JP2003058362A - 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

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ブロックフローティング方式により加算また
は減算を行う場合において、演算処理の簡素化を図るの
に好適なデータ演算処理装置を提供する。 【解決手段】 データ演算処理装置は、複数のデータブ
ロックを用いた加算を行うときは、その演算前にスケー
ル補正処理を行う。スケール補正処理は、複数のデータ
ブロックのブロックスケールファクタのうち絶対値が最
大のデータを含むデータブロックのものを共通ブロック
スケールファクタとして選択する。そして、データブロ
ックの各データグループごとに、そのデータグループの
グループスケールファクタと共通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、そ
のデータグループの各データに対してスケーリングを行
う。

Description

【発明の詳細な説明】

【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およびプログラム
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、固定小数点表現または浮動小数点表現がある。
浮動小数点表現では、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。

【０００３】そこで、固定小数点表現における問題の対
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１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。

【０００４】従来、ブロックフローティング方式により
演算を行う装置としては、本出願人が先に出願した国際
出願（国際公開番号WO99/66423）に開示されてるデータ
演算処理装置がある。図２は、ブロックフローティング
方式による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。従来のデータ演算処理装置は、図２に示
すように、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。

【０００５】データメモリ１００は、図示しない外部か
らデータを入力し、演算部２００の演算対象となるデー
タとして格納するようになっている。データメモリ１０
０では、データは、図３に示すように、データブロック
単位で格納される。図３は、データメモリ１００におけ
るデータ構造を示す図である。データメモリ１００で
は、図３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。

【０００６】演算部２００は、同一機能を有するｋ個の
計算ユニットＰ₀〜Ｐ_k-1で構成されている。各計算ユニ
ットＰ₀〜Ｐ_k-1には、１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〜Ｐ_k-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〜Ｐ_k-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。

【０００７】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。なお、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。

【０００８】第２シフタ１０は、与えられるスケールフ
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おり、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。

【０００９】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検出器５０で算出したスケールフ
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５
６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。

【００１０】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〜Ｐ_k-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〜Ｐ_k-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
〜Ｐ_k-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。

【００１１】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。

【００１２】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〜Ｐ_k-1の第２シフタ１
０に出力するようになっている。

【００１３】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各計算ユニットＰ₀〜Ｐ_k-1の第２
シフタ１０に振り分ける。

【００１４】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〜Ｐ_k-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ ₀〜Ｐ_k-1の第１シフタ１６からの演算データをデー
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。

【００１５】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
それぞれ各計算ユニットＰ₀〜Ｐ_k-1の第２シフタ１０に
振り分ける。これとともに、各計算ユニットＰ₀〜Ｐ_k-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５２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〜Ｐ_k-1の第２シフタ１０に与える。

【００１６】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〜Ｐ_k-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ ₀〜Ｐ_k-1の第１シフタ１６からの演算データをデー
タメモリ１００に格納する。なお、各計算ユニットＰ₀
〜Ｐ_k-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５２およびブロ
ックスケールファクタレジスタ５６に格納されていない
ときは、各計算ユニットＰ₀〜Ｐ_k-1の第２シフタ１０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。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】このように、上記従来
のデータ演算処理装置にあっては、演算時の桁落ちを最
小限に抑えるために、各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データブロック
内の各データを正規化してから演算を行うようになって
いる。

【００１８】ところで、複数のデータブロックを用いて
それらデータブロック間で加算を行う場合には、データ
ブロック内の各データがスケーリングされていることか
ら、加算時に、データブロック間でデータの桁位置を一
致させなければならない。例えば、２つのデータブロッ
ク間で加算を行う場合に、一方のデータブロックについ
てグループスケールファクタが「２」であるデータＡ
「０．１」と、他方のデータブロックについてグループ
スケールファクタが「３」であるデータＢ「０．１１」
とを加算するときは、データＡを２ビット右シフトして
「０．００１」とするとともに、データＢを３ビット右
シフトして「０．０００１１」とした上でそれらを加算
する。そして、再び正規化することにより、加算結果と
しては、グループスケールファクタが「２」で「０．１
１１」のデータを得ることができる。

