のデータのビット数の演算データとして丸め処理
を行うようになっている。
ァクタに相当するシフト量で、与えられたデータに対し
て下位ビットの方向へビットシフト（以下、単に右シフ
トという。）を行うようになっている。第１シフタ１６
は、与えられたスケールファクタに相当するシフト量
で、積和演算器１２からの演算データに対して上位ビッ
トの方向へビットシフト（以下、単に左シフトとい
う。）を行うようになっている。また、第１シフタ１６
からの演算データは、さらに次のブロック処理に備える
ため、データメモリ１００に格納されるが、データメモ
リ１００のデータのビット数は、第１シフタ１６からの
演算データのそれよりも少ないため、第１シフタ１６
は、左シフトした演算データのうち最上位ビットを基準
としてデータメモリ１００のデータのビット数分を取
り、それよりも下位のビットを切り捨て、データメモリ
１００のデータのビット数の演算データとして丸め処理
を行うようになっている。
【０００８】制御部３００は、ユニットスケールファク
タ検出器１４で算出したスケールファクタからグループ
スケールファクタを検出するグループスケールファクタ
検出器５０と、グループスケールファクタを格納するグ
ループスケールファクタレジスタファイル５２と、グル
ープスケールファクタからブロックスケールファクタを
検出するブロックスケールファクタ検出器５４と、ブロ
ックスケールファクタを格納するブロックスケールファ
クタレジスタ５６と、グループスケールファクタとブロ
ックスケールファクタの差分を計算する桁合わせ用加算
器６０とで構成されている。
タ検出器１４で算出したスケールファクタからグループ
スケールファクタを検出するグループスケールファクタ
検出器５０と、グループスケールファクタを格納するグ
ループスケールファクタレジスタファイル５２と、グル
ープスケールファクタからブロックスケールファクタを
検出するブロックスケールファクタ検出器５４と、ブロ
ックスケールファクタを格納するブロックスケールファ
クタレジスタ５６と、グループスケールファクタとブロ
ックスケールファクタの差分を計算する桁合わせ用加算
器６０とで構成されている。
【０００９】グループスケールファクタ検出器５０は、
各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1のユニットスケールファクタ
検出器１４で算出したスケールファクタうち最小のもの
をグループスケールファクタとして検出し、制御ロジッ
ク４００の制御により、検出したグループスケールファ
クタをグループスケールファクタレジスタファイル５２
および各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に出
力するようになっている。例えば、各計算ユニットＰ0
〜Ｐk-1（例えば、ｋ＝３）のユニットスケールファク
タ検出器１４からスケールファクタとして「１」、
「２」、「３」を入力した場合、そのうちの最小値であ
る「１」をそのグループスケールファクタとして検出す
る。
各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1のユニットスケールファクタ
検出器１４で算出したスケールファクタうち最小のもの
をグループスケールファクタとして検出し、制御ロジッ
ク４００の制御により、検出したグループスケールファ
クタをグループスケールファクタレジスタファイル５２
および各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に出
力するようになっている。例えば、各計算ユニットＰ0
〜Ｐk-1（例えば、ｋ＝３）のユニットスケールファク
タ検出器１４からスケールファクタとして「１」、
「２」、「３」を入力した場合、そのうちの最小値であ
る「１」をそのグループスケールファクタとして検出す
る。
【００１０】グループスケールファクタレジスタファイ
ル５２は、グループスケールファクタ検出器５０で検出
したグループスケールファクタをそれぞれ一時的に格納
し、制御ロジック４００の制御により、データメモリ１
００または桁合わせ用加算器６０にグループスケールフ
ァクタを出力するようになっている。ブロックスケール
ファクタ検出器５４は、グループスケールファクタ検出
器５０で検出したグループスケールファクタのうち最小
のものをブロックスケールファクタとして検出するよう
になっている。例えば、あるデータブロックのグループ
スケールファクタが「３」、「４」、「５」として検出
された場合、そのうちの最小値である「３」をそのブロ
ックスケールファクタとして検出する。
ル５２は、グループスケールファクタ検出器５０で検出
したグループスケールファクタをそれぞれ一時的に格納
し、制御ロジック４００の制御により、データメモリ１
００または桁合わせ用加算器６０にグループスケールフ
ァクタを出力するようになっている。ブロックスケール
ファクタ検出器５４は、グループスケールファクタ検出
器５０で検出したグループスケールファクタのうち最小
のものをブロックスケールファクタとして検出するよう
になっている。例えば、あるデータブロックのグループ
スケールファクタが「３」、「４」、「５」として検出
された場合、そのうちの最小値である「３」をそのブロ
ックスケールファクタとして検出する。
【００１１】ブロックスケールファクタレジスタ５６
は、ブロックスケールファクタ検出器５４で検出したブ
ロックスケールファクタを一時的に格納し、制御ロジッ
ク４００の制御により、データメモリ１００または桁合
わせ用加算器６０にグループスケールファクタを出力す
るようになっている。桁合わせ用加算器６０は、グルー
プスケールファクタレジスタファイル５２から出力され
たグループスケールファクタと、ブロックスケールファ
クタレジスタ５６から出力されたブロックスケールファ
クタとを入力し、グループスケールファクタからブロッ
クスケールファクタを減算してその差分を計算し、制御
ロジック４００の制御により、その差分からなるスケー
ルファクタを各計算ユニットＰ 0〜Ｐk-1の第２シフタ１
０に出力するようになっている。
は、ブロックスケールファクタ検出器５４で検出したブ
ロックスケールファクタを一時的に格納し、制御ロジッ
ク４００の制御により、データメモリ１００または桁合
わせ用加算器６０にグループスケールファクタを出力す
るようになっている。桁合わせ用加算器６０は、グルー
プスケールファクタレジスタファイル５２から出力され
たグループスケールファクタと、ブロックスケールファ
クタレジスタ５６から出力されたブロックスケールファ
クタとを入力し、グループスケールファクタからブロッ
クスケールファクタを減算してその差分を計算し、制御
ロジック４００の制御により、その差分からなるスケー
ルファクタを各計算ユニットＰ 0〜Ｐk-1の第２シフタ１
０に出力するようになっている。
【００１２】制御ロジック４００は、データメモリ１０
０のデータに対して初めて演算を行うときは、次の制御
処理を実行するようになっている。まず、データブロッ
ク単位でデータをデータメモリ１００から読み出し、デ
ータブロックの各データグループごとに、データグルー
プのデータをそれぞれデータバス１１０経由で各計算ユ
ニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１０に振り分ける。
０のデータに対して初めて演算を行うときは、次の制御
処理を実行するようになっている。まず、データブロッ
ク単位でデータをデータメモリ１００から読み出し、デ
ータブロックの各データグループごとに、データグルー
プのデータをそれぞれデータバス１１０経由で各計算ユ
ニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１０に振り分ける。
【００１３】そして、グループスケールファクタ検出器
５０で検出したグループスケールファクタを各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ 0〜Ｐk-1の第１シフタ１６からの演算データをデー
タバス１１０経由でデータメモリ１００に格納する。ま
た、制御ロジック４００は、データメモリ１００のデー
タに対して再度演算を行うときは、次の制御処理を実行
するようになっている。
５０で検出したグループスケールファクタを各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ 0〜Ｐk-1の第１シフタ１６からの演算データをデー
タバス１１０経由でデータメモリ１００に格納する。ま
た、制御ロジック４００は、データメモリ１００のデー
タに対して再度演算を行うときは、次の制御処理を実行
するようになっている。
【００１４】まず、データブロック単位で演算データを
データメモリ１００から読み出し、データブロックの各
データグループごとに、データグループの演算データを
それぞれデータバス１１０経由で各計算ユニットＰ0〜
Ｐk-1の第２シフタ１０に与える。これと同時に、各計
算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１０に与えたデータ
のグループスケールファクタおよびブロックスケールフ
ァクタがグループスケールファクタレジスタファイル５
２およびブロックスケールファクタレジスタ５６に格納
されているときは、ブロックスケールファクタレジスタ
５６からブロックスケールファクタを読み出して桁合わ
せ用加算器６０に与え、グループスケールファクタレジ
スタファイル５２からグループスケールファクタを順次
読み出して桁合わせ用加算器６０に与え、桁合わせ用加
算器６０により各グループスケールファクタとブロック
スケールファクタとの差分を計算し、その差分からなる
スケールファクタを各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シ
フタ１０に与える。
データメモリ１００から読み出し、データブロックの各
データグループごとに、データグループの演算データを
それぞれデータバス１１０経由で各計算ユニットＰ0〜
Ｐk-1の第２シフタ１０に与える。これと同時に、各計
算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１０に与えたデータ
のグループスケールファクタおよびブロックスケールフ
ァクタがグループスケールファクタレジスタファイル５
２およびブロックスケールファクタレジスタ５６に格納
されているときは、ブロックスケールファクタレジスタ
５６からブロックスケールファクタを読み出して桁合わ
せ用加算器６０に与え、グループスケールファクタレジ
スタファイル５２からグループスケールファクタを順次
読み出して桁合わせ用加算器６０に与え、桁合わせ用加
算器６０により各グループスケールファクタとブロック
スケールファクタとの差分を計算し、その差分からなる
スケールファクタを各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シ
フタ１０に与える。
【００１５】そして、グループスケールファクタ検出器
５０で検出したグループスケールファクタを各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ 0〜Ｐk-1の第１シフタ１６からの演算データをデー
タバス１１０経由でデータメモリ１００に格納する。
５０で検出したグループスケールファクタを各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ 0〜Ｐk-1の第１シフタ１６からの演算データをデー
タバス１１０経由でデータメモリ１００に格納する。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】このように、ブロック
フローティング方式においてデータの丸め処理を適用す
るには、データの丸め処理が演算結果に対して行うもの
であることから、上記従来のデータ演算処理装置のよう
に、第１シフタ１６でシフトした演算データに対してデ
ータの丸め処理を行う構成が考えられる。
フローティング方式においてデータの丸め処理を適用す
るには、データの丸め処理が演算結果に対して行うもの
であることから、上記従来のデータ演算処理装置のよう
に、第１シフタ１６でシフトした演算データに対してデ
ータの丸め処理を行う構成が考えられる。
【００１７】しかしながら、上記従来のデータ演算処理
装置にあっては、第１シフタ１６でシフトした演算デー
タに対してデータの丸め処理を行う構成となっているた
め、それぞれの演算データは、その小数点位置を基準と
して異なる桁位置でデータの丸め処理が行われることに
なる。例えば、小数点位置が上位２ビットと３ビットと
の間にある１６ビットの演算データが第１シフタ１６で
３ビット左シフトされた場合と、２ビットシフトされた
場合とでは、データの丸め処理を行う桁位置が小数点位
置を基準として１桁ずれることになる。したがって、デ
ータの丸め処理による演算精度の向上を十分に図ること
ができなかった。
装置にあっては、第１シフタ１６でシフトした演算デー
タに対してデータの丸め処理を行う構成となっているた
め、それぞれの演算データは、その小数点位置を基準と
して異なる桁位置でデータの丸め処理が行われることに
なる。例えば、小数点位置が上位２ビットと３ビットと
の間にある１６ビットの演算データが第１シフタ１６で
３ビット左シフトされた場合と、２ビットシフトされた
場合とでは、データの丸め処理を行う桁位置が小数点位
置を基準として１桁ずれることになる。したがって、デ
ータの丸め処理による演算精度の向上を十分に図ること
ができなかった。
【００１８】一方、第１シフタ１６でシフトする前にデ
ータの丸め処理を行う構成も考えられるが、その場合、
データの丸め処理を行う桁位置がグループスケールファ
クタの値によって変動し一定ではないため、これを実現
しようとすると複雑な構成となってしまう。そこで、本
発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に
着目してなされたものであって、ブロックフローティン
グ方式において、簡易な構成により、データの丸め処理
による演算精度の向上を図ることができるデータ演算処
理装置およびデータ演算処理プログラムを提供すること
を目的としている。
ータの丸め処理を行う構成も考えられるが、その場合、
データの丸め処理を行う桁位置がグループスケールファ
クタの値によって変動し一定ではないため、これを実現
しようとすると複雑な構成となってしまう。そこで、本
発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に
着目してなされたものであって、ブロックフローティン
グ方式において、簡易な構成により、データの丸め処理
による演算精度の向上を図ることができるデータ演算処
理装置およびデータ演算処理プログラムを提供すること
を目的としている。
【００１９】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る請求項１記載のデータ演算処理装置
は、１または複数のデータを含んでデータグループを構
成し、さらに複数のデータグループを含んでデータブロ
ックを構成し、前記データブロック単位でデータを処理
する装置であって、前記データグループの各データに対
して演算を行い、それら演算データのうち絶対値が最大
となるもののスケールファクタをグループスケールファ
クタとして検出し、検出したグループスケールファクタ
に基づいて前記各演算データに対してスケーリングを行
うこれら一連の処理を、前記データブロックの各データ
グループごとに行い、さらに、検出したグループスケー
ルファクタのうち絶対値が最大となる演算データに対応
するものをブロックスケールファクタとして検出し、前
記スケーリングした演算データに対して再度演算を行う
ときは、その演算の前に、前記データグループの各演算
データに対して当該データグループのグループスケール
ファクタおよび前記ブロックスケールファクタに基づい
てスケーリングを行い、スケーリングしたそれら演算デ
ータに対してデータの丸め処理を行うようになってい
る。
に、本発明に係る請求項１記載のデータ演算処理装置
は、１または複数のデータを含んでデータグループを構
成し、さらに複数のデータグループを含んでデータブロ
ックを構成し、前記データブロック単位でデータを処理
する装置であって、前記データグループの各データに対
して演算を行い、それら演算データのうち絶対値が最大
となるもののスケールファクタをグループスケールファ
クタとして検出し、検出したグループスケールファクタ
に基づいて前記各演算データに対してスケーリングを行
うこれら一連の処理を、前記データブロックの各データ
グループごとに行い、さらに、検出したグループスケー
ルファクタのうち絶対値が最大となる演算データに対応
するものをブロックスケールファクタとして検出し、前
記スケーリングした演算データに対して再度演算を行う
ときは、その演算の前に、前記データグループの各演算
データに対して当該データグループのグループスケール
ファクタおよび前記ブロックスケールファクタに基づい
てスケーリングを行い、スケーリングしたそれら演算デ
ータに対してデータの丸め処理を行うようになってい
る。
【００２０】このような構成であれば、データグループ
の各データに対して演算が行われ、それら演算データの
うち絶対値が最大となるもののスケールファクタがグル
ープスケールファクタとして検出され、検出されたグル
ープスケールファクタに基づいて、各演算データに対し
てスケーリングが行われる。こうした一連の処理が、デ
ータブロックの各データグループごとに行われる。そし
て、一つのデータブロックについて処理が終了すると、
各データグループごとに検出されたグループスケールフ
ァクタのうち絶対値が最大となる演算データに対応する
ものがブロックスケールファクタとして検出される。
の各データに対して演算が行われ、それら演算データの
うち絶対値が最大となるもののスケールファクタがグル
ープスケールファクタとして検出され、検出されたグル
ープスケールファクタに基づいて、各演算データに対し
てスケーリングが行われる。こうした一連の処理が、デ
ータブロックの各データグループごとに行われる。そし
て、一つのデータブロックについて処理が終了すると、
各データグループごとに検出されたグループスケールフ
ァクタのうち絶対値が最大となる演算データに対応する
ものがブロックスケールファクタとして検出される。
【００２１】次に、スケーリングされた演算データに対
して再度演算を行うときは、データグループの各演算デ
ータに対して、そのデータグループのグループスケール
ファクタおよびブロックスケールファクタに基づいてス
ケーリングが行われ、スケーリングされたそれら演算デ
ータに対してデータの丸め処理が行われる。このデータ
の丸め処理では、同一のデータグループに属する演算デ
ータについては、そのグループスケールファクタおよび
ブロックスケールファクタが同一であるため、それらに
基づくスケーリングにより、データの丸め処理を行う桁
位置が同一となる。
して再度演算を行うときは、データグループの各演算デ
ータに対して、そのデータグループのグループスケール
ファクタおよびブロックスケールファクタに基づいてス