【００１９】したがって、データブロック間でデータを
加算する場合には、データブロック内の各データを正規
化し、さらにデータブロック間で各データを正規化しな
ければならず、演算処理が複雑となる。演算処理の複雑
化は、ハードウェアまたはソフトウェアで実現するいず
れかの場合にも、演算負荷の増大、演算速度の低下、回
路素子数の増加等の問題を生じさせる。

【００２０】このことは、複数のデータブロックを用い
てそれらデータブロック間で減算を行う場合についても
同様である。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より加算または減算
を行う場合において、演算処理の簡素化を図るのに好適
な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。

【００２１】

【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は、前記各データグ
ループのグループスケールファクタおよび前記データブ
ロックのブロックスケールファクタを含み、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、複数の
データブロックを用いた加算または減算を行うときは、
その演算前にスケール補正処理を行うようになってお
り、前記スケール補正処理は、前記複数のデータブロッ
クのブロックスケールファクタのうち絶対値が最大のデ
ータを含むデータブロックのものを共通ブロックスケー
ルファクタとして選択し、前記データブロックの各デー
タグループごとに、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共通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、当該データ
グループの各データに対してスケーリングを行うように
なっている。

【００２２】このような構成であれば、複数のデータブ
ロックを用いた加算または減算を行う前に、スケール補
正処理が行われる。スケール補正手段が行われると、複
数のデータブロックのブロックスケールファクタのうち
絶対値が最大のデータを含むデータブロックのものが共
通ブロックスケールファクタとして選択される。そし
て、データブロックの各データグループごとに、そのデ
ータグループのグループスケールファクタと共通ブロッ
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、そのデータグループの各データに対してス
ケーリングが行われる。

【００２３】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２記載のデータ
演算処理装置、並びに請求項５および６記載のデータ演
算処理プログラムにおいて同じである。

【００２４】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、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は、前記各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データブロックのブ
ロックスケールファクタを含み、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スケーリング手段と、前記ス
ケーリング手段からのデータに対して加算または減算を
行う演算手段とを有し、さらに、データを記憶するため
の記憶手段と、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、複数のデータブロックを用
いた加算または減算を行うときは、その演算前にスケー
ル補正処理を行うようになっており、前記スケール補正
処理は、前記各データブロックのブロックスケールファ
クタを前記記憶手段から読み出し、読み出したブロック
スケールファクタのうち絶対値が最大のデータを含むデ
ータブロックのものを共通ブロックスケールファクタと
して選択し、前記各データブロックの同一順位のデータ
グループについて、前記各データブロックごとに、その
該当データグループのグループスケールファクタと前記
共通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スケーリング手段に
与え、その該当データグループの各データを前記記憶手
段から読み出し、読み出したデータをそれぞれ前記スケ
ーリング手段を介して前記各計算ユニットの演算手段に
入力し、すべての該当データグループについて前記演算
手段への入力が完了するのを待って前記演算手段による
加算または減算を行い、前記同一順位のデータグループ
に対して行うこれら一連の処理を、すべてのデータグル
ープに対して行うようになっている。

【００２５】このような構成であれば、制御手段によ
り、複数のデータブロックを用いた加算または減算を行
う前に、スケール補正処理が行われる。スケール補正手
段が行われると、各データブロックのブロックスケール
ファクタが記憶手段から読み出され、読み出されたブロ
ックスケールファクタのうち絶対値が最大のデータを含
むデータブロックのものが共通ブロックスケールファク
タとして選択される。

【００２６】そして、各データブロックの同一順位のデ
ータグループについては、各データブロックごとに、そ
の該当データグループのグループスケールファクタと共
通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スケーリング手段に与えら
れ、その該当データグループの各データが記憶手段から
読み出され、読み出されたデータがそれぞれスケーリン
グ手段を介して各計算ユニットの演算手段に入力され
る。すべての該当データグループについて演算手段への
入力が完了すると、演算手段による加算または減算が行
われる。

【００２７】同一順位のデータグループに対して行われ
るそれら一連の処理は、すべてのデータグループに対し
て行われる。これにより、複数のデータブロックを用い
た加算または減算を行うことができる。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。以下、請求項６記
載のデータ演算処理プログラムにおいて同じである。

【００２８】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、入力したデータに対
して下位ビットの方向へビットシフトを行うようになっ
ている。このような構成であれば、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、入力されたデータに対して右シフトが行われる。

【００２９】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２記載のデータ演算処理装置
において、前記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、入力したデータに対
して上位ビットの方向へビットシフトを行うようになっ
ている。このような構成であれば、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、入力されたデータに対して左シフトが行われる。

【００３０】一方、上記目的を達成するために、本発明
に係る請求項５記載のデータ演算処理プログラムは、コ
ンピュータからなる請求項１記載のデータ演算処理装置
に実行させるためのプログラムであって、複数のデータ
ブロックを用いた加算または減算を行うときは、その演
算前にスケール補正処理を行うという処理を実行させる
ためのプログラムであり、前記スケール補正処理は、前
記複数のデータブロックのブロックスケールファクタの
うち絶対値が最大のデータを含むデータブロックのもの
を共通ブロックスケールファクタとして選択し、前記デ
ータブロックの各データグループごとに、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共通ブロック
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、当該データグループの各データに対してスケ
ーリングを行うようになっている。

【００３１】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６記載のデータ演算処理プロ
グラムは、コンピュータからなる請求項２記載のデータ
演算処理装置における前記制御手段に実行させるための
プログラムであって、複数のデータブロックを用いた加
算または減算を行うときは、その演算前にスケール補正
処理を行うという処理を実行させるためのプログラムで
あり、前記スケール補正処理は、前記各データブロック
のブロックスケールファクタを前記記憶手段から読み出
し、読み出したブロックスケールファクタのうち絶対値
が最大のデータを含むデータブロックのものを共通ブロ
ックスケールファクタとして選択し、前記各データブロ
ックの同一順位のデータグループについて、前記各デー
タブロックごとに、その該当データグループのグループ
スケールファクタと前記共通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
トのスケーリング手段に与え、その該当データグループ
の各データを前記記憶手段から読み出し、読み出したデ
ータをそれぞれ前記スケーリング手段を介して前記各計
算ユニットの演算手段に入力し、すべての該当データグ
ループについて前記演算手段への入力が完了するのを待
って前記演算手段による加算または減算を行い、前記同
一順位のデータグループに対して行うこれら一連の処理
を、すべてのデータグループに対して行うようになって
いる。

【００３２】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２
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７記載のデータ演算処理プロ
グラムは、請求項６記載のデータ演算処理プログラムに
おいて、前記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、入力したデータに対し
て下位ビットの方向へビットシフトを行うようになって
いる。

【００３３】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３
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８記載のデータ演算処理プロ
グラムは、請求項６記載のデータ演算処理プログラムに
おいて、前記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、入力したデータに対し
て上位ビットの方向へビットシフトを行うようになって
いる。

【００３４】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４
記載のデータ演算処理装置と同等の作用が得られる。

【００３５】

【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。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。

【００３６】本発明に係るデータ演算処理装置は、図１
に示すように、データを記憶するためのデータメモリ１
００と、データメモリ１００のデータに対して加算を行
う演算部２１０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３１０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２１０、制御
部３１０および制御ロジック４００は、データバス１１
０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。

【００３７】データメモリ１００は、図示しない外部か
らデータを入力し、演算部２１０の演算対象となるデー
タとして格納するようになっている。データメモリ１０
０では、図３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。

【００３８】演算部２１０は、同一機能を有するｋ個の
計算ユニットＰ₀〜Ｐ_k-1で構成されている。各計算ユニ
ットＰ₀〜Ｐ_k-1には、１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〜Ｐ_k-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〜Ｐ_k-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からのデータを保持する複数のレ
ジスタｒ₀〜ｒ_n-1と、レジスタｒ₀〜ｒ_n-1のデータを加
算する加算器１８と、加算器１８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加
算器１８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。