ケーリングが行われ、スケーリングされたそれら演算デ
ータに対してデータの丸め処理が行われる。このデータ
の丸め処理では、同一のデータグループに属する演算デ
ータについては、そのグループスケールファクタおよび
ブロックスケールファクタが同一であるため、それらに
基づくスケーリングにより、データの丸め処理を行う桁
位置が同一となる。
【００２２】ここで、スケールファクタとしては、例え
ば、データをビットシフトするときのシフト量を挙げる
ことができる。この場合、スケールファクタに相当する
シフト量で、データに対してビットシフトを行うことに
よりスケーリングを行う。以下、請求項６記載のデータ
演算処理装置において同じである。また、グループスケ
ールファクタを検出する構成としては、例えば、データ
グループの各データに対して演算を行った後、それら演
算データのスケールファクタを算出し、算出したスケー
ルファクタのうち最小のものをグループスケールファク
タとして検出するようになっていてもよいし、それら演
算データのスケールファクタを算出せず、それら演算デ
ータから直接グループスケールファクタを検出するよう
になっていてもよい。
ば、データをビットシフトするときのシフト量を挙げる
ことができる。この場合、スケールファクタに相当する
シフト量で、データに対してビットシフトを行うことに
よりスケーリングを行う。以下、請求項６記載のデータ
演算処理装置において同じである。また、グループスケ
ールファクタを検出する構成としては、例えば、データ
グループの各データに対して演算を行った後、それら演
算データのスケールファクタを算出し、算出したスケー
ルファクタのうち最小のものをグループスケールファク
タとして検出するようになっていてもよいし、それら演
算データのスケールファクタを算出せず、それら演算デ
ータから直接グループスケールファクタを検出するよう
になっていてもよい。
【００２３】さらに、本発明に係る請求項２記載のデー
タ演算処理装置は、請求項１記載のデータ演算処理装置
において、前記演算は、所定ビット数のデータに対して
行うようになっており、前記グループスケールファクタ
および前記ブロックスケールファクタに基づいてスケー
リングした各演算データごとに、当該演算データから、
その最上位ビットを基準として前記所定ビット数よりも
多いビット数のデータを抽出し、抽出したデータのうち
その最上位ビットを基準として前記所定ビット数のデー
タ以外のものの値に基づいて前記データの丸め処理を行
うようになっている。
タ演算処理装置は、請求項１記載のデータ演算処理装置
において、前記演算は、所定ビット数のデータに対して
行うようになっており、前記グループスケールファクタ
および前記ブロックスケールファクタに基づいてスケー
リングした各演算データごとに、当該演算データから、
その最上位ビットを基準として前記所定ビット数よりも
多いビット数のデータを抽出し、抽出したデータのうち
その最上位ビットを基準として前記所定ビット数のデー
タ以外のものの値に基づいて前記データの丸め処理を行
うようになっている。
【００２４】このような構成であれば、スケーリングさ
れた演算データに対して再度演算を行うときは、データ
グループの各演算データに対して、そのデータグループ
のグループスケールファクタおよびブロックスケールフ
ァクタに基づいてスケーリングが行われる。そして、ス
ケーリングされたそれら演算データごとに、その演算デ
ータから、その最上位ビットを基準として所定ビット数
よりも多いビット数のデータが抽出され、抽出されたデ
ータのうちその最上位ビットを基準として所定ビット数
のデータ以外のものの値に基づいてデータの丸め処理が
行われる。
れた演算データに対して再度演算を行うときは、データ
グループの各演算データに対して、そのデータグループ
のグループスケールファクタおよびブロックスケールフ
ァクタに基づいてスケーリングが行われる。そして、ス
ケーリングされたそれら演算データごとに、その演算デ
ータから、その最上位ビットを基準として所定ビット数
よりも多いビット数のデータが抽出され、抽出されたデ
ータのうちその最上位ビットを基準として所定ビット数
のデータ以外のものの値に基づいてデータの丸め処理が
行われる。
【００２５】さらに、本発明に係る請求項３記載のデー
タ演算処理装置は、請求項２記載のデータ演算処理装置
において、前記グループスケールファクタおよび前記ブ
ロックスケールファクタに基づいてスケーリングした各
演算データごとに、当該演算データから、その最上位ビ
ットを基準として前記所定ビット数よりも１ビット多い
ビット数のデータを抽出し、抽出したデータのうちその
最上位ビットを基準として前記所定ビット数のデータ以
外のものの値に基づいて前記データの丸め処理を行うよ
うになっている。
タ演算処理装置は、請求項２記載のデータ演算処理装置
において、前記グループスケールファクタおよび前記ブ
ロックスケールファクタに基づいてスケーリングした各
演算データごとに、当該演算データから、その最上位ビ
ットを基準として前記所定ビット数よりも１ビット多い
ビット数のデータを抽出し、抽出したデータのうちその
最上位ビットを基準として前記所定ビット数のデータ以
外のものの値に基づいて前記データの丸め処理を行うよ
うになっている。
【００２６】このような構成であれば、スケーリングさ
れた演算データに対して再度演算を行うときは、データ
グループの各演算データに対して、そのデータグループ
のグループスケールファクタおよびブロックスケールフ
ァクタに基づいてスケーリングが行われる。そして、ス
ケーリングされたそれら演算データごとに、その演算デ
ータから、その最上位ビットを基準として所定ビット数
よりも１ビット多いビット数のデータが抽出され、抽出
されたデータのうちその最上位ビットを基準として所定
ビット数のデータ以外のものの値に基づいてデータの丸
め処理が行われる。
れた演算データに対して再度演算を行うときは、データ
グループの各演算データに対して、そのデータグループ
のグループスケールファクタおよびブロックスケールフ
ァクタに基づいてスケーリングが行われる。そして、ス
ケーリングされたそれら演算データごとに、その演算デ
ータから、その最上位ビットを基準として所定ビット数
よりも１ビット多いビット数のデータが抽出され、抽出
されたデータのうちその最上位ビットを基準として所定
ビット数のデータ以外のものの値に基づいてデータの丸
め処理が行われる。
【００２７】さらに、本発明に係る請求項４記載のデー
タ演算処理装置は、請求項３記載のデータ演算処理装置
において、前記データの丸め処理は、前記抽出したデー
タのうちその最上位ビットを基準として前記所定ビット
数のデータ以外のものの値に１ビットを加算し、その加
算結果のうちその最上位ビットを基準として前記所定ビ
ット数のデータを演算対象として出力するようになって
いる。
タ演算処理装置は、請求項３記載のデータ演算処理装置
において、前記データの丸め処理は、前記抽出したデー
タのうちその最上位ビットを基準として前記所定ビット
数のデータ以外のものの値に１ビットを加算し、その加
算結果のうちその最上位ビットを基準として前記所定ビ
ット数のデータを演算対象として出力するようになって
いる。
【００２８】このような構成であれば、データの丸め処
理では、抽出されたデータのうちその最上位ビットを基
準として所定ビット数のデータ以外のものの値に１ビッ
トが加算され、その加算結果のうちその最上位ビットを
基準として所定ビット数のデータが演算対象として出力
される。さらに、本発明に係る請求項５記載のデータ演
算処理装置は、請求項１ないし４のいずれかに記載のデ
ータ演算処理装置において、前記スケーリングした演算
データに対して再度演算を行うときは、その演算の前
に、前記データグループの各演算データに対して当該デ
ータグループのグループスケールファクタと前記ブロッ
クスケールファクタとの差分に基づいてスケーリングを
行うようになっている。
理では、抽出されたデータのうちその最上位ビットを基
準として所定ビット数のデータ以外のものの値に１ビッ
トが加算され、その加算結果のうちその最上位ビットを
基準として所定ビット数のデータが演算対象として出力
される。さらに、本発明に係る請求項５記載のデータ演
算処理装置は、請求項１ないし４のいずれかに記載のデ
ータ演算処理装置において、前記スケーリングした演算
データに対して再度演算を行うときは、その演算の前
に、前記データグループの各演算データに対して当該デ
ータグループのグループスケールファクタと前記ブロッ
クスケールファクタとの差分に基づいてスケーリングを
行うようになっている。
【００２９】このような構成であれば、スケーリングさ
れた演算データに対して再度演算を行うときは、データ
グループの各演算データに対して、そのデータグループ
のグループスケールファクタとブロックスケールファク
タとの差分に基づいてスケーリングが行われる。さら
に、本発明に係る請求項６記載のデータ演算処理装置
は、複数の計算ユニットを備え、１または複数のデータ
を含んでデータグループを構成し、さらに複数のデータ
グループを含んでデータブロックを構成し、前記データ
ブロック単位でデータを処理する装置であって、前記各
計算ユニットは、与えられたスケールファクタに基づい
てデータに対してスケーリングを行う第１スケーリング
手段と、前記第１スケーリング手段からのデータに対し
て演算を行う演算手段と、前記演算手段からの演算デー
タのスケールファクタを算出するスケールファクタ算出
手段と、与えられた他のスケールファクタに基づいて前
記演算手段からの演算データに対してスケーリングを行
う第２スケーリング手段とを有し、さらに、データを記
憶するための記憶手段と、前記各計算ユニットのスケー
ルファクタ算出手段で算出したスケールファクタのうち
絶対値が最大となる演算データに対応するものをグルー
プスケールファクタとして検出するグループスケールフ
ァクタ検出手段と、前記グループスケールファクタ検出
手段で検出したグループスケールファクタのうち絶対値
が最大となる演算データに対応するものをブロックスケ
ールファクタとして検出するブロックスケールファクタ
検出手段と、データ処理のための制御を行う制御手段と
を備え、前記制御手段は、前記データブロック単位でデ
ータを前記記憶手段から読み出し、前記データブロック
の各データグループごとに、前記データグループのデー
タをそれぞれ前記各計算ユニットの第１スケーリング手
段に振り分け、前記グループスケールファクタ検出手段
で検出したグループスケールファクタを前記各計算ユニ
ットの第２スケーリング手段に与え、前記各計算ユニッ
トの第２スケーリング手段からの演算データを前記記憶
手段に格納し、前記記憶手段の演算データに対して再度
演算を行うときは、前記データブロックの各データグル
ープごとに、前記データグループの演算データをそれぞ
れ前記各計算ユニットの第１スケーリング手段に振り分
けるとともに、前記データグループのグループスケール
ファクタと前記ブロックスケールファクタとの差分から
なるスケールファクタを前記各計算ユニットの第１スケ
ーリング手段に与え、前記第１スケーリング手段は、与
えられたスケールファクタに基づいてデータに対してス
ケーリングを行い、スケーリングしたデータに対してデ
ータの丸め処理を行うようになっている。
れた演算データに対して再度演算を行うときは、データ
グループの各演算データに対して、そのデータグループ
のグループスケールファクタとブロックスケールファク
タとの差分に基づいてスケーリングが行われる。さら
に、本発明に係る請求項６記載のデータ演算処理装置
は、複数の計算ユニットを備え、１または複数のデータ
を含んでデータグループを構成し、さらに複数のデータ
グループを含んでデータブロックを構成し、前記データ
ブロック単位でデータを処理する装置であって、前記各
計算ユニットは、与えられたスケールファクタに基づい
てデータに対してスケーリングを行う第１スケーリング
手段と、前記第１スケーリング手段からのデータに対し
て演算を行う演算手段と、前記演算手段からの演算デー
タのスケールファクタを算出するスケールファクタ算出
手段と、与えられた他のスケールファクタに基づいて前
記演算手段からの演算データに対してスケーリングを行
う第２スケーリング手段とを有し、さらに、データを記
憶するための記憶手段と、前記各計算ユニットのスケー
ルファクタ算出手段で算出したスケールファクタのうち
絶対値が最大となる演算データに対応するものをグルー
プスケールファクタとして検出するグループスケールフ
ァクタ検出手段と、前記グループスケールファクタ検出
手段で検出したグループスケールファクタのうち絶対値
が最大となる演算データに対応するものをブロックスケ
ールファクタとして検出するブロックスケールファクタ
検出手段と、データ処理のための制御を行う制御手段と
を備え、前記制御手段は、前記データブロック単位でデ
ータを前記記憶手段から読み出し、前記データブロック
の各データグループごとに、前記データグループのデー
タをそれぞれ前記各計算ユニットの第１スケーリング手
段に振り分け、前記グループスケールファクタ検出手段
で検出したグループスケールファクタを前記各計算ユニ
ットの第２スケーリング手段に与え、前記各計算ユニッ
トの第２スケーリング手段からの演算データを前記記憶
手段に格納し、前記記憶手段の演算データに対して再度
演算を行うときは、前記データブロックの各データグル
ープごとに、前記データグループの演算データをそれぞ
れ前記各計算ユニットの第１スケーリング手段に振り分
けるとともに、前記データグループのグループスケール
ファクタと前記ブロックスケールファクタとの差分から
なるスケールファクタを前記各計算ユニットの第１スケ
ーリング手段に与え、前記第１スケーリング手段は、与
えられたスケールファクタに基づいてデータに対してス
ケーリングを行い、スケーリングしたデータに対してデ
ータの丸め処理を行うようになっている。
【００３０】このような構成であれば、制御手段によ
り、データブロック単位でデータが記憶手段から読み出
され、データブロックの各データグループごとに、デー
タグループのデータがそれぞれ各計算ユニットの第１ス
ケーリング手段に振り分けられる。各計算ユニットで
は、初期状態では第１スケーリング手段にスケールファ
クタが与えられないので、第１スケーリング手段による
スケーリングが行われず、そのまま演算手段に入力され
る。そして、演算手段により、第１スケーリング手段か
らのデータに対して演算が行われ、スケールファクタ算
出手段により、演算手段からの演算データのスケールフ
ァクタが算出される。
り、データブロック単位でデータが記憶手段から読み出
され、データブロックの各データグループごとに、デー
タグループのデータがそれぞれ各計算ユニットの第１ス
ケーリング手段に振り分けられる。各計算ユニットで
は、初期状態では第１スケーリング手段にスケールファ
クタが与えられないので、第１スケーリング手段による
スケーリングが行われず、そのまま演算手段に入力され
る。そして、演算手段により、第１スケーリング手段か
らのデータに対して演算が行われ、スケールファクタ算
出手段により、演算手段からの演算データのスケールフ
ァクタが算出される。
【００３１】各計算ユニットでスケールファクタが算出
されると、グループスケールファクタ検出手段により、
各計算ユニットのスケールファクタ算出手段で算出され
たスケールファクタのうち絶対値が最大となる演算デー
タに対応するものがグループスケールファクタとして検
出され、制御手段により、算出されたグループスケール
ファクタが各計算ユニットの第２スケーリング手段に与
えられる。
されると、グループスケールファクタ検出手段により、
各計算ユニットのスケールファクタ算出手段で算出され
たスケールファクタのうち絶対値が最大となる演算デー
タに対応するものがグループスケールファクタとして検
出され、制御手段により、算出されたグループスケール
ファクタが各計算ユニットの第２スケーリング手段に与
えられる。
【００３２】これにより、各計算ユニットでは、第２ス
ケーリング手段により、与えられたグループスケールフ
ァクタに基づいて、演算手段からの演算データに対して
スケーリングが行われる。このように各計算ユニットで
演算データに対してスケーリングが行われると、制御手
段により、各計算ユニットの第２スケーリング手段から
の演算データが記憶手段に格納されるとともに、ブロッ
クスケールファクタ検出手段により、グループスケール
ファクタ検出手段で検出されたグループスケールファク
タのうち絶対値が最大となる演算データに対応するもの
がブロックスケールファクタとして検出される。
ケーリング手段により、与えられたグループスケールフ
ァクタに基づいて、演算手段からの演算データに対して
スケーリングが行われる。このように各計算ユニットで
演算データに対してスケーリングが行われると、制御手
段により、各計算ユニットの第２スケーリング手段から
の演算データが記憶手段に格納されるとともに、ブロッ
クスケールファクタ検出手段により、グループスケール
ファクタ検出手段で検出されたグループスケールファク
タのうち絶対値が最大となる演算データに対応するもの
がブロックスケールファクタとして検出される。
【００３３】次に、記憶手段の演算データに対して再度
演算を行うときは、制御手段により、データブロック単
位で演算データが記憶手段から読み出され、データブロ
ックの各データグループごとに、データグループの演算
データがそれぞれ各計算ユニットの第１スケーリング手
段に振り分けられるとともに、そのデータグループのグ
ループスケールファクタとブロックスケールファクタと
の差分からなるスケールファクタが各計算ユニットの第
１スケーリング手段に与えられる。
演算を行うときは、制御手段により、データブロック単
位で演算データが記憶手段から読み出され、データブロ
ックの各データグループごとに、データグループの演算
データがそれぞれ各計算ユニットの第１スケーリング手
段に振り分けられるとともに、そのデータグループのグ
ループスケールファクタとブロックスケールファクタと
の差分からなるスケールファクタが各計算ユニットの第
１スケーリング手段に与えられる。
【００３４】各計算ユニットでは、第１スケーリング手
段により、前回の処理において検出されたグループスケ
ールファクタとブロックスケールファクタとの差分から
なるスケールファクタに基づいて、与えられた演算デー
タに対してスケーリングが行われ、スケーリングされた
演算データに対してデータの丸め処理が行われる。この
データの丸め処理では、同一のデータグループに属する
演算データについては、そのグループスケールファクタ
およびブロックスケールファクタが同一であるため、そ
れらに基づくスケーリングにより、データの丸め処理を
行う桁位置が同一となる。
段により、前回の処理において検出されたグループスケ
ールファクタとブロックスケールファクタとの差分から
なるスケールファクタに基づいて、与えられた演算デー
タに対してスケーリングが行われ、スケーリングされた
演算データに対してデータの丸め処理が行われる。この
データの丸め処理では、同一のデータグループに属する
演算データについては、そのグループスケールファクタ
およびブロックスケールファクタが同一であるため、そ
れらに基づくスケーリングにより、データの丸め処理を