【００３９】ユニットスケールファクタ検出器１４は、
加算器１８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。第２シフタ１０は、与えられるスケールファク
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おり、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、加算
器１８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。

【００４０】制御部３１０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検出器５０で
算出した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、
各計算ユニットＰ₀〜Ｐ_k-1の第２シフタ１０を制御する
シフタ制御装置５８とで構成されている。

【００４１】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〜Ｐ_k-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
クタをデータブロックと対応付けてデータメモリ１００
に格納するとともに各計算ユニットＰ₀〜Ｐ_k-1の第１シ
フタ１６に出力するようになっている。

【００４２】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し、制御ロジック４００の制御に
より、検出したブロックスケールファクタをデータブロ
ックと対応付けてデータメモリ１００に格納するように
なっている。

【００４３】シフタ制御装置５８は、制御ロジック４０
０の制御により、グループスケールファクタおよび後述
する共通ブロックスケールファクタをデータメモリ１０
０から入力し、グループスケールファクタと共通ブロッ
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
を各計算ユニットＰ₀〜Ｐ_k-1の第２シフタ１０に与える
ようになっている。

【００４４】制御ロジック４００は、複数のデータブロ
ックを用いた加算を行うときは、その演算前に、次のス
ケール補正処理を実行するようになっている。まず、加
算対象となる各データブロックの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、読み出したブ
ロックスケールファクタのうち絶対値が最大のデータを
含むデータブロックのものを共通ブロックスケールファ
クタとして選択する。

【００４５】次いで、各データブロックの同一順位のデ
ータグループについて、各データブロックごとに、その
該当データグループのグループスケールファクタおよび
共通ブロックスケールファクタをデータメモリ１００か
ら読み出してシフタ制御装置５８に出力することによ
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Ｐ₀〜Ｐ_k-1の第２シフタ１０に与え、その該当データ
グループの各データをデータメモリ１００から読み出
し、読み出したデータをそれぞれ第２シフタ１０を介し
て各計算ユニットＰ₀〜Ｐ_k-1の対応するレジスタｒに入
力し、すべての該当データグループについてレジスタｒ
への入力が完了するのを待って加算器１８による加算を
行う。同一順位のデータグループに対して行うこれら一
連の処理は、すべてのデータグループに対して行う。

【００４６】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〜Ｐ_k-1の第１シフタ１６に与え、各計算ユニッ
トＰ ₀〜Ｐ_k-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。次
に、上記実施の形態の動作を説明する。

【００４７】以下、２つのデータを含んでデータグルー
プを構成し、３つのデータグループを含んでデータブロ
ックを構成した場合において、３つのデータブロック
Ａ，Ｂ，Ｃ間でデータを加算する場合を説明する。な
お、データブロックＡ〜Ｃのデータは、Ａ_ij，Ｂ_ij，Ｃ
_ij（ｉ＝１〜３、ｊ＝１，２）と表記し、データブロッ
クＡ〜Ｃのブロックスケールファクタは、Ａ_B，Ｂ_B，Ｃ
_Bと表記し、データブロックＡ〜Ｃの各グループスケー
ルファクタは、Ａ_Gi，Ｂ_Gi，Ｃ_Giと表記する。本実施の
形態においては、データの最大値が大きくなれば、それ
に対応するスケールファクタは、小さくなるものとす
る。

【００４８】初めに、制御ロジック４００により、ブロ
ックスケールファクタＡ_B，Ｂ_B，Ｃ _Bがデータメモリ１
００から読み出され、下式（１）により、読み出された
ブロックスケールファクタＡ_B，Ｂ_B，Ｃ_Bのうち絶対値
が最大のデータを含むデータブロックのものが共通ブロ
ックスケールファクタＳ_Bとして選択される。式中、
「ｍｉｎ」は、引数のなかで最小値を選択する関数であ
る。以下、下式（５）において同じである。