行う桁位置が同一となる。
【００３５】ここで、記憶手段は、データをあらゆる手
段でかつあらゆる時期に記憶するものであり、データを
あらかじめ記憶してあるものであってもよいし、データ
をあらかじめ記憶することなく、本装置の動作時に外部
からの入力等によってデータを記憶するようになってい
てもよい。さらに、本発明に係る請求項７記載のデータ
演算処理装置は、請求項６記載のデータ演算処理装置に
おいて、前記演算手段は、所定ビット数のデータに対し
て演算を行い、前記第１スケーリング手段は、前記スケ
ーリングしたデータから、その最上位ビットを基準とし
て前記所定ビット数よりも多いビット数のデータを抽出
し、抽出したデータのうちその最上位ビットを基準とし
て前記所定ビット数のデータ以外のものの値に基づいて
前記データの丸め処理を行うようになっている。
段でかつあらゆる時期に記憶するものであり、データを
あらかじめ記憶してあるものであってもよいし、データ
をあらかじめ記憶することなく、本装置の動作時に外部
からの入力等によってデータを記憶するようになってい
てもよい。さらに、本発明に係る請求項７記載のデータ
演算処理装置は、請求項６記載のデータ演算処理装置に
おいて、前記演算手段は、所定ビット数のデータに対し
て演算を行い、前記第１スケーリング手段は、前記スケ
ーリングしたデータから、その最上位ビットを基準とし
て前記所定ビット数よりも多いビット数のデータを抽出
し、抽出したデータのうちその最上位ビットを基準とし
て前記所定ビット数のデータ以外のものの値に基づいて
前記データの丸め処理を行うようになっている。
【００３６】このような構成であれば、記憶手段の演算
データに対して再度演算を行うときは、制御手段によ
り、データブロック単位で演算データが記憶手段から読
み出され、データブロックの各データグループごとに、
データグループの演算データがそれぞれ各計算ユニット
の第１スケーリング手段に振り分けられるとともに、そ
のデータグループのグループスケールファクタとブロッ
クスケールファクタとの差分からなるスケールファクタ
が各計算ユニットの第１スケーリング手段に与えられ
る。
データに対して再度演算を行うときは、制御手段によ
り、データブロック単位で演算データが記憶手段から読
み出され、データブロックの各データグループごとに、
データグループの演算データがそれぞれ各計算ユニット
の第１スケーリング手段に振り分けられるとともに、そ
のデータグループのグループスケールファクタとブロッ
クスケールファクタとの差分からなるスケールファクタ
が各計算ユニットの第１スケーリング手段に与えられ
る。
【００３７】各計算ユニットでは、第１スケーリング手
段により、前回の処理において検出されたグループスケ
ールファクタとブロックスケールファクタとの差分から
なるスケールファクタに基づいて、与えられた演算デー
タに対してスケーリングが行われる。そして、スケーリ
ングされた演算データから、その最上位ビットを基準と
して所定ビット数よりも多いビット数のデータが抽出さ
れ、抽出されたデータのうちその最上位ビットを基準と
して所定ビット数のデータ以外のものの値に基づいてデ
ータの丸め処理が行われる。
段により、前回の処理において検出されたグループスケ
ールファクタとブロックスケールファクタとの差分から
なるスケールファクタに基づいて、与えられた演算デー
タに対してスケーリングが行われる。そして、スケーリ
ングされた演算データから、その最上位ビットを基準と
して所定ビット数よりも多いビット数のデータが抽出さ
れ、抽出されたデータのうちその最上位ビットを基準と
して所定ビット数のデータ以外のものの値に基づいてデ
ータの丸め処理が行われる。
【００３８】さらに、本発明に係る請求項８記載のデー
タ演算処理装置は、請求項７記載のデータ演算処理装置
において、前記第１スケーリング手段は、前記スケーリ
ングしたデータから、その最上位ビットを基準として前
記所定ビット数よりも１ビット多いビット数のデータを
抽出し、抽出したデータのうちその最上位ビットを基準
として前記所定ビット数のデータ以外のものの値に基づ
いて前記データの丸め処理を行うようになっている。
タ演算処理装置は、請求項７記載のデータ演算処理装置
において、前記第１スケーリング手段は、前記スケーリ
ングしたデータから、その最上位ビットを基準として前
記所定ビット数よりも１ビット多いビット数のデータを
抽出し、抽出したデータのうちその最上位ビットを基準
として前記所定ビット数のデータ以外のものの値に基づ
いて前記データの丸め処理を行うようになっている。
【００３９】このような構成であれば、記憶手段の演算
データに対して再度演算を行うときは、制御手段によ
り、データブロック単位で演算データが記憶手段から読
み出され、データブロックの各データグループごとに、
データグループの演算データがそれぞれ各計算ユニット
の第１スケーリング手段に振り分けられるとともに、そ
のデータグループのグループスケールファクタとブロッ
クスケールファクタとの差分からなるスケールファクタ
が各計算ユニットの第１スケーリング手段に与えられ
る。
データに対して再度演算を行うときは、制御手段によ
り、データブロック単位で演算データが記憶手段から読
み出され、データブロックの各データグループごとに、
データグループの演算データがそれぞれ各計算ユニット
の第１スケーリング手段に振り分けられるとともに、そ
のデータグループのグループスケールファクタとブロッ
クスケールファクタとの差分からなるスケールファクタ
が各計算ユニットの第１スケーリング手段に与えられ
る。
【００４０】各計算ユニットでは、第１スケーリング手
段により、前回の処理において検出されたグループスケ
ールファクタとブロックスケールファクタとの差分から
なるスケールファクタに基づいて、与えられた演算デー
タに対してスケーリングが行われる。そして、スケーリ
ングされた演算データから、その最上位ビットを基準と
して所定ビット数よりも１ビット多いビット数のデータ
が抽出され、抽出されたデータのうちその最上位ビット
を基準として所定ビット数のデータ以外のものの値に基
づいてデータの丸め処理が行われる。
段により、前回の処理において検出されたグループスケ
ールファクタとブロックスケールファクタとの差分から
なるスケールファクタに基づいて、与えられた演算デー
タに対してスケーリングが行われる。そして、スケーリ
ングされた演算データから、その最上位ビットを基準と
して所定ビット数よりも１ビット多いビット数のデータ
が抽出され、抽出されたデータのうちその最上位ビット
を基準として所定ビット数のデータ以外のものの値に基
づいてデータの丸め処理が行われる。
【００４１】さらに、本発明に係る請求項９記載のデー
タ演算処理装置は、請求項８記載のデータ演算処理装置
において、前記データの丸め処理は、前記抽出したデー
タのうちその最上位ビットを基準として前記所定ビット
数のデータ以外のものの値に１ビットを加算し、その加
算結果のうちその最上位ビットを基準として前記所定ビ
ット数のデータを演算対象として出力するようになって
いる。
タ演算処理装置は、請求項８記載のデータ演算処理装置
において、前記データの丸め処理は、前記抽出したデー
タのうちその最上位ビットを基準として前記所定ビット
数のデータ以外のものの値に１ビットを加算し、その加
算結果のうちその最上位ビットを基準として前記所定ビ
ット数のデータを演算対象として出力するようになって
いる。
【００４２】このような構成であれば、データの丸め処
理では、抽出されたデータのうちその最上位ビットを基
準として所定ビット数のデータ以外のものの値に１ビッ
トが加算され、その加算結果のうちその最上位ビットを
基準として所定ビット数のデータが演算対象として出力
される。さらに、本発明に係る請求項１０記載のデータ
演算処理装置は、請求項６ないし９のいずれかに記載の
データ演算処理装置において、前記グループスケールフ
ァクタおよび前記ブロックスケールファクタを記憶する
ための第２記憶手段を備え、前記制御手段は、前記グル
ープスケールファクタおよび前記ブロックスケールファ
クタを演算データと対応付けて前記第２記憶手段に記憶
し、前記記憶手段の演算データに対して再度演算を行う
ときは、対応するグループスケールファクタおよびブロ
ックスケールファクタを前記第２記憶手段から読み出
し、前記データブロックの各データグループごとに、前
記データグループの演算データをそれぞれ前記各計算ユ
ニットの第１スケーリング手段に振り分け、前記データ
グループのグループスケールファクタと前記ブロックス
ケールファクタとの差分からなるスケールファクタを前
記各計算ユニットの第１スケーリング手段に与えるよう
になっている。
理では、抽出されたデータのうちその最上位ビットを基
準として所定ビット数のデータ以外のものの値に１ビッ
トが加算され、その加算結果のうちその最上位ビットを
基準として所定ビット数のデータが演算対象として出力
される。さらに、本発明に係る請求項１０記載のデータ
演算処理装置は、請求項６ないし９のいずれかに記載の
データ演算処理装置において、前記グループスケールフ
ァクタおよび前記ブロックスケールファクタを記憶する
ための第２記憶手段を備え、前記制御手段は、前記グル
ープスケールファクタおよび前記ブロックスケールファ
クタを演算データと対応付けて前記第２記憶手段に記憶
し、前記記憶手段の演算データに対して再度演算を行う
ときは、対応するグループスケールファクタおよびブロ
ックスケールファクタを前記第２記憶手段から読み出
し、前記データブロックの各データグループごとに、前
記データグループの演算データをそれぞれ前記各計算ユ
ニットの第１スケーリング手段に振り分け、前記データ
グループのグループスケールファクタと前記ブロックス
ケールファクタとの差分からなるスケールファクタを前
記各計算ユニットの第１スケーリング手段に与えるよう
になっている。
【００４３】このような構成であれば、制御手段によ
り、グループスケールファクタ検出手段で検出されたグ
ループスケールファクタおよびブロックスケールファク
タ検出手段で検出されたブロックスケールファクタが、
各計算ユニットの第２スケーリング手段からの演算デー
タと対応付けられて第２記憶手段に格納される。そし
て、記憶手段の演算データに対して再度演算を行うとき
は、制御手段により、対応するグループスケールファク
タおよびブロックスケールファクタが第２記憶手段から
読み出され、データブロックの各データグループごと
に、データグループの演算データがそれぞれ各計算ユニ
ットの第１スケーリング手段に振り分けられるととも
に、そのデータグループのグループスケールファクタと
ブロックスケールファクタとの差分からなるスケールフ
ァクタが各計算ユニットの第１スケーリング手段に与え
られる。
り、グループスケールファクタ検出手段で検出されたグ
ループスケールファクタおよびブロックスケールファク
タ検出手段で検出されたブロックスケールファクタが、
各計算ユニットの第２スケーリング手段からの演算デー
タと対応付けられて第２記憶手段に格納される。そし
て、記憶手段の演算データに対して再度演算を行うとき
は、制御手段により、対応するグループスケールファク
タおよびブロックスケールファクタが第２記憶手段から
読み出され、データブロックの各データグループごと
に、データグループの演算データがそれぞれ各計算ユニ
ットの第１スケーリング手段に振り分けられるととも
に、そのデータグループのグループスケールファクタと
ブロックスケールファクタとの差分からなるスケールフ
ァクタが各計算ユニットの第１スケーリング手段に与え
られる。
【００４４】これにより、各計算ユニットでは、第１ス
ケーリング手段により、前回の処理において検出された
グループスケールファクタとブロックスケールファクタ
との差分からなるスケールファクタに基づいて、与えら
れた演算データに対してスケーリングが行われる。ここ
で、第２記憶手段は、グループスケールファクタおよび
ブロックスケールファクタをあらゆる手段でかつあらゆ
る時期に記憶するものであり、グループスケールファク
タおよびブロックスケールファクタをあらかじめ記憶し
てあるものであってもよいし、グループスケールファク
タおよびブロックスケールファクタをあらかじめ記憶す
ることなく、本装置の動作時に外部からの入力等によっ
てグループスケールファクタおよびブロックスケールフ
ァクタを記憶するようになっていてもよい。
ケーリング手段により、前回の処理において検出された
グループスケールファクタとブロックスケールファクタ
との差分からなるスケールファクタに基づいて、与えら
れた演算データに対してスケーリングが行われる。ここ
で、第２記憶手段は、グループスケールファクタおよび
ブロックスケールファクタをあらゆる手段でかつあらゆ
る時期に記憶するものであり、グループスケールファク
タおよびブロックスケールファクタをあらかじめ記憶し
てあるものであってもよいし、グループスケールファク
タおよびブロックスケールファクタをあらかじめ記憶す
ることなく、本装置の動作時に外部からの入力等によっ
てグループスケールファクタおよびブロックスケールフ
ァクタを記憶するようになっていてもよい。
【００４５】さらに、本発明に係る請求項１１記載のデ
ータ演算処理装置は、請求項６ないし１０のいずれかに
記載のデータ演算処理装置において、前記スケールファ
クタ算出手段は、前記演算手段からの演算データの冗長
なビット数を算出し、これをスケールファクタとして算
出するようになっている。このような構成であれば、ス
ケールファクタ算出手段により、演算手段からの演算デ
ータの冗長なビット数が算出され、これがスケールファ
クタとして算出される。
ータ演算処理装置は、請求項６ないし１０のいずれかに
記載のデータ演算処理装置において、前記スケールファ
クタ算出手段は、前記演算手段からの演算データの冗長
なビット数を算出し、これをスケールファクタとして算
出するようになっている。このような構成であれば、ス
ケールファクタ算出手段により、演算手段からの演算デ
ータの冗長なビット数が算出され、これがスケールファ
クタとして算出される。
【００４６】さらに、本発明に係る請求項１２記載のデ
ータ演算処理装置は、請求項１１記載のデータ演算処理
装置において、前記演算手段は、固定小数点演算器であ
り、前記第１スケーリング手段は、与えられたスケール
ファクタに相当するシフト量で、データに対してビット
シフトを行い、前記第２スケーリング手段は、与えられ
た他のスケールファクタに相当するシフト量で、前記演
算手段からの演算データに対してビットシフトを行うよ
うになっている。
ータ演算処理装置は、請求項１１記載のデータ演算処理
装置において、前記演算手段は、固定小数点演算器であ
り、前記第１スケーリング手段は、与えられたスケール
ファクタに相当するシフト量で、データに対してビット
シフトを行い、前記第２スケーリング手段は、与えられ
た他のスケールファクタに相当するシフト量で、前記演
算手段からの演算データに対してビットシフトを行うよ
うになっている。
【００４７】このような構成であれば、各計算ユニット
では、第１スケーリング手段により、与えられたスケー
ルファクタに相当するシフト量で、与えられたデータに
対してビットシフトが行われ、演算手段により、第１ス
ケーリング手段からのデータに対して固定小数点演算が
行われる。そして、第２スケーリング手段により、与え
られたスケールファクタに相当するシフト量で、演算手
段からの演算データに対してビットシフトが行われる。
では、第１スケーリング手段により、与えられたスケー
ルファクタに相当するシフト量で、与えられたデータに
対してビットシフトが行われ、演算手段により、第１ス
ケーリング手段からのデータに対して固定小数点演算が
行われる。そして、第２スケーリング手段により、与え
られたスケールファクタに相当するシフト量で、演算手
段からの演算データに対してビットシフトが行われる。
【００４８】ここで、第１スケーリング手段は、例え
ば、データに対して右シフトを行うようになっている。
また、第２スケーリング手段は、例えば、データに対し
て左シフトまたは右シフトを行うようになっている。さ
らに、本発明に係る請求項１３記載のデータ演算処理装
置は、請求項６ないし１２のいずれかに記載のデータ演
算処理装置において、前記演算手段は、前記第１スケー
リング手段からのデータと所定の係数との積和を演算す
る積和演算器である。
ば、データに対して右シフトを行うようになっている。
また、第２スケーリング手段は、例えば、データに対し
て左シフトまたは右シフトを行うようになっている。さ
らに、本発明に係る請求項１３記載のデータ演算処理装
置は、請求項６ないし１２のいずれかに記載のデータ演
算処理装置において、前記演算手段は、前記第１スケー
リング手段からのデータと所定の係数との積和を演算す
る積和演算器である。
【００４９】このような構成であれば、演算手段によ
り、第１スケーリング手段からのデータと所定の係数と
の積和が演算され、積和されたデータが演算データとし
て出力される。一方、上記目的を達成するために、本発
明に係る請求項１４記載のデータ演算処理プログラム
は、１または複数のデータを含んでデータグループを構
成し、さらに複数のデータグループを含んでデータブロ
ックを構成し、前記データブロック単位でデータを処理
するコンピュータ実行可能なプログラムであって、前記
データグループの各データに対して演算を行い、それら
演算データのうち絶対値が最大となるもののスケールフ
ァクタをグループスケールファクタとして検出し、検出
したグループスケールファクタに基づいて前記各演算デ
ータに対してスケーリングを行うこれら一連の処理を、
前記データブロックの各データグループごとに行い、さ
らに、検出したグループスケールファクタのうち絶対値
が最大となる演算データに対応するものをブロックスケ
ールファクタとして検出し、前記スケーリングした演算
データに対して再度演算を行うときは、その演算の前
に、前記データグループの各演算データに対して当該デ
ータグループのグループスケールファクタおよび前記ブ
ロックスケールファクタに基づいてスケーリングを行
い、スケーリングしたそれら演算データに対してデータ
の丸め処理を行うようになっている。
り、第１スケーリング手段からのデータと所定の係数と
の積和が演算され、積和されたデータが演算データとし
て出力される。一方、上記目的を達成するために、本発
明に係る請求項１４記載のデータ演算処理プログラム
は、１または複数のデータを含んでデータグループを構
成し、さらに複数のデータグループを含んでデータブロ
ックを構成し、前記データブロック単位でデータを処理
するコンピュータ実行可能なプログラムであって、前記
データグループの各データに対して演算を行い、それら
演算データのうち絶対値が最大となるもののスケールフ
ァクタをグループスケールファクタとして検出し、検出
したグループスケールファクタに基づいて前記各演算デ
ータに対してスケーリングを行うこれら一連の処理を、
前記データブロックの各データグループごとに行い、さ
らに、検出したグループスケールファクタのうち絶対値
が最大となる演算データに対応するものをブロックスケ
ールファクタとして検出し、前記スケーリングした演算
データに対して再度演算を行うときは、その演算の前
に、前記データグループの各演算データに対して当該デ
ータグループのグループスケールファクタおよび前記ブ