【００４９】

【数１】

【００５０】次に、各データブロックＡ〜Ｃの１番目の
データグループについて加算が行われる。具体的には、
まず、制御ロジック４００により、グループスケールフ
ァクタＡ _G1および共通ブロックスケールファクタＳ_Bが
データメモリ１００から読み出されてシフタ制御装置５
８に出力される。シフタ制御装置５８では、それらスケ
ールファクタを入力すると、グループスケールファクタ
Ａ_G1と共通ブロックスケールファクタＳ_Bとの差分から
なるスケールファクタが各計算ユニットＰ₀，Ｐ₁の第２
シフタ１０に与えられる。そして、制御ロジック４００
により、データブロックＡの１番目のデータグループの
各データＡ₁₁，Ａ₁₂がデータメモリ１００から読み出さ
れ、読み出されたデータＡ₁₁，Ａ₁₂がそれぞれ第２シフ
タ１０を介して各計算ユニットＰ₀，Ｐ₁のレジスタｒ₀
に入力される。したがって、データＡ_{1 1}，Ａ₁₂は、第２
シフタ１０により、シフタ制御装置５８からのスケール
ファクタに相当するシフト量で右シフトされ、レジスタ
ｒ₀に保持される。

【００５１】次いで、制御ロジック４００により、グル
ープスケールファクタＢ_G1および共通ブロックスケール
ファクタＳ_Bがデータメモリ１００から読み出されてシ
フタ制御装置５８に出力される。シフタ制御装置５８で
は、それらスケールファクタを入力すると、グループス
ケールファクタＢ_G1と共通ブロックスケールファクタＳ
_Bとの差分からなるスケールファクタが各計算ユニット
Ｐ₀，Ｐ₁の第２シフタ１０に与えられる。そして、制御
ロジック４００により、データブロックＢの１番目のデ
ータグループの各データＢ₁₁，Ｂ₁₂がデータメモリ１０
０から読み出され、読み出されたデータＢ₁₁，Ｂ₁₂がそ
れぞれ第２シフタ１０を介して各計算ユニットＰ₀，Ｐ₁
のレジスタｒ₁に入力される。したがって、データ
Ｂ₁₁，Ｂ₁₂は、第２シフタ１０により、シフタ制御装置
５８からのスケールファクタに相当するシフト量で右シ
フトされ、レジスタｒ₁に保持される。データＢ₁₁，Ｂ
₁₂は、この右シフトにより、データＡ₁₁，Ａ₁₂と桁位置
が一致する。

【００５２】次いで、制御ロジック４００により、グル
ープスケールファクタＣ_G1および共通ブロックスケール
ファクタＳ_Bがデータメモリ１００から読み出されてシ
フタ制御装置５８に出力される。シフタ制御装置５８で
は、それらスケールファクタを入力すると、グループス
ケールファクタＣ_G1と共通ブロックスケールファクタＳ
_Bとの差分からなるスケールファクタが各計算ユニット
Ｐ₀，Ｐ₁の第２シフタ１０に与えられる。そして、制御
ロジック４００により、データブロックＣの１番目のデ
ータグループの各データＣ₁₁，Ｃ₁₂がデータメモリ１０
０から読み出され、読み出されたデータＣ₁₁，Ｃ₁₂がそ
れぞれ第２シフタ１０を介して各計算ユニットＰ₀，Ｐ₁
のレジスタｒ₂に入力される。したがって、データ
Ｃ₁₁，Ｃ₁₂は、第２シフタ１０により、シフタ制御装置
５８からのスケールファクタに相当するシフト量で右シ
フトされ、レジスタｒ₂に保持される。データＣ₁₁，Ｃ
₁₂は、この右シフトにより、データＡ₁₁，Ａ₁₂，Ｂ₁₁，
Ｂ₁₂と桁位置が一致する。