ロックスケールファクタに基づいてスケーリングを行
い、スケーリングしたそれら演算データに対してデータ
の丸め処理を行うようになっている。
【００５０】このような構成であれば、コンピュータに
よってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラ
ムに従ってコンピュータが処理を実行すると、請求項１
記載のデータ演算処理装置と同等の作用が得られる。さ
らに、本発明に係る請求項１５記載のデータ演算処理プ
ログラムは、データを記憶するための記憶手段を有する
コンピュータに対して、１または複数のデータを含んで
データグループを構成し、さらに複数のデータグループ
を含んでデータブロックを構成し、前記データブロック
単位でデータを処理させるプログラムであって、与えら
れたスケールファクタに基づいてデータに対してスケー
リングを行う第１スケーリング手段、前記第１スケーリ
ング手段からのデータに対して演算を行う演算手段、前
記演算手段からの演算データのスケールファクタを算出
するスケールファクタ算出手段、および与えられた他の
スケールファクタに基づいて前記演算手段からの演算デ
ータに対してスケーリングを行う第２スケーリング手段
として実現される処理を前記各データグループごとに実
行させるためのプログラムと、前記各データグループに
対応するスケールファクタ算出手段で算出したスケール
ファクタのうち絶対値が最大となる演算データに対応す
るものをグループスケールファクタとして検出するグル
ープスケールファクタ検出手段、前記グループスケール
ファクタ検出手段で検出したグループスケールファクタ
のうち絶対値が最大となる演算データに対応するものを
ブロックスケールファクタとして検出するブロックスケ
ールファクタ検出手段、およびデータ処理のための制御
を行う制御手段として実現される処理を実行させるため
のプログラムとを備え、前記制御手段は、前記データブ
ロック単位でデータを前記記憶手段から読み出し、前記
データブロックの各データグループごとに、前記データ
グループのデータをそれぞれ前記各データグループに対
応する第１スケーリング手段に振り分け、前記グループ
スケールファクタ検出手段で検出したグループスケール
ファクタを前記各データグループに対応する第２スケー
リング手段に与え、前記各データグループに対応する第
２スケーリング手段からの演算データを前記記憶手段に
格納し、前記記憶手段の演算データに対して再度演算を
行うときは、前記データブロックの各データグループご
とに、前記データグループの演算データをそれぞれ前記
各データグループに対応する第１スケーリング手段に振
り分けるとともに、前記データグループのグループスケ
ールファクタと前記ブロックスケールファクタとの差分
からなるスケールファクタを前記各データグループに対
応する第１スケーリング手段に与え、前記第１スケーリ
ング手段は、与えられたスケールファクタに基づいてデ
ータに対してスケーリングを行い、スケーリングしたデ
ータに対してデータの丸め処理を行うようになってい
る。
よってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラ
ムに従ってコンピュータが処理を実行すると、請求項１
記載のデータ演算処理装置と同等の作用が得られる。さ
らに、本発明に係る請求項１５記載のデータ演算処理プ
ログラムは、データを記憶するための記憶手段を有する
コンピュータに対して、１または複数のデータを含んで
データグループを構成し、さらに複数のデータグループ
を含んでデータブロックを構成し、前記データブロック
単位でデータを処理させるプログラムであって、与えら
れたスケールファクタに基づいてデータに対してスケー
リングを行う第１スケーリング手段、前記第１スケーリ
ング手段からのデータに対して演算を行う演算手段、前
記演算手段からの演算データのスケールファクタを算出
するスケールファクタ算出手段、および与えられた他の
スケールファクタに基づいて前記演算手段からの演算デ
ータに対してスケーリングを行う第２スケーリング手段
として実現される処理を前記各データグループごとに実
行させるためのプログラムと、前記各データグループに
対応するスケールファクタ算出手段で算出したスケール
ファクタのうち絶対値が最大となる演算データに対応す
るものをグループスケールファクタとして検出するグル
ープスケールファクタ検出手段、前記グループスケール
ファクタ検出手段で検出したグループスケールファクタ
のうち絶対値が最大となる演算データに対応するものを
ブロックスケールファクタとして検出するブロックスケ
ールファクタ検出手段、およびデータ処理のための制御
を行う制御手段として実現される処理を実行させるため
のプログラムとを備え、前記制御手段は、前記データブ
ロック単位でデータを前記記憶手段から読み出し、前記
データブロックの各データグループごとに、前記データ
グループのデータをそれぞれ前記各データグループに対
応する第１スケーリング手段に振り分け、前記グループ
スケールファクタ検出手段で検出したグループスケール
ファクタを前記各データグループに対応する第２スケー
リング手段に与え、前記各データグループに対応する第
２スケーリング手段からの演算データを前記記憶手段に
格納し、前記記憶手段の演算データに対して再度演算を
行うときは、前記データブロックの各データグループご
とに、前記データグループの演算データをそれぞれ前記
各データグループに対応する第１スケーリング手段に振
り分けるとともに、前記データグループのグループスケ
ールファクタと前記ブロックスケールファクタとの差分
からなるスケールファクタを前記各データグループに対
応する第１スケーリング手段に与え、前記第１スケーリ
ング手段は、与えられたスケールファクタに基づいてデ
ータに対してスケーリングを行い、スケーリングしたデ
ータに対してデータの丸め処理を行うようになってい
る。
【００５１】このような構成であれば、コンピュータに
よってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラ
ムに従ってコンピュータが処理を実行すると、請求項６
記載のデータ演算処理装置と同等の作用が得られる。本
発明の概要は、例えば、図１に示す通りである。本発明
では、データグループごとに一つのスケールファクタを
計算してこれをグループスケールファクタとし、各積和
演算器１２から出力されたデータをグループスケールフ
ァクタで正規化（以下、グループ正規化という。）し、
グループスケールファクタを、グループ正規化されたデ
ータグループと関連付けてレジスタファイル５２に格納
する。こうした一連の処理は、データブロックに含まれ
る他のデータグループに対しても、繰り返し適用され
る。一つのデータブロックの処理を行った後、複数のグ
ループスケールファクタうち最小のスケールファクタを
検出してこれをブロックスケールファクタとし、データ
ブロックと関連付けてレジスタファイル５６に格納す
る。その後、このデータブロックをブロック処理する場
合、ブロックスケールファクタとグループスケールファ
クタとが異なり、データグループ間で桁位置が合ってい
ない可能性があるため、グループスケールファクタとブ
ロックスケールファクタとの差分に基づいて、各データ
グループのデータを正規化（以下、ブロック正規化とい
う。）して桁合わせをし、桁合わせをした各データに対
してデータの丸め処理を行った後、積和演算器１２に入
力する。
よってプログラムが読み取られ、読み取られたプログラ
ムに従ってコンピュータが処理を実行すると、請求項６
記載のデータ演算処理装置と同等の作用が得られる。本
発明の概要は、例えば、図１に示す通りである。本発明
では、データグループごとに一つのスケールファクタを
計算してこれをグループスケールファクタとし、各積和
演算器１２から出力されたデータをグループスケールフ
ァクタで正規化（以下、グループ正規化という。）し、
グループスケールファクタを、グループ正規化されたデ
ータグループと関連付けてレジスタファイル５２に格納
する。こうした一連の処理は、データブロックに含まれ
る他のデータグループに対しても、繰り返し適用され
る。一つのデータブロックの処理を行った後、複数のグ
ループスケールファクタうち最小のスケールファクタを
検出してこれをブロックスケールファクタとし、データ
ブロックと関連付けてレジスタファイル５６に格納す
る。その後、このデータブロックをブロック処理する場
合、ブロックスケールファクタとグループスケールファ
クタとが異なり、データグループ間で桁位置が合ってい
ない可能性があるため、グループスケールファクタとブ
ロックスケールファクタとの差分に基づいて、各データ
グループのデータを正規化（以下、ブロック正規化とい
う。）して桁合わせをし、桁合わせをした各データに対
してデータの丸め処理を行った後、積和演算器１２に入
力する。
【００５２】これにより、積和演算終了後のデータは、
データグループ単位で一旦グループ正規化を行ってデー
タメモリ１００に格納され、次のブロック処理で使用す
る際に、ブロック正規化されるため、ブロック正規化後
のデータの下位ビットに意味のない情報が含まれること
がなく、ブロックフローティング方式で固定小数点演算
を行うときの演算誤差が小さくなる。さらには、データ
の丸め処理による演算精度の向上を図ることもできる。
データグループ単位で一旦グループ正規化を行ってデー
タメモリ１００に格納され、次のブロック処理で使用す
る際に、ブロック正規化されるため、ブロック正規化後
のデータの下位ビットに意味のない情報が含まれること
がなく、ブロックフローティング方式で固定小数点演算
を行うときの演算誤差が小さくなる。さらには、データ
の丸め処理による演算精度の向上を図ることもできる。
【００５３】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照しながら説明する。図１ないし図５は、本発明に
係るデータ演算処理装置の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係るデータ演算処理装置およ
びデータ演算処理プログラムを、図１に示すように、ブ
ロックフローティング方式で固定小数点演算を行う場合
について適用したものであり、上記従来のデータ演算処
理装置と異なるのは、第１シフタ１６ではなく、第２シ
フタ１８でデータの丸め処理を行う点にある。
を参照しながら説明する。図１ないし図５は、本発明に
係るデータ演算処理装置の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、本発明に係るデータ演算処理装置およ
びデータ演算処理プログラムを、図１に示すように、ブ
ロックフローティング方式で固定小数点演算を行う場合
について適用したものであり、上記従来のデータ演算処
理装置と異なるのは、第１シフタ１６ではなく、第２シ
フタ１８でデータの丸め処理を行う点にある。
【００５４】まず、本発明に係るデータ演算処理装置の
構成を図１を参照しながら説明する。図１は、本発明に
係るデータ演算処理装置の構成を示すブロック図であ
る。本発明に係るデータ演算処理装置は、図１に示すよ
うに、データブロック単位でデータを記憶するためのデ
ータメモリ１００と、データメモリ１００のデータに対
して積和演算を行う演算部２００と、ブロックフローテ
ィングに必要な正規化を行うための制御部３００と、こ
れらの制御を行う制御ロジック４００と、アドレス生成
器５００とで構成されている。データメモリ１００、演
算部２００、制御部３００および制御ロジック４００
は、データバス１１０で相互にかつデータ授受可能に接
続されており、データメモリ１００、制御部３００およ
びアドレス生成器５００は、データアドレスバス１２０
で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
構成を図１を参照しながら説明する。図１は、本発明に
係るデータ演算処理装置の構成を示すブロック図であ
る。本発明に係るデータ演算処理装置は、図１に示すよ
うに、データブロック単位でデータを記憶するためのデ
ータメモリ１００と、データメモリ１００のデータに対
して積和演算を行う演算部２００と、ブロックフローテ
ィングに必要な正規化を行うための制御部３００と、こ
れらの制御を行う制御ロジック４００と、アドレス生成
器５００とで構成されている。データメモリ１００、演
算部２００、制御部３００および制御ロジック４００
は、データバス１１０で相互にかつデータ授受可能に接
続されており、データメモリ１００、制御部３００およ
びアドレス生成器５００は、データアドレスバス１２０
で相互にかつデータ授受可能に接続されている。
【００５５】データメモリ１００は、図示しない外部か
らデータを入力し、図９に示すように、演算部２００の
演算対象となるデータとして、入力したデータをデータ
ブロック単位で格納するようになっている。データメモ
リ１００では、図９に示すように、データが計算ユニッ
トの数に相当する個数（この場合、ｋ個）組合わさって
データグループとして格納され、さらに、データグルー
プが複数組合わさってデータブロックとして格納され
る。すなわち、データブロックは、複数のデータグルー
プを含んで構成され、データグループは、計算ユニット
の数に相当する個数のデータを含んで構成されている。
らデータを入力し、図９に示すように、演算部２００の
演算対象となるデータとして、入力したデータをデータ
ブロック単位で格納するようになっている。データメモ
リ１００では、図９に示すように、データが計算ユニッ
トの数に相当する個数（この場合、ｋ個）組合わさって
データグループとして格納され、さらに、データグルー
プが複数組合わさってデータブロックとして格納され
る。すなわち、データブロックは、複数のデータグルー
プを含んで構成され、データグループは、計算ユニット
の数に相当する個数のデータを含んで構成されている。
【００５６】演算部２００は、同一機能を有するｋ個の
計算ユニットＰ0〜Ｐk-1で構成されている。各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1には、一つのデータグループのデータが
それぞれ振り分けられ、各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1は、
データグループ単位でデータを並列処理する。各計算ユ
ニットＰ0〜Ｐk-1は、与えられたスケールファクタに基
づいてデータに対してスケーリングを行う第２シフタ１
８と、第２シフタ１８からのデータに対して積和演算を
行う積和演算器１２と、積和演算器１２からの演算デー
タのスケールファクタを算出するユニットスケールファ
クタ検出器１４と、与えられたスケールファクタに基づ
いて積和演算器１２からの演算データに対してスケーリ
ングを行う第１シフタ１６とで構成されている。
計算ユニットＰ0〜Ｐk-1で構成されている。各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1には、一つのデータグループのデータが
それぞれ振り分けられ、各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1は、
データグループ単位でデータを並列処理する。各計算ユ
ニットＰ0〜Ｐk-1は、与えられたスケールファクタに基
づいてデータに対してスケーリングを行う第２シフタ１
８と、第２シフタ１８からのデータに対して積和演算を
行う積和演算器１２と、積和演算器１２からの演算デー
タのスケールファクタを算出するユニットスケールファ
クタ検出器１４と、与えられたスケールファクタに基づ
いて積和演算器１２からの演算データに対してスケーリ
ングを行う第１シフタ１６とで構成されている。
【００５７】ユニットスケールファクタ検出器１４は、
積和演算器１２からの演算データの冗長なビット数を算
出し、これをスケールファクタとして算出するようにな
っている。ここで、スケールファクタは、データをビッ
トシフトするときのシフト量であり、シフトするビット
数を示す。以下、グループスケールファクタおよびブロ
ックスケールファクタについても同様である。
積和演算器１２からの演算データの冗長なビット数を算
出し、これをスケールファクタとして算出するようにな
っている。ここで、スケールファクタは、データをビッ
トシフトするときのシフト量であり、シフトするビット
数を示す。以下、グループスケールファクタおよびブロ
ックスケールファクタについても同様である。
【００５８】第２シフタ１８は、与えられたスケールフ
ァクタに相当するシフト量で、与えられたデータに対し
て右シフトを行うようになっている。第１シフタ１６
は、与えられたスケールファクタに相当するシフト量
で、積和演算器１２からの演算データに対して左シフト
を行うようになっている。また、第１シフタ１６からの
演算データは、さらに次のブロック処理に備えるため、
データメモリ１００に格納されるが、データメモリ１０
０のデータのビット数は、第１シフタ１６からの演算デ
ータのそれよりも少ないため、第１シフタ１６は、左シ
フトした演算データのうち最上位ビットを基準としてデ
ータメモリ１００のデータのビット数分を取り、それよ
りも下位のビットを単純に切り捨て、データメモリ１０
０のデータのビット数の演算データを出力するようにな
っている。
ァクタに相当するシフト量で、与えられたデータに対し
て右シフトを行うようになっている。第１シフタ１６
は、与えられたスケールファクタに相当するシフト量
で、積和演算器１２からの演算データに対して左シフト
を行うようになっている。また、第１シフタ１６からの
演算データは、さらに次のブロック処理に備えるため、
データメモリ１００に格納されるが、データメモリ１０
０のデータのビット数は、第１シフタ１６からの演算デ
ータのそれよりも少ないため、第１シフタ１６は、左シ
フトした演算データのうち最上位ビットを基準としてデ
ータメモリ１００のデータのビット数分を取り、それよ
りも下位のビットを単純に切り捨て、データメモリ１０
０のデータのビット数の演算データを出力するようにな
っている。
【００５９】制御部３００は、ユニットスケールファク
タ検出器１４で算出したスケールファクタからグループ
スケールファクタを検出するグループスケールファクタ
検出器５０と、グループスケールファクタを格納するグ
ループスケールファクタレジスタファイル５２と、グル
ープスケールファクタからブロックスケールファクタを
検出するブロックスケールファクタ検出器５４と、ブロ
ックスケールファクタを格納するブロックスケールファ
クタレジスタ５６と、グループスケールファクタとブロ
ックスケールファクタの差分を計算する桁合わせ用加算
器６０とで構成されている。
タ検出器１４で算出したスケールファクタからグループ
スケールファクタを検出するグループスケールファクタ
検出器５０と、グループスケールファクタを格納するグ
ループスケールファクタレジスタファイル５２と、グル
ープスケールファクタからブロックスケールファクタを
検出するブロックスケールファクタ検出器５４と、ブロ
ックスケールファクタを格納するブロックスケールファ
クタレジスタ５６と、グループスケールファクタとブロ
ックスケールファクタの差分を計算する桁合わせ用加算
器６０とで構成されている。