【００５３】このように、１番目のデータグループの各
データがレジスタｒ₀〜ｒ₂に格納されると、加算器１８
により加算が行われる。すなわち、計算ユニットＰ₀で
は、レジスタｒ₀〜ｒ₂のデータが加算され、その加算結
果としてＹ₁₁が出力され、計算ユニットＰ₁では、レジ
スタｒ₀〜ｒ₂のデータが加算され、その加算結果として
Ｙ₁₂が出力される。１番目のデータグループについての
演算式は、下式（２）のようになる。式中、「ｓｈｉｆ
ｔｒ」は、第１引数のデータに対して第２引数の値に相
当するシフト量で右シフトを行う関数である。以下、下
式（３），（４）において同じである。

【００５４】なお、演算データＹ₁₁，Ｙ₁₂は、グループ
スケールファクタ検出器５０によりそのグループスケー
ルファクタＹ_G1が検出され、第１シフタ１６により正規
化された後、グループスケールファクタＹ_G1と対応付け
られてデータメモリ１００に格納される。

【００５５】

【数２】

【００５６】次に、各データブロックＡ〜Ｃの２番目の
データグループについて加算が行われる。ここで加算対
象となるのは、データＡ₂₁，Ａ₂₂，Ｂ₂₁，Ｂ₂₂，Ｃ₂₁，
Ｃ₂₂である。これらのデータも１番目のデータグループ
についての処理と同じ要領で、計算ユニットＰ₀では、
データＡ₂₁，Ｂ₂₁，Ｃ₂₁がそれぞれ正規化されて加算さ
れ、加算結果としてＹ₂₁が出力され、計算ユニットＰ₁
では、データＡ₂₂，Ｂ_{2 2}，Ｃ₂₂がそれぞれ正規化されて
加算され、加算結果としてＹ₂₂が出力される。２番目の
データグループについての演算式は、下式（３）のよう
になる。

【００５７】なお、演算データＹ₂₁，Ｙ₂₂は、グループ
スケールファクタ検出器５０によりそのグループスケー
ルファクタＹ_G2が検出され、第１シフタ１６により正規
化された後、グループスケールファクタＹ_G2と対応付け
られてデータメモリ１００に格納される。

【００５８】

【数３】

【００５９】次に、各データブロックＡ〜Ｃの３番目の
データグループについて加算が行われる。ここで加算対
象となるのは、データＡ₃₁，Ａ₃₂，Ｂ₃₁，Ｂ₃₂，Ｃ₃₁，
Ｃ₃₂である。これらのデータも１番目のデータグループ
についての処理と同じ要領で、計算ユニットＰ₀では、
データＡ₃₁，Ｂ₃₁，Ｃ₃₁がそれぞれ正規化されて加算さ
れ、加算結果としてＹ₃₁が出力され、計算ユニットＰ₁
では、データＡ₃₂，Ｂ_{3 2}，Ｃ₃₂がそれぞれ正規化されて
加算され、加算結果としてＹ₃₂が出力される。３番目の
データグループについての演算式は、下式（４）のよう
になる。

【００６０】なお、演算データＹ₃₁，Ｙ₃₂は、グループ
スケールファクタ検出器５０によりそのグループスケー
ルファクタＹ_G3が検出され、第１シフタ１６により正規
化された後、グループスケールファクタＹ_G3と対応付け
られてデータメモリ１００に格納される。

【００６１】

【数４】

【００６２】データブロック間ですべてのデータの加算
が終了すると、ブロックスケールファクタ検出器５４に
より、グループスケールファクタＹ_G1，Ｙ_G2，Ｙ_G3のう
ち最小のものが下式（５）によりブロックスケールファ
クタＹ_Bとして検出され、検出されたブロックスケール
ファクタＹ_BがデータブロックＹと対応付けられてデー
タメモリ１００に格納される。

【００６３】

【数５】

【００６４】このようにして、本実施の形態では、複数
のデータブロックを用いた加算を行うときは、その演算
前にスケール補正処理を行うようになっており、スケー
ル補正処理は、複数のデータブロックのブロックスケー
ルファクタのうち絶対値が最大のデータを含むデータブ
ロックのものを共通ブロックスケールファクタとして選
択し、データブロックの各データグループごとに、その
データグループのグループスケールファクタと共通ブロ
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、そのデータグループの各データに対して
スケーリングを行うようになっている。

【００６５】これにより、１つのデータについて第２シ
フタ１０による１回のスケーリングにより、データブロ
ック内での正規化およびデータブロック間での正規化を
同時に行うことができるので、従来に比して、演算処理
を比較的簡素化することができる。上記実施の形態にお
いて、第２シフタ１０は、請求項２、３、６または７記
載のスケーリング手段に対応し、加算器１８は、請求項
２または６記載の演算手段に対応し、データメモリ１０
０は、請求項２または６記載の記憶手段に対応し、制御
ロジック４００およびシフタ制御装置５８は、請求項２
または６記載の制御手段に対応している。

【００６６】なお、上記実施の形態においては、データ
ブロックの各データに対して右シフトを行うことにより
桁位置を一致させるように構成したが、これに限らず、
データブロックの各データに対して左シフトを行うこと
により桁位置を一致させるように構成してもよい。ま
た、上記実施の形態においては、３つのデータブロック
間で加算を行う例を説明したが、これに限らず、２つの
データブロック間または４つ以上のデータブロック間で
加算を行うこともできる。

【００６７】また、上記実施の形態においては、加算器
１８により複数のデータブロック間で加算を行うように
構成したが、これに限らず、加算器１８に代えて減算器
を設け、減算器により複数のデータブロック間で減算を
行うように構成してもよい。また、上記実施の形態にお
いては、数値演算を行うのに本発明を適用した場合につ
いて説明したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱し
ない範囲で他のものにも適用可能である。

【００６８】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
に格納されるに限らず、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ＲＡ
Ｍに読み込んで実行するようにしてもよい。

【００６９】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２１０と、制御部３１０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に格納されるに限らず、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ＲＡＭに読み込
んで実行するようにしてもよい。

【００７０】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。

【００７１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る請求
項１記載のデータ演算処理装置によれば、１つのデータ
について１回のスケーリングにより、データブロック内
での正規化およびデータブロック間での正規化を同時に
行うことができるので、従来に比して、演算処理を比較
的簡素化することができるという効果が得られる。

【００７２】さらに、本発明に係る請求項２ないし４記
載のデータ演算処理装置によれば、１つのデータについ
てスケーリング手段による１回のスケーリングにより、
データブロック内での正規化およびデータブロック間で
の正規化を同時に行うことができるので、従来に比し
て、演算処理を比較的簡素化することができるという効
果が得られる。

【００７３】一方、本発明に係る請求項５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６ないし８記載のデータ演算処理プログラム
によれば、請求項２記載のデータ演算処理装置と同等の
効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【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。

【図２】ブロックフローティング方式による従来のデー
タ演算処理装置の構成を示すブロック図である。

【図３】データメモリ１００におけるデータ構造を示す
図である。

【符号の説明】

１０ 第２シフタ １４ ユニットスケールファクタ
検出器 １６ 第１シフタ １８ 加算器 ５０ 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 ５８ シフタ制御装置 ６０ 桁合わせ用加算器 １００ データメモリ １１０ データバス １２０ アドレスバス ２００，２１０ 演算部 ３００，３１０ 制御部 ４００ 制御ロジック ５００ アドレス生成器 Ｐ₀〜Ｐ_k-1 計算ユニット ｒ₀〜ｒ_n-1 レジスタ