【００６０】グループスケールファクタ検出器５０は、
各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1のユニットスケールファクタ
検出器１４で算出したスケールファクタうち最小のもの
をグループスケールファクタとして検出し、制御ロジッ
ク４００の制御により、検出したグループスケールファ
クタをグループスケールファクタレジスタファイル５２
および各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に出
力するようになっている。例えば、各計算ユニットＰ0
〜Ｐk-1（例えば、ｋ＝３）のユニットスケールファク
タ検出器１４からスケールファクタとして「１」、
「２」、「３」を入力した場合、そのうちの最小値であ
る「１」をそのグループスケールファクタとして検出す
る。
各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1のユニットスケールファクタ
検出器１４で算出したスケールファクタうち最小のもの
をグループスケールファクタとして検出し、制御ロジッ
ク４００の制御により、検出したグループスケールファ
クタをグループスケールファクタレジスタファイル５２
および各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に出
力するようになっている。例えば、各計算ユニットＰ0
〜Ｐk-1（例えば、ｋ＝３）のユニットスケールファク
タ検出器１４からスケールファクタとして「１」、
「２」、「３」を入力した場合、そのうちの最小値であ
る「１」をそのグループスケールファクタとして検出す
る。
【００６１】グループスケールファクタレジスタファイ
ル５２は、グループスケールファクタ検出器５０で検出
したグループスケールファクタをそれぞれ一時的に格納
し、制御ロジック４００の制御により、データメモリ１
００または桁合わせ用加算器６０にグループスケールフ
ァクタを出力するようになっている。ブロックスケール
ファクタ検出器５４は、グループスケールファクタ検出
器５０で検出したグループスケールファクタのうち最小
のものをブロックスケールファクタとして検出するよう
になっている。例えば、あるデータブロックのグループ
スケールファクタが「３」、「４」、「５」として検出
された場合、そのうちの最小値である「３」をそのブロ
ックスケールファクタとして検出する。
ル５２は、グループスケールファクタ検出器５０で検出
したグループスケールファクタをそれぞれ一時的に格納
し、制御ロジック４００の制御により、データメモリ１
００または桁合わせ用加算器６０にグループスケールフ
ァクタを出力するようになっている。ブロックスケール
ファクタ検出器５４は、グループスケールファクタ検出
器５０で検出したグループスケールファクタのうち最小
のものをブロックスケールファクタとして検出するよう
になっている。例えば、あるデータブロックのグループ
スケールファクタが「３」、「４」、「５」として検出
された場合、そのうちの最小値である「３」をそのブロ
ックスケールファクタとして検出する。
【００６２】ブロックスケールファクタレジスタ５６
は、ブロックスケールファクタ検出器５４で検出したブ
ロックスケールファクタを一時的に格納し、制御ロジッ
ク４００の制御により、データメモリ１００または桁合
わせ用加算器６０にグループスケールファクタを出力す
るようになっている。桁合わせ用加算器６０は、グルー
プスケールファクタレジスタファイル５２から出力され
たグループスケールファクタと、ブロックスケールファ
クタレジスタ５６から出力されたブロックスケールファ
クタとを入力し、グループスケールファクタからブロッ
クスケールファクタを減算してその差分を計算し、制御
ロジック４００の制御により、その差分からなるスケー
ルファクタを各計算ユニットＰ 0〜Ｐk-1の第２シフタ１
８に出力するようになっている。
は、ブロックスケールファクタ検出器５４で検出したブ
ロックスケールファクタを一時的に格納し、制御ロジッ
ク４００の制御により、データメモリ１００または桁合
わせ用加算器６０にグループスケールファクタを出力す
るようになっている。桁合わせ用加算器６０は、グルー
プスケールファクタレジスタファイル５２から出力され
たグループスケールファクタと、ブロックスケールファ
クタレジスタ５６から出力されたブロックスケールファ
クタとを入力し、グループスケールファクタからブロッ
クスケールファクタを減算してその差分を計算し、制御
ロジック４００の制御により、その差分からなるスケー
ルファクタを各計算ユニットＰ 0〜Ｐk-1の第２シフタ１
８に出力するようになっている。
【００６３】制御ロジック４００は、データメモリ１０
０のデータに対して初めて演算を行うときは、次の制御
処理を実行するようになっている。まず、データブロッ
ク単位でデータをデータメモリ１００から読み出し、デ
ータブロックの各データグループごとに、データグルー
プのデータをそれぞれデータバス１１０経由で各計算ユ
ニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８に振り分ける。
０のデータに対して初めて演算を行うときは、次の制御
処理を実行するようになっている。まず、データブロッ
ク単位でデータをデータメモリ１００から読み出し、デ
ータブロックの各データグループごとに、データグルー
プのデータをそれぞれデータバス１１０経由で各計算ユ
ニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８に振り分ける。
【００６４】そして、グループスケールファクタ検出器
５０で検出したグループスケールファクタを各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ 0〜Ｐk-1の第１シフタ１６からの演算データをデー
タバス１１０経由でデータメモリ１００に格納する。ま
た、制御ロジック４００は、データメモリ１００のデー
タに対して再度演算を行うときは、次の制御処理を実行
するようになっている。
５０で検出したグループスケールファクタを各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ 0〜Ｐk-1の第１シフタ１６からの演算データをデー
タバス１１０経由でデータメモリ１００に格納する。ま
た、制御ロジック４００は、データメモリ１００のデー
タに対して再度演算を行うときは、次の制御処理を実行
するようになっている。
【００６５】まず、データブロック単位で演算データを
データメモリ１００から読み出し、データブロックの各
データグループごとに、データグループの演算データを
それぞれデータバス１１０経由で各計算ユニットＰ0〜
Ｐk-1の第２シフタ１８に与える。これと同時に、各計
算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８に与えたデータ
のグループスケールファクタおよびブロックスケールフ
ァクタがグループスケールファクタレジスタファイル５
２およびブロックスケールファクタレジスタ５６に格納
されているときは、ブロックスケールファクタレジスタ
５６からブロックスケールファクタを読み出して桁合わ
せ用加算器６０に与え、グループスケールファクタレジ
スタファイル５２からグループスケールファクタを順次
読み出して桁合わせ用加算器６０に与え、桁合わせ用加
算器６０により各グループスケールファクタとブロック
スケールファクタとの差分を計算し、その差分からなる
スケールファクタを各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シ
フタ１８に与える。
データメモリ１００から読み出し、データブロックの各
データグループごとに、データグループの演算データを
それぞれデータバス１１０経由で各計算ユニットＰ0〜
Ｐk-1の第２シフタ１８に与える。これと同時に、各計
算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８に与えたデータ
のグループスケールファクタおよびブロックスケールフ
ァクタがグループスケールファクタレジスタファイル５
２およびブロックスケールファクタレジスタ５６に格納
されているときは、ブロックスケールファクタレジスタ
５６からブロックスケールファクタを読み出して桁合わ
せ用加算器６０に与え、グループスケールファクタレジ
スタファイル５２からグループスケールファクタを順次
読み出して桁合わせ用加算器６０に与え、桁合わせ用加
算器６０により各グループスケールファクタとブロック
スケールファクタとの差分を計算し、その差分からなる
スケールファクタを各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シ
フタ１８に与える。
【００６６】そして、グループスケールファクタ検出器
５０で検出したグループスケールファクタを各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ 0〜Ｐk-1の第１シフタ１６からの演算データをデー
タバス１１０経由でデータメモリ１００に格納する。な
お、各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８に与え
たデータのグループスケールファクタおよびブロックス
ケールファクタがグループスケールファクタレジスタフ
ァイル５２およびブロックスケールファクタレジスタ５
６に格納されていないときは、各計算ユニットＰ0〜Ｐ
k-1の第２シフタ１８に与えたデータに対応するグルー
プスケールファクタおよびブロックスケールファクタを
データメモリ１００から読み出し、これらをデータバス
１１０経由でグループスケールファクタレジスタファイ
ル５２およびブロックスケールファクタレジスタ５６に
格納してから、上記処理を実行する。
５０で検出したグループスケールファクタを各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐk-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ 0〜Ｐk-1の第１シフタ１６からの演算データをデー
タバス１１０経由でデータメモリ１００に格納する。な
お、各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８に与え
たデータのグループスケールファクタおよびブロックス
ケールファクタがグループスケールファクタレジスタフ
ァイル５２およびブロックスケールファクタレジスタ５
６に格納されていないときは、各計算ユニットＰ0〜Ｐ
k-1の第２シフタ１８に与えたデータに対応するグルー
プスケールファクタおよびブロックスケールファクタを
データメモリ１００から読み出し、これらをデータバス
１１０経由でグループスケールファクタレジスタファイ
ル５２およびブロックスケールファクタレジスタ５６に
格納してから、上記処理を実行する。
【００６７】次に、第２シフタ１８の構成を図２を参照
しながら詳細に説明する。図２は、第２シフタ１８の構
成を示すブロック図である。第２シフタ１８は、図２に
示すように、与えられたスケールファクタに相当するシ
フト量でデータに対して右シフトを行う右シフタ１８ａ
と、右シフタ１８ａからのデータに対してデータの丸め
処理を行うデータ丸め処理部１８ｂとで構成されてい
る。
しながら詳細に説明する。図２は、第２シフタ１８の構
成を示すブロック図である。第２シフタ１８は、図２に
示すように、与えられたスケールファクタに相当するシ
フト量でデータに対して右シフトを行う右シフタ１８ａ
と、右シフタ１８ａからのデータに対してデータの丸め
処理を行うデータ丸め処理部１８ｂとで構成されてい
る。
【００６８】右シフタ１８ａは、データメモリ１００か
らｎビットのデータを入力し、桁合わせ用加算器６０か
らのスケールファクタに相当するシフト量で、入力した
データに対して右シフトを行い、シフトしたデータか
ら、その最上位ビットを基準としてｎ＋１ビットのデー
タを抽出してデータ丸め処理部１８ｂに出力するように
なっている。例えば、８ビットのデータを３ビット右シ
フトした場合は、１１ビットのデータとなるので、デー
タ丸め処理部１８ｂには、１１ビットのデータのうち上
位９ビットのデータが出力されることになる。
らｎビットのデータを入力し、桁合わせ用加算器６０か
らのスケールファクタに相当するシフト量で、入力した
データに対して右シフトを行い、シフトしたデータか
ら、その最上位ビットを基準としてｎ＋１ビットのデー
タを抽出してデータ丸め処理部１８ｂに出力するように
なっている。例えば、８ビットのデータを３ビット右シ
フトした場合は、１１ビットのデータとなるので、デー
タ丸め処理部１８ｂには、１１ビットのデータのうち上
位９ビットのデータが出力されることになる。
【００６９】データ丸め処理部１８ｂは、右シフタ１８
ａからｎ＋１ビットのデータを入力し、入力したｎ＋１
ビットのデータに、ｎ＋１ビットのデータのうち最下位
ビットのみを「１」にしたデータ丸め処理用加算データ
を加算し、その加算結果から、その最上位ビットを基準
としてｎビットのデータを抽出して積和演算器１２に出
力するようになっている。例えば、「０１０１０１０１
１」の９ビットのデータを入力した場合は、データ丸め
処理用加算データ「００００００００１」を入力データ
に加算し、積和演算器１２には、その加算結果である
「０１０１０１１００」のうち上位８ビットのデータ
「０１０１０１１０」が出力されることになる。
ａからｎ＋１ビットのデータを入力し、入力したｎ＋１
ビットのデータに、ｎ＋１ビットのデータのうち最下位
ビットのみを「１」にしたデータ丸め処理用加算データ
を加算し、その加算結果から、その最上位ビットを基準
としてｎビットのデータを抽出して積和演算器１２に出
力するようになっている。例えば、「０１０１０１０１
１」の９ビットのデータを入力した場合は、データ丸め
処理用加算データ「００００００００１」を入力データ
に加算し、積和演算器１２には、その加算結果である
「０１０１０１１００」のうち上位８ビットのデータ
「０１０１０１１０」が出力されることになる。
【００７０】次に、上記実施の形態の動作を図３ないし
図５を参照しながら説明する。本例では、積和演算器１
２は、初回の演算を、下式（１）により行い、下式
（１）により演算した結果に対する２回目以降の演算
を、下式（２）により行うものとする。下式（１）にお
いて、Ａ（ｋ）は、係数データであり、Ｘ（ｎ−ｋ）
は、第２シフタ１８からのデータである。下式（２）に
おいて、Ｂ（ｌ）は、係数データであり、Ｙ（ｍ−ｌ）
は、下式（１）により演算した結果であって第２シフタ
１８からのデータである。
図５を参照しながら説明する。本例では、積和演算器１
２は、初回の演算を、下式（１）により行い、下式
（１）により演算した結果に対する２回目以降の演算
を、下式（２）により行うものとする。下式（１）にお
いて、Ａ（ｋ）は、係数データであり、Ｘ（ｎ−ｋ）
は、第２シフタ１８からのデータである。下式（２）に
おいて、Ｂ（ｌ）は、係数データであり、Ｙ（ｍ−ｌ）
は、下式（１）により演算した結果であって第２シフタ
１８からのデータである。
【００７１】
【数１】
【００７２】
【数２】
【００７３】また、データメモリ１００からのデータを
８ビット、積和演算器１２の出力を１６ビットとする。
さらに、演算部２００が４つの計算ユニットから構成さ
れるものとし、データブロックは、２つのデータグルー
プを含んで構成され、データグループは、計算ユニット
の数に相当する４つのデータを含んで構成されているも
のとする。また、あらかじめ定められた係数データＡ
（０）〜Ａ（３）、Ｂ（０），Ｂ（１）は、必要な時に
はいつでも利用可能であると仮定する。これらの係数デ
ータをどのように供給するかは、本発明の本質とは直接
的ではないので特に説明しないが、例えば、必要に応じ
てデータメモリ１００から読み出すなどして各積和演算
器１２に与えることができる。
８ビット、積和演算器１２の出力を１６ビットとする。
さらに、演算部２００が４つの計算ユニットから構成さ
れるものとし、データブロックは、２つのデータグルー
プを含んで構成され、データグループは、計算ユニット
の数に相当する４つのデータを含んで構成されているも
のとする。また、あらかじめ定められた係数データＡ
（０）〜Ａ（３）、Ｂ（０），Ｂ（１）は、必要な時に
はいつでも利用可能であると仮定する。これらの係数デ
ータをどのように供給するかは、本発明の本質とは直接
的ではないので特に説明しないが、例えば、必要に応じ
てデータメモリ１００から読み出すなどして各積和演算
器１２に与えることができる。
【００７４】まず、本発明に係るデータ演算処理装置に
おいて、下式（１）によりデータを並列処理する手順を
図３を参照しながら説明する。図３は、各積和演算器１
２で行われる積和演算手順を示す図である。上式（１）
によりデータメモリ１００のデータに対して演算を行う
ときは、図３に示すように、まず、サイクル１で、デー
タＸ（０）〜Ｘ（３）を含む１番目のデータグループが
データメモリ１００から読み出され、データＸ（０）〜
Ｘ（３）がそれぞれデータバス１１０経由で各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐ3の第２シフタ１８に振り分けられる。初期
状態では、データＸ（０）〜Ｘ（３）に対応するスケー
ルファクタは存在しないので、制御ロジック４００によ
り、データＸ（０）〜Ｘ（３）がシフトされないように
第２シフタ１８が制御される。
おいて、下式（１）によりデータを並列処理する手順を
図３を参照しながら説明する。図３は、各積和演算器１
２で行われる積和演算手順を示す図である。上式（１）
によりデータメモリ１００のデータに対して演算を行う
ときは、図３に示すように、まず、サイクル１で、デー
タＸ（０）〜Ｘ（３）を含む１番目のデータグループが
データメモリ１００から読み出され、データＸ（０）〜
Ｘ（３）がそれぞれデータバス１１０経由で各計算ユニ
ットＰ0〜Ｐ3の第２シフタ１８に振り分けられる。初期
状態では、データＸ（０）〜Ｘ（３）に対応するスケー
ルファクタは存在しないので、制御ロジック４００によ
り、データＸ（０）〜Ｘ（３）がシフトされないように
第２シフタ１８が制御される。
【００７５】各積和演算器１２では、図３の手順に従っ
て、係数データＡ（０）〜Ａ（３）とデータＸ（０）〜
Ｘ（３）との積和演算が行われ、サイクル２からサイク
ル５までを経て、最初の積和演算結果である演算データ
Ｙ（０）〜Ｙ（３）が得られる。これらの演算過程で
は、データＸ（０）〜Ｘ（３）は、各計算ユニットＰ0
〜Ｐ3間をハードウェア手段を通じて転送されるものと
する。
て、係数データＡ（０）〜Ａ（３）とデータＸ（０）〜
Ｘ（３）との積和演算が行われ、サイクル２からサイク
ル５までを経て、最初の積和演算結果である演算データ
Ｙ（０）〜Ｙ（３）が得られる。これらの演算過程で
は、データＸ（０）〜Ｘ（３）は、各計算ユニットＰ0
〜Ｐ3間をハードウェア手段を通じて転送されるものと
する。
【００７６】演算データＹ（０）〜Ｙ（３）は、その
後、各ユニットスケールファクタ検出器１４に入力され
る。各ユニットスケールファクタ検出器１４では、積和
演算器１２からの演算データの冗長なビット数が算出さ
れ、これがスケールファクタとして算出される。例え
ば、データ「００００１１００」は、最上位ビットから
「０」が４つ連続するため、冗長なビット数が「４」と
なり、スケールファクタは「４」となる。
後、各ユニットスケールファクタ検出器１４に入力され
る。各ユニットスケールファクタ検出器１４では、積和
演算器１２からの演算データの冗長なビット数が算出さ
れ、これがスケールファクタとして算出される。例え
ば、データ「００００１１００」は、最上位ビットから
「０」が４つ連続するため、冗長なビット数が「４」と
なり、スケールファクタは「４」となる。
【００７７】各ユニットスケールファクタ検出器１４で
算出された複数のスケールファクタは、次に、グループ
スケールファクタ検出器５０に入力され、ここで複数の
スケールファクタのうち最小のものがグループスケール
ファクタとして検出される。このグループスケールファ
クタは、さらに各計算ユニットＰ0〜Ｐ3の第１シフタ１
６に入力される。これと同時に、各積和演算器１２から
の演算データＹ（０）〜Ｙ（３）も第１シフタ１６に入
力される。グループスケールファクタに従って、第１シ
フタ１６により、１６ビットの演算データＹ（０）〜Ｙ
（３）に対してグループ正規化が行われる。図４に、実
際の数値を用いた演算結果の一例を示す。
算出された複数のスケールファクタは、次に、グループ
スケールファクタ検出器５０に入力され、ここで複数の
スケールファクタのうち最小のものがグループスケール
ファクタとして検出される。このグループスケールファ
クタは、さらに各計算ユニットＰ0〜Ｐ3の第１シフタ１
６に入力される。これと同時に、各積和演算器１２から
の演算データＹ（０）〜Ｙ（３）も第１シフタ１６に入
力される。グループスケールファクタに従って、第１シ
フタ１６により、１６ビットの演算データＹ（０）〜Ｙ
（３）に対してグループ正規化が行われる。図４に、実
際の数値を用いた演算結果の一例を示す。
【００７８】これらのグループ正規化された演算データ
は、さらに次のブロック処理に備えるため、データメモ
リ１００に格納される。データメモリ１００のデータの
ビット数は演算データよりも少ないため、各演算データ
は、下位の８ビットが単純に切り捨てられる。第１シフ
タ１６からの演算データＹ（０）〜Ｙ（３）は、図４の
中でデータメモリ１００の入力欄に示されている。ま
た、演算データＹ（０）〜Ｙ（３）をデータメモリ１０
０に格納する間に、グループスケールファクタもグルー
プスケールファクタレジスタファイル５２に入力され
る。このグループスケールファクタは、グループスケー
ルファクタレジスタファイル５２内に、対応するデータ
グループと関連付けられて格納される。例えば、データ
グループは、データメモリ１００に格納する場合、ある
一つのメモリアドレスを取り、そのデータグループのす
べてのデータは、一つのメモリアドレスで同時にアクセ
スされるとして、演算データをデータメモリ１００に格
納するのに用いられるのと同じアドレスで特定されるレ
ジスタに格納する。あるいは、図５に示すように、デー
タグループが格納されているデータメモリ１００のアド
レスと、グループスケールファクタが格納されているグ
ループスケールファクタレジスタファイル５２のアドレ
スとの対応表を、データメモリ１００の一部に作成して
これらのアドレスを管理してもよい。
は、さらに次のブロック処理に備えるため、データメモ
リ１００に格納される。データメモリ１００のデータの
ビット数は演算データよりも少ないため、各演算データ
は、下位の８ビットが単純に切り捨てられる。第１シフ
タ１６からの演算データＹ（０）〜Ｙ（３）は、図４の
中でデータメモリ１００の入力欄に示されている。ま
た、演算データＹ（０）〜Ｙ（３）をデータメモリ１０
０に格納する間に、グループスケールファクタもグルー
プスケールファクタレジスタファイル５２に入力され
る。このグループスケールファクタは、グループスケー
ルファクタレジスタファイル５２内に、対応するデータ
グループと関連付けられて格納される。例えば、データ
グループは、データメモリ１００に格納する場合、ある
一つのメモリアドレスを取り、そのデータグループのす
べてのデータは、一つのメモリアドレスで同時にアクセ
スされるとして、演算データをデータメモリ１００に格
納するのに用いられるのと同じアドレスで特定されるレ
ジスタに格納する。あるいは、図５に示すように、デー
タグループが格納されているデータメモリ１００のアド
レスと、グループスケールファクタが格納されているグ
ループスケールファクタレジスタファイル５２のアドレ
スとの対応表を、データメモリ１００の一部に作成して
これらのアドレスを管理してもよい。
【００７９】グループスケールファクタは、また、ブロ
ックスケールファクタ検出器５４にも入力され、そこ
で、複数のグループスケールファクタのうち最小のもの
がブロックスケールファクタとして検出される。あるデ
ータブロックの最初のデータグループの演算が終わった
時点では、今演算されたばかりのグループスケールファ
クタ、すなわち、図４の例では「２」が初期値として、
ブロックスケールファクタ検出器５４内のレジスタ（図
１には示されていない）に格納される。
ックスケールファクタ検出器５４にも入力され、そこ
で、複数のグループスケールファクタのうち最小のもの
がブロックスケールファクタとして検出される。あるデ
ータブロックの最初のデータグループの演算が終わった
時点では、今演算されたばかりのグループスケールファ
クタ、すなわち、図４の例では「２」が初期値として、
ブロックスケールファクタ検出器５４内のレジスタ（図
１には示されていない）に格納される。
【００８０】次に、サイクル６で、データＸ（４）〜Ｘ
（７）を含む２番目のデータグループがデータメモリ１
００から読み出され、データＸ（４）〜Ｘ（７）がそれ
ぞれデータバス１１０経由で各計算ユニットＰ0〜Ｐ3の
第２シフタ１８に振り分けられる。データＸ（０）〜Ｘ
（３）を含む１番目のデータグループに対するのと同様
の演算処理が、このデータグループに対しても行われ
る。唯一異なるのは、演算データＹ（４）〜Ｙ（７）に
対して計算されるグループスケールファクタは、今回は
ブロックスケールファクタ検出器５４内のレジスタに保
持されている内容と比較され、小さい方の値がブロック
スケールファクタとして選択されるという点である。図
４の例では、演算データＹ（４）〜Ｙ（７）からグルー
プスケールファクタ「１」が検出される。この場合、ブ
ロックスケールファクタ検出器５４内のレジスタに保持
されている「２」よりも「１」の方が小さいので、ブロ
ックスケールファクタ検出器５４内のレジスタの内容は
更新される。
（７）を含む２番目のデータグループがデータメモリ１
００から読み出され、データＸ（４）〜Ｘ（７）がそれ
ぞれデータバス１１０経由で各計算ユニットＰ0〜Ｐ3の
第２シフタ１８に振り分けられる。データＸ（０）〜Ｘ
（３）を含む１番目のデータグループに対するのと同様
の演算処理が、このデータグループに対しても行われ
る。唯一異なるのは、演算データＹ（４）〜Ｙ（７）に
対して計算されるグループスケールファクタは、今回は
ブロックスケールファクタ検出器５４内のレジスタに保
持されている内容と比較され、小さい方の値がブロック
スケールファクタとして選択されるという点である。図
４の例では、演算データＹ（４）〜Ｙ（７）からグルー
プスケールファクタ「１」が検出される。この場合、ブ
ロックスケールファクタ検出器５４内のレジスタに保持
されている「２」よりも「１」の方が小さいので、ブロ
ックスケールファクタ検出器５４内のレジスタの内容は
更新される。
【００８１】この例においては、この時点で、一つのデ
ータブロックのすべてのデータに関する演算が完了した
ため、ブロックスケールファクタは、ブロックスケール
ファクタ検出器５４内のレジスタの現在の値、すなわち
「１」に確定される。本例から容易に類推されるよう
に、例えこの後に演算を行うべき複数のデータグループ
があったとしても、２番目のデータグループに適用され
た上述の処理を繰り返すことが可能である。
ータブロックのすべてのデータに関する演算が完了した
ため、ブロックスケールファクタは、ブロックスケール
ファクタ検出器５４内のレジスタの現在の値、すなわち
「１」に確定される。本例から容易に類推されるよう
に、例えこの後に演算を行うべき複数のデータグループ
があったとしても、２番目のデータグループに適用され
た上述の処理を繰り返すことが可能である。
【００８２】次に、本発明に係るデータ演算処理装置に
おいて、上式（１）により演算した演算データを、下式
（２）により再度並列処理する手順を説明する。演算を
始める前に、ブロックスケールファクタ検出器５４内の
レジスタの内容をブロックスケールファクタレジスタ５
６に転送しておく。上式（２）によりデータメモリ１０
０の演算データに対して再度演算を行うときは、演算デ
ータＹ（０）〜Ｙ（３）を含む１番目のデータグループ
がデータメモリ１００から読み出され、演算データＹ
（０）〜Ｙ（３）がそれぞれデータバス１１０経由で各
計算ユニットＰ0〜Ｐ3の第２シフタ１８に振り分けられ
る。これと同時に、対応するグループスケールファク
タ、すなわち、本例においては「２」が、アドレスバス
１２０経由で与えられたアドレス情報により選択され、
グループスケールファクタレジスタファイル５２から読
み出される。各第２シフタ１８における右シフト量は、
現在のグループスケールファクタとブロックスケールフ
ァクタの差分、すなわち、本例においては、２−１＝１
として与えられる。
おいて、上式（１）により演算した演算データを、下式
（２）により再度並列処理する手順を説明する。演算を
始める前に、ブロックスケールファクタ検出器５４内の
レジスタの内容をブロックスケールファクタレジスタ５
６に転送しておく。上式（２）によりデータメモリ１０
０の演算データに対して再度演算を行うときは、演算デ
ータＹ（０）〜Ｙ（３）を含む１番目のデータグループ
がデータメモリ１００から読み出され、演算データＹ
（０）〜Ｙ（３）がそれぞれデータバス１１０経由で各
計算ユニットＰ0〜Ｐ3の第２シフタ１８に振り分けられ
る。これと同時に、対応するグループスケールファク
タ、すなわち、本例においては「２」が、アドレスバス
１２０経由で与えられたアドレス情報により選択され、
グループスケールファクタレジスタファイル５２から読
み出される。各第２シフタ１８における右シフト量は、
現在のグループスケールファクタとブロックスケールフ
ァクタの差分、すなわち、本例においては、２−１＝１
として与えられる。
【００８３】第２シフタ１８での動作は、各第２シフタ
１８でいずれも同様なので、計算ユニットＰ0の第２シ
フタ１８を例にとって説明すると、計算ユニットＰ0の
第２シフタ１８では、スケールファクタとして「１」が
与えられると、右シフタ１８ａにより、入力された演算
データＹ（０）に対して１ビット右シフトが行われ、シ
フトされた演算データＹ（０）のうち上位９ビットのデ
ータ（この場合、全ビットのデータ）がデータ丸め処理
部１８ｂに出力される。そして、データ丸め処理部１８
ｂにより、入力された９ビットの演算データＹ（０）
に、データ丸め処理用加算データ「００００００００
１」が加算され、その加算結果のうち上位８ビットのデ
ータが積和演算器１２に出力される。これにより、演算
データＹ（０）に対してデータの丸め処理が行われる。
なお、演算データＹ（０）〜Ｙ（３）に対して、この後
適用される演算処理は、上式（１）について説明した演
算処理とまったく同様である。
１８でいずれも同様なので、計算ユニットＰ0の第２シ
フタ１８を例にとって説明すると、計算ユニットＰ0の
第２シフタ１８では、スケールファクタとして「１」が
与えられると、右シフタ１８ａにより、入力された演算
データＹ（０）に対して１ビット右シフトが行われ、シ
フトされた演算データＹ（０）のうち上位９ビットのデ
ータ（この場合、全ビットのデータ）がデータ丸め処理
部１８ｂに出力される。そして、データ丸め処理部１８
ｂにより、入力された９ビットの演算データＹ（０）
に、データ丸め処理用加算データ「００００００００
１」が加算され、その加算結果のうち上位８ビットのデ
ータが積和演算器１２に出力される。これにより、演算
データＹ（０）に対してデータの丸め処理が行われる。
なお、演算データＹ（０）〜Ｙ（３）に対して、この後
適用される演算処理は、上式（１）について説明した演
算処理とまったく同様である。
【００８４】次に、演算データＹ（４）〜Ｙ（７）を含
む２番目のデータグループがデータメモリ１００から読
み出され、演算データＹ（４）〜Ｙ（７）がそれぞれデ
ータバス１１０経由で各計算ユニットＰ0〜Ｐ3の第２シ
フタ１８に振り分けられる。このデータグループに対す
るグループスケールファクタは、図４に示すように、
「１」である。結果として、このデータグループのすべ
ての演算データは、１−１＝０、すなわち第２シフタ１
８でシフトされずに出力される。
む２番目のデータグループがデータメモリ１００から読
み出され、演算データＹ（４）〜Ｙ（７）がそれぞれデ
ータバス１１０経由で各計算ユニットＰ0〜Ｐ3の第２シ
フタ１８に振り分けられる。このデータグループに対す
るグループスケールファクタは、図４に示すように、
「１」である。結果として、このデータグループのすべ
ての演算データは、１−１＝０、すなわち第２シフタ１
８でシフトされずに出力される。
【００８５】この段階で、すべての演算データＹ（０）
〜Ｙ（７）が、データブロックの最大値の小数点位置に
桁合わせされ、その結果、後続の積和演算において、固
定小数点演算を行うことが可能となる。このようにし
て、本実施の形態では、データグループの各データに対
して演算を行い、それら演算データを代表する最小のス
ケールファクタをグループスケールファクタとして検出
し、検出したグループスケールファクタに基づいて各演
算データに対してスケーリングを行うこれら一連の処理
を、データブロックの各データグループごとに行い、さ
らに、検出したグループスケールファクタのうち最小の
ものをブロックスケールファクタとして検出し、スケー
リングした演算データに対して再度演算を行うときは、
その演算の前に、第２シフタ１８により、データグルー
プの各演算データに対して当該データグループのグルー
プスケールファクタおよびブロックスケールファクタに
基づいてスケーリングを行い、スケーリングしたそれら
演算データに対してデータの丸め処理を行うようになっ
ている。
〜Ｙ（７）が、データブロックの最大値の小数点位置に
桁合わせされ、その結果、後続の積和演算において、固
定小数点演算を行うことが可能となる。このようにし
て、本実施の形態では、データグループの各データに対
して演算を行い、それら演算データを代表する最小のス
ケールファクタをグループスケールファクタとして検出
し、検出したグループスケールファクタに基づいて各演
算データに対してスケーリングを行うこれら一連の処理
を、データブロックの各データグループごとに行い、さ
らに、検出したグループスケールファクタのうち最小の
ものをブロックスケールファクタとして検出し、スケー
リングした演算データに対して再度演算を行うときは、
その演算の前に、第２シフタ１８により、データグルー
プの各演算データに対して当該データグループのグルー
プスケールファクタおよびブロックスケールファクタに
基づいてスケーリングを行い、スケーリングしたそれら
演算データに対してデータの丸め処理を行うようになっ
ている。
【００８６】これにより、同一のデータグループに属す
る演算データについては、同一の桁位置でデータの丸め
処理を行うことができる。また、一定の桁位置でデータ
の丸め処理を行うことができるので、構成がさほど複雑
になることもない。したがって、従来に比して、ブロッ
クフローティング方式において、比較的簡易な構成によ
り、データの丸め処理による演算精度の向上を図ること
ができる。
る演算データについては、同一の桁位置でデータの丸め
処理を行うことができる。また、一定の桁位置でデータ
の丸め処理を行うことができるので、構成がさほど複雑
になることもない。したがって、従来に比して、ブロッ
クフローティング方式において、比較的簡易な構成によ
り、データの丸め処理による演算精度の向上を図ること
ができる。
【００８７】上記実施の形態において、データメモリ１
００は、請求項６または１０記載の記憶手段に対応し、
グループスケールファクタレジスタファイル５２および
ブロックスケールファクタレジスタ５６は、請求項１０
記載の第２記憶手段に対応し、第２シフタ１８は、請求
項６ないし８、１０、１２または１３記載の第１スケー
リング手段に対応している。また、積和演算器１２は、
請求項６、７、１１ないし１３記載の演算手段に対応
し、ユニットスケールファクタ検出器１４は、請求項６
または１１記載のスケールファクタ算出手段に対応し、
第１シフタ１６は、請求項６または１２記載の第２スケ
ーリング手段に対応している。
００は、請求項６または１０記載の記憶手段に対応し、
グループスケールファクタレジスタファイル５２および
ブロックスケールファクタレジスタ５６は、請求項１０
記載の第２記憶手段に対応し、第２シフタ１８は、請求
項６ないし８、１０、１２または１３記載の第１スケー
リング手段に対応している。また、積和演算器１２は、
請求項６、７、１１ないし１３記載の演算手段に対応
し、ユニットスケールファクタ検出器１４は、請求項６
または１１記載のスケールファクタ算出手段に対応し、
第１シフタ１６は、請求項６または１２記載の第２スケ
ーリング手段に対応している。
【００８８】また、上記実施の形態において、グループ
スケールファクタ検出器５０は、請求項６記載のグルー
プスケールファクタ検出手段に対応し、ブロックスケー
ルファクタ検出器５４は、請求項６記載のブロックスケ
ールファクタ検出手段に対応し、制御ロジック４００
は、請求項６または１０記載の制御手段に対応してい
る。
スケールファクタ検出器５０は、請求項６記載のグルー
プスケールファクタ検出手段に対応し、ブロックスケー
ルファクタ検出器５４は、請求項６記載のブロックスケ
ールファクタ検出手段に対応し、制御ロジック４００
は、請求項６または１０記載の制御手段に対応してい
る。
【００８９】なお、上記実施の形態においては、各計算
ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８と積和演算器１２
との相互間で、ハードウェア手段を通じてデータを転送
することについて説明したが、具体的には、図６に示す
構成を採用することができる。図６は、各計算ユニット
Ｐ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８と積和演算器１２との相互
間でデータを転送するための詳細な構成を示すブロック
図である。
ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８と積和演算器１２
との相互間で、ハードウェア手段を通じてデータを転送
することについて説明したが、具体的には、図６に示す
構成を採用することができる。図６は、各計算ユニット
Ｐ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８と積和演算器１２との相互