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【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は、前記各
   データグループのグループスケールファクタ及び前記デ
   ータブロックのブロックスケールファクタを含み、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、 複数のデータブロックを用いた加算又は減算を行うとき
   は、その演算前にスケール補正処理を行うようになって
   おり、 前記スケール補正処理は、前記複数のデータブロックの
   ブロックスケールファクタのうち絶対値が最大のデータ
   を含むデータブロックのものを共通ブロックスケールフ
   ァクタとして選択し、 前記データブロックの各データグループごとに、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共通ブ
   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、当該データグループの各データに対し
   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。
2. 【請求項２】 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
   記データブロックは、前記各データグループのグループ
   スケールファクタ及び前記データブロックのブロックス
   ケールファクタを含み、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スケーリン
   グ手段と、前記スケーリング手段からのデータに対して
   加算又は減算を行う演算手段とを有し、 さらに、データを記憶するための記憶手段と、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、複数のデータブロックを用いた加算又
   は減算を行うときは、その演算前にスケール補正処理を
   行うようになっており、 前記スケール補正処理は、 前記各データブロックのブロックスケールファクタを前
   記記憶手段から読み出し、読み出したブロックスケール
   ファクタのうち絶対値が最大のデータを含むデータブロ
   ックのものを共通ブロックスケールファクタとして選択
   し、 前記各データブロックの同一順位のデータグループにつ
   いて、前記各データブロックごとに、その該当データグ
   ループのグループスケールファクタと前記共通ブロック
   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スケーリング手段に与え、その該
   当データグループの各データを前記記憶手段から読み出
   し、読み出したデータをそれぞれ前記スケーリング手段
   を介して前記各計算ユニットの演算手段に入力し、すべ
   ての該当データグループについて前記演算手段への入力
   が完了するのを待って前記演算手段による加算又は減算
   を行い、 前記同一順位のデータグループに対して行うこれら一連
   の処理を、すべてのデータグループに対して行うように
   なっていることを特徴とするデータ演算処理装置。
3. 【請求項３】 請求項２において、 前記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、入力したデータに対して下位ビ
   ットの方向へ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。
4. 【請求項４】 請求項２において、 前記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、入力したデータに対して上位ビ
   ットの方向へ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。
5. 【請求項５】 コンピュータからなる請求項１記載のデ
   ータ演算処理装置に実行させるためのプログラムであっ
   て、 複数のデータブロックを用いた加算又は減算を行うとき
   は、その演算前にスケール補正処理を行うという処理を
   実行させるためのプログラムであり、 前記スケール補正処理は、前記複数のデータブロックの
   ブロックスケールファクタのうち絶対値が最大のデータ
   を含むデータブロックのものを共通ブロックスケールフ
   ァクタとして選択し、 前記データブロックの各データグループごとに、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共通ブ
   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、当該データグループの各データに対し
   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
   るデータ演算処理プログラム。
6. 【請求項６】 コンピュータからなる請求項２記載のデ
   ータ演算処理装置における前記制御手段に実行させるた
   めのプログラムであって、 複数のデータブロックを用いた加算又は減算を行うとき
   は、その演算前にスケール補正処理を行うという処理を
   実行させるためのプログラムであり、 前記スケール補正処理は、 前記各データブロックのブロックスケールファクタを前
   記記憶手段から読み出し、読み出したブロックスケール
   ファクタのうち絶対値が最大のデータを含むデータブロ
   ックのものを共通ブロックスケールファクタとして選択
   し、 前記各データブロックの同一順位のデータグループにつ
   いて、前記各データブロックごとに、その該当データグ
   ループのグループスケールファクタと前記共通ブロック
   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スケーリング手段に与え、その該
   当データグループの各データを前記記憶手段から読み出
   し、読み出したデータをそれぞれ前記スケーリング手段
   を介して前記各計算ユニットの演算手段に入力し、すべ
   ての該当データグループについて前記演算手段への入力
   が完了するのを待って前記演算手段による加算又は減算
   を行い、 前記同一順位のデータグループに対して行うこれら一連
   の処理を、すべてのデータグループに対して行うように
   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。
7. 【請求項７】 請求項６において、 前記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、入力したデータに対して下位ビ
   ットの方向へ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プログラム。
8. 【請求項８】 請求項６において、 前記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、入力したデータに対して上位ビ
   ットの方向へ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プログラム。