間でデータを転送するための詳細な構成を示すブロック
図である。
【００９０】図６において、計算ユニットＰ0は、第２
シフタ１８からのデータを保持するレジスタ１１ａを備
えている。計算ユニットＰ1，Ｐ2は、前段の計算ユニッ
トＰ 0，Ｐ1のレジスタ１１ａからのデータを保持するレ
ジスタ１１ａと、前段の計算ユニットＰ0，Ｐ1のレジス
タ１１ａからのデータおよび第２シフタ１８からのデー
タのいずれかを選択して積和演算器１２に出力するセレ
クタ１１ｂとを備えている。計算ユニットＰ3は、前段
の計算ユニットＰ2のレジスタ１１ａからのデータおよ
び第２シフタ１８からのデータのいずれかを選択して積
和演算器１２に出力するセレクタ１１ｂを備えている。
シフタ１８からのデータを保持するレジスタ１１ａを備
えている。計算ユニットＰ1，Ｐ2は、前段の計算ユニッ
トＰ 0，Ｐ1のレジスタ１１ａからのデータを保持するレ
ジスタ１１ａと、前段の計算ユニットＰ0，Ｐ1のレジス
タ１１ａからのデータおよび第２シフタ１８からのデー
タのいずれかを選択して積和演算器１２に出力するセレ
クタ１１ｂとを備えている。計算ユニットＰ3は、前段
の計算ユニットＰ2のレジスタ１１ａからのデータおよ
び第２シフタ１８からのデータのいずれかを選択して積
和演算器１２に出力するセレクタ１１ｂを備えている。
【００９１】また、上記実施の形態においては、ユニッ
トスケールファクタ検出器１４と、グループスケールフ
ァクタ検出器５０とで構成したが、これに限らず、例え
ば、図７に示す構成を採用することができる。図７は、
ユニットスケールファクタ検出器１４およびグループス
ケールファクタ検出器５０の他の構成を示すブロック図
である。
トスケールファクタ検出器１４と、グループスケールフ
ァクタ検出器５０とで構成したが、これに限らず、例え
ば、図７に示す構成を採用することができる。図７は、
ユニットスケールファクタ検出器１４およびグループス
ケールファクタ検出器５０の他の構成を示すブロック図
である。
【００９２】図７において、各計算ユニットＰ0〜Ｐ
4は、ユニットスケールファクタ検出器１４に代えて、
ＸＯＲアレイ１５ａからなる局所ブロックフローティン
グユニット１５で構成されている。そして、プライオリ
ティエンコーダ２１からなるグループスケールファクタ
検出器５１と、各計算ユニットＰ0〜Ｐ4の局所ブロック
フローティングユニット１５とグループスケールファク
タ検出器５１とを接続するワイヤードＯＲバスとを備え
て構成されている。
4は、ユニットスケールファクタ検出器１４に代えて、
ＸＯＲアレイ１５ａからなる局所ブロックフローティン
グユニット１５で構成されている。そして、プライオリ
ティエンコーダ２１からなるグループスケールファクタ
検出器５１と、各計算ユニットＰ0〜Ｐ4の局所ブロック
フローティングユニット１５とグループスケールファク
タ検出器５１とを接続するワイヤードＯＲバスとを備え
て構成されている。
【００９３】局所ブロックフローティングユニット１５
は、積和演算器１２からの演算データを入力し、その演
算データの隣り合うビットに対して排他的論理和演算を
行って出力するようになっている。例えば、４ビットの
演算データを入力した場合、最上位の４番目のビットお
よび３番目のビットに対して排他的論理和演算を行った
ものを出力データの３番目のビットとし、同じ要領で、
３番目および２番目の演算結果を出力データの２番目の
ビットとし、２番目および１番目の演算結果を出力デー
タの１番目のビットとし、そして、最上位のビットを出
力データの最上位のビットとして出力する。
は、積和演算器１２からの演算データを入力し、その演
算データの隣り合うビットに対して排他的論理和演算を
行って出力するようになっている。例えば、４ビットの
演算データを入力した場合、最上位の４番目のビットお
よび３番目のビットに対して排他的論理和演算を行った
ものを出力データの３番目のビットとし、同じ要領で、
３番目および２番目の演算結果を出力データの２番目の
ビットとし、２番目および１番目の演算結果を出力デー
タの１番目のビットとし、そして、最上位のビットを出
力データの最上位のビットとして出力する。
【００９４】これにより、各計算ユニットＰ0〜Ｐ4の積
和演算器１２からの演算データのスケールファクタを算
出し、それらスケールファクタからグループスケールフ
ァクタを算出しなくても、各計算ユニットＰ0〜Ｐ4の積
和演算器１２からの演算データから直接グループスケー
ルファクタを検出することもできる。また、上記実施の
形態においては、発明の理解を容易にするために、デー
タグループは、計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の数に相当する
個数のデータを含んで構成したが、計算ユニットＰ0〜
Ｐk-1の数にかかわらず、これよりも少ない個数のデー
タを含んで構成してもよいし、これよりも多い個数のデ
ータを含んで構成してもよい。
和演算器１２からの演算データのスケールファクタを算
出し、それらスケールファクタからグループスケールフ
ァクタを算出しなくても、各計算ユニットＰ0〜Ｐ4の積
和演算器１２からの演算データから直接グループスケー
ルファクタを検出することもできる。また、上記実施の
形態においては、発明の理解を容易にするために、デー
タグループは、計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の数に相当する
個数のデータを含んで構成したが、計算ユニットＰ0〜
Ｐk-1の数にかかわらず、これよりも少ない個数のデー
タを含んで構成してもよいし、これよりも多い個数のデ
ータを含んで構成してもよい。
【００９５】また、上記実施の形態においては、制御ロ
ジック４００を、内部のロジックに従って各部の制御を
行うように構成したが、これに限らず、制御ロジック４
００に代えて、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭをバス接続
してデータ演算処理部を構成し、データ演算処理部は、
ＣＰＵにより、上記の制御手順を示したプログラムをＲ
ＯＭから読み出して実行するように構成してもよい。こ
の場合、上記の制御手順を示したプログラムは、ＲＯＭ
に格納されているが、これに限らず、上記の制御手順を
示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプロ
グラムをＲＡＭに読み込んで実行するようにしてもよ
い。
ジック４００を、内部のロジックに従って各部の制御を
行うように構成したが、これに限らず、制御ロジック４
００に代えて、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭをバス接続
してデータ演算処理部を構成し、データ演算処理部は、
ＣＰＵにより、上記の制御手順を示したプログラムをＲ
ＯＭから読み出して実行するように構成してもよい。こ
の場合、上記の制御手順を示したプログラムは、ＲＯＭ
に格納されているが、これに限らず、上記の制御手順を
示したプログラムが記憶された記憶媒体から、そのプロ
グラムをＲＡＭに読み込んで実行するようにしてもよ
い。
【００９６】また、上記実施の形態においては、本発明
に係るデータ演算処理装置を、データメモリ１００と、
演算部２００と、制御部３００と、制御ロジック４００
と、アドレス生成器５００とを備えたハードウェアで構
成したが、これに限らず、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭおよ
びＲＯＭをバス接続して構成し、ＣＰＵにより、各部の
機能を実現するための制御プログラムをＲＯＭから読み
出して実行するように、一部または全部をソフトウェア
で構成してもよい。この場合も、制御プログラムは、Ｒ
ＯＭに格納されているが、これに限らず、制御プログラ
ムが記憶された記憶媒体から、その制御プログラムをＲ
ＡＭに読み込んで実行するようにしてもよい。
に係るデータ演算処理装置を、データメモリ１００と、
演算部２００と、制御部３００と、制御ロジック４００
と、アドレス生成器５００とを備えたハードウェアで構
成したが、これに限らず、例えば、ＣＰＵ、ＲＡＭおよ
びＲＯＭをバス接続して構成し、ＣＰＵにより、各部の
機能を実現するための制御プログラムをＲＯＭから読み
出して実行するように、一部または全部をソフトウェア
で構成してもよい。この場合も、制御プログラムは、Ｒ
ＯＭに格納されているが、これに限らず、制御プログラ
ムが記憶された記憶媒体から、その制御プログラムをＲ
ＡＭに読み込んで実行するようにしてもよい。
【００９７】ここで、記憶媒体とは、ＲＡＭ、ＲＯＭ等
の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒
体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記
憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体
であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法の
いかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記
憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
の半導体記憶媒体、ＦＤ、ＨＤ等の磁気記憶型記憶媒
体、ＣＤ、ＣＤＶ、ＬＤ、ＤＶＤ等の光学的読取方式記
憶媒体、ＭＯ等の磁気記憶型／光学的読取方式記憶媒体
であって、電子的、磁気的、光学的等の読み取り方法の
いかんにかかわらず、コンピュータで読み取り可能な記
憶媒体であれば、あらゆる記憶媒体を含むものである。
【００９８】また、上記実施の形態においては、本発明
に係るデータ演算処理装置およびデータ演算処理プログ
ラムを、図１に示すように、ブロックフローティング方
式で固定小数点演算を行う場合について適用したが、こ
れに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合
にも適用可能である。
に係るデータ演算処理装置およびデータ演算処理プログ
ラムを、図１に示すように、ブロックフローティング方
式で固定小数点演算を行う場合について適用したが、こ
れに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合
にも適用可能である。
【００９９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る請求
項１ないし５記載のデータ演算処理装置によれば、同一
のデータグループに属する演算データについては、同一
の桁位置でデータの丸め処理を行うことができる。ま
た、一定の桁位置でデータの丸め処理を行うことができ
るので、構成がさほど複雑になることもない。したがっ
て、従来に比して、ブロックフローティング方式におい
て、比較的簡易な構成により、データの丸め処理による
演算精度の向上を図ることができるという効果が得られ
る。
項１ないし５記載のデータ演算処理装置によれば、同一
のデータグループに属する演算データについては、同一
の桁位置でデータの丸め処理を行うことができる。ま
た、一定の桁位置でデータの丸め処理を行うことができ
るので、構成がさほど複雑になることもない。したがっ
て、従来に比して、ブロックフローティング方式におい
て、比較的簡易な構成により、データの丸め処理による
演算精度の向上を図ることができるという効果が得られ
る。
【０１００】さらに、本発明に係る請求項６ないし１３
記載のデータ演算処理装置によれば、同一のデータグル
ープに属する演算データについては、同一の桁位置でデ
ータの丸め処理を行うことができる。また、第１スケー
リング手段では、一定の桁位置でデータの丸め処理を行
うことができるので、構成がさほど複雑になることもな
い。したがって、従来に比して、ブロックフローティン
グ方式において、比較的簡易な構成により、データの丸
め処理による演算精度の向上を図ることができるという
効果が得られる。
記載のデータ演算処理装置によれば、同一のデータグル
ープに属する演算データについては、同一の桁位置でデ
ータの丸め処理を行うことができる。また、第１スケー
リング手段では、一定の桁位置でデータの丸め処理を行
うことができるので、構成がさほど複雑になることもな
い。したがって、従来に比して、ブロックフローティン
グ方式において、比較的簡易な構成により、データの丸
め処理による演算精度の向上を図ることができるという
効果が得られる。
【０１０１】一方、本発明に係る請求項１４記載のデー
タ演算処理プログラムによれば、請求項１記載のデータ
演算処理装置と同等の効果が得られる。さらに、本発明
に係る請求項１５記載のデータ演算処理プログラムによ
れば、請求項６記載のデータ演算処理装置と同等の効果
が得られる。
タ演算処理プログラムによれば、請求項１記載のデータ
演算処理装置と同等の効果が得られる。さらに、本発明
に係る請求項１５記載のデータ演算処理プログラムによ
れば、請求項６記載のデータ演算処理装置と同等の効果
が得られる。
【図１】本発明に係るデータ演算処理装置の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】第２シフタ１８の構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図３】各積和演算器１２で行われる積和演算手順を示
す図である。
す図である。
【図４】本発明を数値例に適用した場合の演算過程を説
明するための図である。
明するための図である。
【図５】データグループとグループスケールファクタを
関連付けて格納する方法の一例である。
関連付けて格納する方法の一例である。
【図６】各計算ユニットＰ0〜Ｐk-1の第２シフタ１８と
積和演算器１２との相互間でデータを転送するための詳
細な構成を示すブロック図である。
積和演算器１２との相互間でデータを転送するための詳
細な構成を示すブロック図である。
【図７】ユニットスケールファクタ検出器１４およびグ
ループスケールファクタ検出器５０の他の構成を示すブ
ロック図である。
ループスケールファクタ検出器５０の他の構成を示すブ
ロック図である。
【図８】従来のデータ演算処理装置の構成を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図９】データメモリ１００における演算単位となるデ
ータのデータ構造を示す図である。
ータのデータ構造を示す図である。
１０，１８ 第２シフタ １２ 積和演算器 １４ ユニットスケールファクタ
検出器 １６ 第１シフタ ５０，５１ グループスケールファクタ
検出器 ５２ グループスケールファクタ
レジスタファイル ５４ ブロックスケールファクタ
検出器 ５６ ブロックスケールファクタ
レジスタ ６０ 桁合わせ用加算器 １００ データメモリ１００ １１０ データバス １２０ アドレスバス ２００ 演算部 ３００ 制御部 ４００ 制御ロジック ５００ アドレス生成器 １１０ データバス １２０ データアドレスバス １１ａ レジスタ １１ｂ セレクタ １５ａ ＸＯＲアレイ １５ 局所ブロックフローティン
グユニット ２１ プライオリティエンコーダ
検出器 １６ 第１シフタ ５０，５１ グループスケールファクタ
検出器 ５２ グループスケールファクタ
レジスタファイル ５４ ブロックスケールファクタ
検出器 ５６ ブロックスケールファクタ
レジスタ ６０ 桁合わせ用加算器 １００ データメモリ１００ １１０ データバス １２０ アドレスバス ２００ 演算部 ３００ 制御部 ４００ 制御ロジック ５００ アドレス生成器 １１０ データバス １２０ データアドレスバス １１ａ レジスタ １１ｂ セレクタ １５ａ ＸＯＲアレイ １５ 局所ブロックフローティン
グユニット ２１ プライオリティエンコーダ
Claims (15)
- 【請求項１】 １又は複数のデータを含んでデータグル
ープを構成し、さらに複数のデータグループを含んでデ
ータブロックを構成し、前記データブロック単位でデー
タを処理する装置であって、 前記データグループの各データに対して演算を行い、そ
れら演算データのうち絶対値が最大となるもののスケー
ルファクタをグループスケールファクタとして検出し、
検出したグループスケールファクタに基づいて前記各演
算データに対してスケーリングを行うこれら一連の処理
を、前記データブロックの各データグループごとに行
い、さらに、検出したグループスケールファクタのうち
絶対値が最大となる演算データに対応するものをブロッ
クスケールファクタとして検出し、前記スケーリングし
た演算データに対して再度演算を行うときは、その演算
の前に、前記データグループの各演算データに対して当
該データグループのグループスケールファクタ及び前記
ブロックスケールファクタに基づいてスケーリングを行
い、スケーリングしたそれら演算データに対してデータ
の丸め処理を行うようになっていることを特徴とするデ
ータ演算処理装置。 - 【請求項２】 請求項１において、 前記演算は、所定ビット数のデータに対して行うように
なっており、 前記グループスケールファクタ及び前記ブロックスケー
ルファクタに基づいてスケーリングした各演算データご
とに、当該演算データから、その最上位ビットを基準と
して前記所定ビット数よりも多いビット数のデータを抽
出し、抽出したデータのうちその最上位ビットを基準と
して前記所定ビット数のデータ以外のものの値に基づい
て前記データの丸め処理を行うようになっていることを
特徴とするデータ演算処理装置。 - 【請求項３】 請求項２において、 前記グループスケールファクタ及び前記ブロックスケー
ルファクタに基づいてスケーリングした各演算データご
とに、当該演算データから、その最上位ビットを基準と
して前記所定ビット数よりも１ビット多いビット数のデ
ータを抽出し、抽出したデータのうちその最上位ビット
を基準として前記所定ビット数のデータ以外のものの値
に基づいて前記データの丸め処理を行うようになってい
ることを特徴とするデータ演算処理装置。 - 【請求項４】 請求項３において、 前記データの丸め処理は、前記抽出したデータのうちそ
の最上位ビットを基準として前記所定ビット数のデータ
以外のものの値に１ビットを加算し、その加算結果のう
ちその最上位ビットを基準として前記所定ビット数のデ
ータを演算対象として出力するようになっていることを
特徴とするデータ演算処理装置。 - 【請求項５】 請求項１乃至４のいずれかにおいて、 前記スケーリングした演算データに対して再度演算を行
うときは、その演算の前に、前記データグループの各演
算データに対して当該データグループのグループスケー
ルファクタと前記ブロックスケールファクタとの差分に
基づいてスケーリングを行うようになっていることを特
徴とするデータ演算処理装置。 - 【請求項６】 複数の計算ユニットを備え、１又は複数
のデータを含んでデータグループを構成し、さらに複数
のデータグループを含んでデータブロックを構成し、前
記データブロック単位でデータを処理する装置であっ
て、 前記各計算ユニットは、与えられたスケールファクタに
基づいてデータに対してスケーリングを行う第１スケー
リング手段と、前記第１スケーリング手段からのデータ
に対して演算を行う演算手段と、前記演算手段からの演
算データのスケールファクタを算出するスケールファク
タ算出手段と、与えられた他のスケールファクタに基づ
いて前記演算手段からの演算データに対してスケーリン
グを行う第２スケーリング手段とを有し、 さらに、データを記憶するための記憶手段と、前記各計
算ユニットのスケールファクタ算出手段で算出したスケ
ールファクタのうち絶対値が最大となる演算データに対
応するものをグループスケールファクタとして検出する
グループスケールファクタ検出手段と、前記グループス
ケールファクタ検出手段で検出したグループスケールフ
ァクタのうち絶対値が最大となる演算データに対応する
ものをブロックスケールファクタとして検出するブロッ
クスケールファクタ検出手段と、データ処理のための制
御を行う制御手段とを備え、 前記制御手段は、前記データブロック単位でデータを前
記記憶手段から読み出し、前記データブロックの各デー
タグループごとに、前記データグループのデータをそれ
ぞれ前記各計算ユニットの第１スケーリング手段に振り
分け、前記グループスケールファクタ検出手段で検出し
たグループスケールファクタを前記各計算ユニットの第
２スケーリング手段に与え、前記各計算ユニットの第２
スケーリング手段からの演算データを前記記憶手段に格
納し、 前記記憶手段の演算データに対して再度演算を行うとき
は、前記データブロックの各データグループごとに、前
記データグループの演算データをそれぞれ前記各計算ユ
ニットの第１スケーリング手段に振り分けるとともに、
前記データグループのグループスケールファクタと前記
ブロックスケールファクタとの差分からなるスケールフ
ァクタを前記各計算ユニットの第１スケーリング手段に
与え、 前記第１スケーリング手段は、与えられたスケールファ
クタに基づいてデータに対してスケーリングを行い、ス
ケーリングしたデータに対してデータの丸め処理を行う
ようになっていることを特徴とするデータ演算処理装
置。 - 【請求項７】 請求項６において、 前記演算手段は、所定ビット数のデータに対して演算を
行い、 前記第１スケーリング手段は、前記スケーリングしたデ
ータから、その最上位ビットを基準として前記所定ビッ
ト数よりも多いビット数のデータを抽出し、抽出したデ
ータのうちその最上位ビットを基準として前記所定ビッ
ト数のデータ以外のものの値に基づいて前記データの丸
め処理を行うようになっていることを特徴とするデータ
演算処理装置。 - 【請求項８】 請求項７において、 前記第１スケーリング手段は、前記スケーリングしたデ
ータから、その最上位ビットを基準として前記所定ビッ
ト数よりも１ビット多いビット数のデータを抽出し、抽
出したデータのうちその最上位ビットを基準として前記
所定ビット数のデータ以外のものの値に基づいて前記デ
ータの丸め処理を行うようになっていることを特徴とす
るデータ演算処理装置。 - 【請求項９】 請求項８において、 前記データの丸め処理は、前記抽出したデータのうちそ
の最上位ビットを基準として前記所定ビット数のデータ
以外のものの値に１ビットを加算し、その加算結果のう
ちその最上位ビットを基準として前記所定ビット数のデ
ータを演算対象として出力するようになっていることを
特徴とするデータ演算処理装置。 - 【請求項１０】 請求項６乃至９のいずれかにおいて、 前記グループスケールファクタ及び前記ブロックスケー
ルファクタを記憶するための第２記憶手段を備え、 前記制御手段は、前記グループスケールファクタ及び前
記ブロックスケールファクタを演算データと対応付けて
前記第２記憶手段に記憶し、 前記記憶手段の演算データに対して再度演算を行うとき
は、対応するグループスケールファクタ及びブロックス
ケールファクタを前記第２記憶手段から読み出し、前記
データブロックの各データグループごとに、前記データ
グループの演算データをそれぞれ前記各計算ユニットの
第１スケーリング手段に振り分け、前記データグループ
のグループスケールファクタと前記ブロックスケールフ
ァクタとの差分からなるスケールファクタを前記各計算
ユニットの第１スケーリング手段に与えるようになって
いることを特徴とするデータ演算処理装置。 - 【請求項１１】 請求項６乃至１０のいずれかにおい
て、 前記スケールファクタ算出手段は、前記演算手段からの
演算データの冗長なビット数を算出し、これをスケール
ファクタとして算出するようになっていることを特徴と
するデータ演算処理装置。 - 【請求項１２】 請求項１１において、 前記演算手段は、固定小数点演算器であり、 前記第１スケーリング手段は、与えられたスケールファ
クタに相当するシフト量で、データに対してビットシフ
トを行い、 前記第２スケーリング手段は、与えられた他のスケール
ファクタに相当するシフト量で、前記演算手段からの演
算データに対してビットシフトを行うようになっている
ことを特徴とするデータ演算処理装置。 - 【請求項１３】 請求項６乃至１２のいずれかにおい
て、 前記演算手段は、前記第１スケーリング手段からのデー
タと所定の係数との積和を演算する積和演算器であるこ
とを特徴とするデータ演算処理装置。 - 【請求項１４】 １又は複数のデータを含んでデータグ
ループを構成し、さらに複数のデータグループを含んで
データブロックを構成し、前記データブロック単位でデ
ータを処理するコンピュータ実行可能なプログラムであ
って、 前記データグループの各データに対して演算を行い、そ
れら演算データのうち絶対値が最大となるもののスケー
ルファクタをグループスケールファクタとして検出し、
検出したグループスケールファクタに基づいて前記各演
算データに対してスケーリングを行うこれら一連の処理
を、前記データブロックの各データグループごとに行
い、さらに、検出したグループスケールファクタのうち
絶対値が最大となる演算データに対応するものをブロッ
クスケールファクタとして検出し、 前記スケーリングした演算データに対して再度演算を行
うときは、その演算の前に、前記データグループの各演
算データに対して当該データグループのグループスケー
ルファクタ及び前記ブロックスケールファクタに基づい
てスケーリングを行い、スケーリングしたそれら演算デ
ータに対してデータの丸め処理を行うようになっている
ことを特徴とするデータ演算処理プログラム。 - 【請求項１５】 データを記憶するための記憶手段を有
するコンピュータに対して、１又は複数のデータを含ん
でデータグループを構成し、さらに複数のデータグルー
プを含んでデータブロックを構成し、前記データブロッ
ク単位でデータを処理させるプログラムであって、 与えられたスケールファクタに基づいてデータに対して
スケーリングを行う第１スケーリング手段、前記第１ス
ケーリング手段からのデータに対して演算を行う演算手
段、前記演算手段からの演算データのスケールファクタ
を算出するスケールファクタ算出手段、及び与えられた
他のスケールファクタに基づいて前記演算手段からの演
算データに対してスケーリングを行う第２スケーリング
手段として実現される処理を前記各データグループごと
に実行させるためのプログラムと、 前記各データグループに対応するスケールファクタ算出
手段で算出したスケールファクタのうち絶対値が最大と
なる演算データに対応するものをグループスケールファ
クタとして検出するグループスケールファクタ検出手
段、前記グループスケールファクタ検出手段で検出した
グループスケールファクタのうち絶対値が最大となる演
算データに対応するものをブロックスケールファクタと
して検出するブロックスケールファクタ検出手段、及び
データ処理のための制御を行う制御手段として実現され
る処理を実行させるためのプログラムとを備え、 前記制御手段は、前記データブロック単位でデータを前
記記憶手段から読み出し、前記データブロックの各デー
タグループごとに、前記データグループのデータをそれ
ぞれ前記各データグループに対応する第１スケーリング
手段に振り分け、前記グループスケールファクタ検出手
段で検出したグループスケールファクタを前記各データ
グループに対応する第２スケーリング手段に与え、前記
各データグループに対応する第２スケーリング手段から
の演算データを前記記憶手段に格納し、 前記記憶手段の演算データに対して再度演算を行うとき
は、前記データブロックの各データグループごとに、前
記データグループの演算データをそれぞれ前記各データ
グループに対応する第１スケーリング手段に振り分ける
とともに、前記データグループのグループスケールファ
クタと前記ブロックスケールファクタとの差分からなる
スケールファクタを前記各データグループに対応する第
１スケーリング手段に与え、 前記第１スケーリング手段は、与えられたスケールファ
クタに基づいてデータに対してスケーリングを行い、ス
ケーリングしたデータに対してデータの丸め処理を行う
ようになっていることを特徴とするデータ演算処理プロ
グラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001107900A JP3613466B2 (ja) | 2001-04-06 | 2001-04-06 | データ演算処理装置及びデータ演算処理プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001107900A JP3613466B2 (ja) | 2001-04-06 | 2001-04-06 | データ演算処理装置及びデータ演算処理プログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002304288A true JP2002304288A (ja) | 2002-10-18 |
| JP3613466B2 JP3613466B2 (ja) | 2005-01-26 |
Family
ID=18960141
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001107900A Expired - Fee Related JP3613466B2 (ja) | 2001-04-06 | 2001-04-06 | データ演算処理装置及びデータ演算処理プログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3613466B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101874237A (zh) * | 2007-10-30 | 2010-10-27 | Arm有限公司 | 用于执行算术运算的大小检测的设备和方法 |
| KR20220041962A (ko) * | 2015-05-21 | 2022-04-01 | 구글 엘엘씨 | 신경망 프로세서의 벡터 컴퓨테이션 유닛 |
-
2001
- 2001-04-06 JP JP2001107900A patent/JP3613466B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101874237A (zh) * | 2007-10-30 | 2010-10-27 | Arm有限公司 | 用于执行算术运算的大小检测的设备和方法 |
| JP2011501310A (ja) * | 2007-10-30 | 2011-01-06 | アーム・リミテッド | 算術演算のためにマグニチュード検出を実行するための装置および方法 |
| KR20220041962A (ko) * | 2015-05-21 | 2022-04-01 | 구글 엘엘씨 | 신경망 프로세서의 벡터 컴퓨테이션 유닛 |
| KR102516092B1 (ko) * | 2015-05-21 | 2023-03-29 | 구글 엘엘씨 | 신경망 프로세서의 벡터 컴퓨테이션 유닛 |
| US11620508B2 (en) | 2015-05-21 | 2023-04-04 | Google Llc | Vector computation unit in a neural network processor |
| US12014272B2 (en) | 2015-05-21 | 2024-06-18 | Google Llc | Vector computation unit in a neural network processor |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3613466B2 (ja) | 2005-01-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6327605B2 (en) | Data processor and data processing system | |
| JP2651267B2 (ja) | 演算処理装置及び演算処理方法 | |
| KR100291383B1 (ko) | 디지털신호처리를위한명령을지원하는모듈계산장치및방법 | |
| US8990282B2 (en) | Apparatus and method for performing fused multiply add floating point operation | |
| US20210349692A1 (en) | Multiplier and multiplication method | |
| US6138135A (en) | Propagating NaNs during high precision calculations using lesser precision hardware | |
| CN107305484B (zh) | 一种非线性函数运算装置及方法 | |
| JP3736741B2 (ja) | データ演算処理装置 | |
| CN111008003B (zh) | 数据处理器、方法、芯片及电子设备 | |
| CN110515589B (zh) | 乘法器、数据处理方法、芯片及电子设备 | |
| WO2010051298A2 (en) | Instruction and logic for performing range detection | |
| JPH09212337A (ja) | 浮動小数点演算処理装置 | |
| CN111381808B (zh) | 乘法器、数据处理方法、芯片及电子设备 | |
| TWI774093B (zh) | 用於轉換資料類型的轉換器、晶片、電子設備及其方法 | |
| JPH0250492B2 (ja) | ||
| CN112835551A (zh) | 用于处理单元的数据处理方法、电子设备和计算机可读存储介质 | |
| JPH09146924A (ja) | 演算方法、演算装置及びマイクロプロセッサ | |
| CN112988110A (zh) | 一种浮点处理装置和数据处理方法 | |
| US20220075598A1 (en) | Systems and Methods for Numerical Precision in Digital Multiplier Circuitry | |
| JP2002304288A (ja) | データ演算処理装置及びデータ演算処理プログラム | |
| CN110647307B (zh) | 数据处理器、方法、芯片及电子设备 | |
| CN113031915A (zh) | 乘法器、数据处理方法、装置及芯片 | |
| JP2002318792A (ja) | データ演算処理装置及びデータ演算処理プログラム | |
| CN113033788B (zh) | 数据处理器、方法、装置及芯片 | |
| JP2508286B2 (ja) | 平方根演算装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040322 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040921 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20041005 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20041021 |
|
| R150 | Certificate of patent (=grant) or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081105 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20081105 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091105 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20091105 Year of fee payment: 5 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| R360 | Written notification for declining of transfer of rights |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101105 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101105 Year of fee payment: 6 |
|
| R370 | Written measure of declining of transfer procedure |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R370 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101105 Year of fee payment: 6 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101105 Year of fee payment: 6 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20101105 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111105 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111105 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121105 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121105 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (prs date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131105 Year of fee payment: 9 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |