바이어스 표기법 바이너리 옵션

나는 unsigned int처럼 읽었지만 2 n 1 1에 의해 oset한다. 여기서 n은 숫자의 비트 수이다 기술적으로 우리는 우리가 원하는 편향을 선택할 수 있지만 여기에 제시된 선택은 매우 일반적이다. 요점을 얻으십시오 누군가가 이것을 예제로 설명 할 수 있습니까? 또한 그것을 사용해야합니까? 예를 들어 칭찬, 기호 및 탄창, 2 개의 칭찬과 같은 다른 옵션이 주어집니다. 7 월 14 일 14시 57 분에 표현됩니다. 정보를 인코딩하는 방식으로 인코딩 된 정보에서 세부 사항이나 추론을 쉽게 추출 할 수 있습니다. 대부분의 최신 CPU는 2의 보수 표기법을 사용하여 숫자를 나타냅니다. 이러한 값에 대해 산술 연산을 수행 할 수있는 디지털 회로를 쉽게 설계 할 수 있기 때문에 , 빼기, 곱하기, 나누기 Twos 보완은 부호있는 숫자를주는 2의 거듭 제곱 또는 하드웨어를 변경하지 않고 부호있는 숫자를 제공하는 부호 비트로서 최상위 비트를 해석 할 수있는 좋은 속성을 가지고 있습니다 산술을 구현하는 데 사용됩니다. 다른 기계를 사용하는 다른 기계는 60 년대에 흔히 사용되는 기계로 4 비트 주소 지정 가능한 니블에 고정 된 2 진 코드화 된 십진수 세트로 숫자를 표현한 기계였습니다. IBM 1620 및 1401은 이에 대한 예입니다. , 당신은 동일한 개념이나 가치를 다른 방식으로 표현할 수 있습니다. 편향이란 숫자에 대해 선택한 표현이 무엇이든간에 그 값에 일정한 편차를 추가했음을 의미합니다. 아마도 더 효과적인 일을 가능하게하기 위해 수행됩니다. 2 n 1 1 extraordinaly 일반적인 바이어스가 나는 어셈블리와 C 코딩을 많이하고 값을 바이어스 할 필요가 없다는 것을 알지 못한다. 그러나 일반적인 예가있다. 현대 CPU는 주로 IEEE 부동 소수점을 구현하며, 부동 소수점 숫자를 부호와 함께 저장한다 , exponent, mantissa 지수는 2의 거듭 제곱으로, 0에 대해 대칭이지만 N 비트 지수에 대해 올바르게 호출하면 2 N-1만큼 편향됩니다. 이 편차는 같은 부호를 가진 부동 소수점 값을 특수 부동 소수점 명령어가 아닌 표준 머신의 2 보수 명령어를 사용하면 실제 부동 소수점 비교를 피할 수 있음을 의미합니다. 어두운 코너에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오. PotatoSwatter가 초기 응답의 부정확성을 지적했기 때문에, 내가 이것을 파헤 치게 만들자 .7 월 14 일 14시 4 분에 18. 비어있는 표기법은 0으로 시작하지 않는 값의 범위를 저장하는 방법이다. 간단히 말해서, 0에서 N으로가는 기존 표현을 취하고, 각 숫자에 바이어스 B를 추가하여 이제 B에서 N으로 이동합니다. 부동 소수점 지수는 바이어스와 함께 저장되어 1의 중심에있는 유형의 동적 범위를 유지합니다 .3 배의 인코딩은 10 진수 산술을 단순화하는 기술입니다 3의 바이어스를 사용한다 .2 개의 보충 표기법은 INTMIN의 바이어스와 가장 중요한 비트가 플립 된 바이어스 된 표기법으로 간주 될 수있다. 7 월 14 일에 4시에 응답된다. 12. 바이어 싱 된 결과 US 6779008 B1. 부동 소수점 연산에 대한 바이어 싱 된 leading-zero 카운트를 결정하는 방법이 개시된다. 먼저, 바이너리 벡터가 서브 벡터들로 분할된다. 그 다음, 복수의 서브 벡터 선도 선도가 생성된다. 서브 벡터 선도 선두 카운트는 일정한 양만큼 바이어스된다. 다음으로, 하나 이상의 프리픽스 비트가 계산된다. 마지막으로, 선택된 서브 벡터 선두 0 카운트의 적어도 일부가 프리픽스 비트에 연결되어 바이너리 벡터에 대한 총 leading-zero 카운트를 산출한다. 부동 소수점 연산에 대한 바이너리 값의 바이어 싱 된 leading-zero 카운트를 결정하는 방법으로서, 바이너리 벡터를 복수의 서브 벡터들로 분할하는 단계를 포함하며, 상기 서브 벡터 선도 - 상기 서브 벡터 선행 제로 카운트는 일정한 양만큼 바이어 싱되고, 상기 생성하는 단계는 상기 서브 벡터의 각각을 복수의 기본 필드로 분할하는 단계와, 상기 서브 벡터의 각각에 대해 복수의 기본 필드 선도를 생성하는 단계를 포함하는, 상기베이스 필드들 각각에 대해 하나씩, 상기 바이어스 양의 제 2 부분을 상기 서브 레어 선도 - 카운트들 중 선택된 하나에 선행하는 다수의 0들에 더함으로써 하나 이상의 프리픽스 비트들을 계산하는 단계와, 제 1 항에있어서, 상기 부동 소수점 연산은 결과를 제공하고, 상기 제 2 벡터는 상기 제 2 벡터에 대한 제 2 선도 선도 카운트 제 2 항에있어서, 상기 결과는 부동 소수점 곱셈 - 가산 연산의 중간 가수이고, 상기 시프 팅 단계는 중간 가수를 정규화하는 것 인 방법. 제 2 항에있어서, 제 1 항에있어서, 상기 이진 벡터는 2n의 길이를 가지며, 상기 분할 단계는 상기 이진 벡터를 2m의 길이를 갖는 서브 벡터들로 분할하고, 여기서 m 및 n은 정수이고, m은 n.5보다 작음을 특징으로하는 방법. 제 4 항에있어서, 상기 이진 벡터는 64 비트를 가지며, 상기 서브 벡터들 각각은 16 비트를 가짐을 특징으로하는 방법. 제 1 항에있어서, 상기 생성하는 단계는, 각각의 주어진 서브 벡터에 대해 하나의 신호를 생성하는 단계를 포함하며, 제 6 항에있어서, 상기 연결 단계는 상기 최종 leading-zero 카운트의 일부분을 계산하기 위해 상기 신호들 중 적어도 2 개를 더 사용하는 방법. 제 8 항에있어서, 이진 값 바이너리 벡터를 복수의 서브 벡터로 분할하는 수단을 포함하는 데이터 프로세서에서 수행되는 부동 - 소수점 연산을위한 서브 - 벡터 연산을위한 회로 상기 생성 수단은 상기 서브 벡터들 각각을 복수의 기본 필드들로 분할하는 수단 및 상기 기본 필드들 각각에 대해 하나 인 복수의 기본 필드 선행 - 제로 카운트를 생성하는 수단을 더 포함하는 바이어스 시스템. 상기 바이어스 양의 제 2 부분을 상기 서브 레어 선도 - 제로 카운트들 중 선행하는 제로들의 수에 더함으로써 하나 이상의 프리픽스 비트들을 계산하는 수단과, 상기 선택된 서브 레어 - 선두 카운트의 적어도 일부를 연결하기위한 수단 상기 바이너리 벡터에 대한 최종 leading-zero 카운트를 산출하기 위해 상기 하나 이상의 프리픽스 비트들에 상기 부동 소수점 연산을 수행하는 수단을 더 포함하고, 상기 부동 소수점 연산은 결과를 제공하고, 제 9 항에있어서, 상기 결과는 부동 소수점 곱셈 - 덧셈 연산의 중간 가수이고, 상기 쉬프팅 수단은 상기 중간 가수를 정규화하는 것 인, 집적 회로. 제 8 항에있어서, 상기 2 진 벡터는 2n의 길이를 가지며, 상기 분할 수단은 상기 2 진 벡터를 2m의 길이를 갖는 서브 벡터들로 분할하고, 여기서 m 및 n은 정수이고, m은 n보다 작은, 회로. 제 11 항에있어서, 상기 이진 벡터는 64 비트를 가지며, 상기 서브 벡터들 각각은 16 비트를 갖는 것을 특징으로하는 회로. 제 8 항에있어서, 상기 생성 수단은 주어진 서브 벡터에 대해 하나씩, 주어진 서브 벡터의 모든 비트가 0 값을 갖는지 여부를 지정하는 신호를 생성하는 회로. 제 13 항에있어서, 상기 연결 수단은 상기 최종 leading-zero 카운트의 일부를 계산하기 위해 상기 신호들 중 적어도 2 개를 더 사용하는 것을 특징으로하는 회로. 제 8 항에있어서, 상기 생성 수단은 서브 - 본 발명은 일반적으로 컴퓨터 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 연산 처리를 위해 이진 값의 선행 제로 또는 1의 수를 결정하는 방법에 관한 것이며, 특히 일정한 바이어스 값에 의해 증가 된 인코딩 된 선행 제로 카운트를 제공하는 것에 관한 것이다. 종래 기술의 컴퓨터 구조의 기본 구조는 중앙 처리 장치 CPU 또는 프로세서를 포함하며, 이 프로세서는 입출력 IO 사용자 인터페이스를위한 디스플레이 모니터 및 키보드와 같은 장치, 컴퓨터 운영 체제 및 사용자 프로그램을 저장하기위한 하드 디스크 또는 플로피 디스켓과 같은 영구 메모리 장치, 및 RAM 및 RAM과 같은 임시 메모리 장치를 포함 할 수있다. 프로그램 명령을 수행하기 위해 프로세서에 의해 사용된다. 프로세서는 버스를 포함하는 다양한 수단에 의해 주변 장치와 통신한다 또는 직접 채널 컴퓨터 시스템은 예를 들어 모뎀 또는 프린터와의 접속을위한 직렬 및 병렬 포트와 같은 많은 추가 구성 요소를 가질 수있다. 당업자는 예를 들어 상기와 관련하여 사용될 수있는 다른 구성 요소가 있음을 인식 할 것이다 프로세서에 연결된 디스플레이 어댑터는 비디오 디스플레이 모니터를 제어하는데 사용될 수 있고, 메모리 제어기는 임시 메모리 장치와 프로세서 사이의 인터페이스로서 사용될 수있다. 전형적인 프로세서 구성이도 1에 도시되어있다. 프로세서 1은 버스 인터페이스 유닛 (2)은 프로세서 (1)와 도시되지 않은 데이터 처리 시스템의 나머지 부분 사이의 데이터 흐름을 제어한다. 버스 인터페이스 유닛 (2)은 데이터 캐시 (3) 및 명령 캐시 (4) 모두에 연결된다. 명령 캐시 (4) 범용 레지스터 GPR (6) 및 부동 소수점 레지스터 (FPR) (7)의 내용에 따라 적절한 명령 순서를 결정한다 프로세서 (1)에서로드 저장 유닛 (8) 고정 소수점 실행 유닛 (9) 및 부동 소수점 실행 유닛 (10)의 가용성 및 명령어 자체의 특성 브랜치 유닛 (5)은 개별 명령을 발행하는 디스패치 유닛 (11) 유닛로드 저장 유닛 (8), 고정 소수점 실행 유닛 (9) 또는 부동 소수점 실행 유닛 (10)을 포함한다. 부동 소수점 실행 유닛 (9)은 범용 레지스터들로부터 데이터를 판독하고 범용 레지스터들에 데이터를 기입한다. 부동 소수점 실행 유닛 (10) 부동 소수점 레지스터들 (7)로드 저장 유닛 (8)은 범용 레지스터들 (6) 또는 부동 소수점 레지스터들 (7)로부터 데이터를 판독하고 데이터에 의해 사용되는 메모리 계층 구조 및 캐싱 프로토콜에 따라 데이터 캐시 (3) 또는 도시되지 않은 외부 메모리에 데이터를 기록한다 본 발명의 범주를 벗어나는 처리 시스템 또한, 로드 저장 유닛 (8)은 데이터 캐시 (3)로부터 데이터를 판독하고 그 데이터를 범용 레지스터 (6)에 기록하고 부동 (예 : 가장 간단한 연산에는 고정 소수점 표기법을 사용하여 표현되는 정수 피연산자가 포함됩니다. 비 정수는 일반적으로 부동 소수점 레지스터에 따라 표현됩니다. 포인트 표기법 IEEE 전기 기술자 협회 표준 번호 754 IEEE는 부동 소수점 연산을 위해 최신 컴퓨터에서 사용되는 특정 형식을 명시합니다. 예를 들어, 단 정밀도 부동 소수점 숫자는 32 비트 한 단어 64 비트 2 워드 필드를 사용하여 배정 밀도 부동 소수점 숫자가 표현됩니다. 대부분의 프로세서는 부동 소수점 단위 FPU로 부동 소수점 연산을 처리합니다. 부동 소수점 표기법은 지수 표기법이라고도하며, 매우 큰 숫자와 매우 작은 숫자를 모두 표현하는 데 사용할 수 있습니다. 부동 소수점 표기법은 가수 또는 significand, 지수 및 부호 양수의 세 부분으로 구성됩니다 r 음수 가수는 숫자의 자릿수를 지정하고 지수는 숫자의 크기, 즉 수를 생성하기 위해 가수를 곱하는 기수의 힘을 지정합니다. 예를 들어, 기수 10을 사용하면 숫자 28330000은 2833E 4로 표시되고 0 054565는 54565E-6으로 표시됩니다. 프로세서는 2 진 값을 사용하기 때문에 컴퓨터의 부동 소수점 수는 2를 기본 기수로 사용합니다. 따라서 부동 소수점 수는 일반적으로 2 진수로 표현 될 수 있습니다 형태에 따르면, n은 10 진법의 부동 소수점 숫자이고, S는 양수에 대한 숫자 0의 부호 또는 음의 1의 부호이며, F는 밑이 2에있는 가수의 분수 성분이고, E는의 기본 지수입니다. 기수 IEEE 표준 754에 따라 단 정밀도 부동 소수점 수는 다음과 같이 32 비트를 사용합니다. 첫 번째 비트는 부호 S를 나타내고 다음 8 비트는 127 E 바이어스의 바이어스 양만큼 지수를 나타냅니다. 마지막 23 비트는 th를 나타냅니다. 예를 들어 십진수 10은 32 비트 값으로 나타낼 수 있습니다. 10000010 01000000000000000000000.as 1 0 1 01 2 2 130-127 1 25 2 3 10. 값이 표현 될 때 전술 한 관습에 따라, 정규화 된 것으로, 즉 significand의 선행 비트는 0이 아니거나, 1F와 같이 이진 값의 경우 1입니다. 명시 적 또는 암시적인 최상위 비트가 0 인 경우 0 F 에서처럼 숫자가 정규화되지 않는다고 말합니다. 정규화되지 않은 숫자는 값이 약간 다른 다른 숫자에서 하나의 숫자를 효과적으로 빼는 것과 같이 부동 소수점 연산의 출력 결과로 쉽게 발생할 수 있습니다. 시프트 된 왼쪽 앞자리 제로가 분수에서 제거되고 지수가 지수가 최소 지수 값 E min보다 크거나 같으면 결과가 정규화되었다고합니다. 지수가 E min보다 작 으면 언더 플로우가 발생했습니다 만약 erflow가 비활성화 된 경우 소수점은 지수가 E min과 같을 때까지 오른쪽으로 0으로 이동합니다. 지수는 000 진수로 대체되고 결과는 비정규 화됩니다. 예를 들어, 동일한 작은 지수 E를 갖는 두 개의 숫자는 1 010101 및 1 010010으로 변환하고, 후자를 전자에서 뺄셈하면 결과는 0 000011, 정규화되지 않은 숫자 E 5이면 최종 결과는 비정규 숫자가됩니다. 많은 기존 컴퓨터의 하드웨어는 따라서 정규화 된 숫자는 비정규 숫자가 부동 소수점 연산의 출력 결과로 표시 될 때 더 많은 숫자 처리가 이루어지기 전에 정규화되어야합니다. 값을 정규화하기 위해 다양한 기술이 사용됩니다. 분율을 감소시키고 이에 따라 지수를 감소 시킴 US Pat No 5,513,362 참조 하나의 기술은 제거 할 제로의 수를 예측하는 제로 예상자 LZA 로직을 유도하는 것을 포함합니다 부동 소수점 연산이 완료되기 전에 종래의 구조의 고레벨 블록도 인도 2를 참조하면, 부동 소수점 실행 유닛 (10)은 각각 부동 소수점 수로 표현되는 입력 피연산자 A, B 및 C를 수신하기위한 3 개의 입력 (202, 204 및 206)을 포함한다. 부동 소수점 실행 유닛 (10)은 이들 피연산자를 사용하여 곱셈 - 덧셈 명령 입력 곱셈 - 덧셈 명령은 산술 연산을 실행한다. ACB 입력 202,204,206에서 수신 된 피연산자 A, B, C의 지수 부는 지수 계산기 208에 제공된다. 피연산자 A와 C의 가수 부는 곱셈기 212에 제공된다 피연산자 B의 가수 부는 정렬 쉬프터 (alignment shifter) (214)에 제공된다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, B 피연산자가 음수 일 수 있기 때문에, 덧셈이라는 용어는 본질적으로 뺄셈을 포함한다. 곱셈기 (212) 연산자 (A 및 C)의 가수를 계산하고 산술 함수 (AC)를 합계 및 캐리로서 알려진 2 개의 중간 결과로 감소시킨다. 이들 중간 결과는 주 가산기 증분 기 (222)에 제공된다. 지수 계산기 (208)는 피연산자 A의 지수의 합으로부터 중간 지수를 계산한다 또한, 중간 지수 레지스터 (208)에 중간 지수를 저장한다. 지수 계산기 (208)는 또한 중간 지수와 피연산자 B의 지수 간의 차이를 계산하고 그 값을 디코딩하여 선행 제로 예상자 (LZA) (226) 및 정렬 시프터 (214)는 가산 된 가수에 대응하도록 조정 된 피연산자 B의 가수가 중간 지수와 동일하도록 피연산자 B의 가수를 시프트한다. 다음으로 피연산자 B의 시프트 가수가 주 가산기 증가 기 (222)에 제공된다. 주 가산기 증가 기 (222) 피연산자 B의 가수를 가산기로 시프트하고 승수 212의 결과를 전달 출력 o f 주 가산기 증분 기 (222)는 중간 결과 레지스터 (228)에 저장된다. 주 가산기 증분 기 (222)의 가수 부가와 동시에, LZA (226)는 결과에서 선두의 위치를 ​​예측한다. 논리 연산 또는 논리 감산의 특성이 알려져 있기 때문에 LZA (226)는 결과 가수의 선두의 위치가 2 개의 인접한 비트 위치 중 하나 인 것으로 예측할 수있다. 쌍의 최상위 비트 인 좌측 비트 위치는 그것이 나타내는 바와 같이 최소 위치로 지칭된다 결과 가수의 정규화에 필요한 최소 시프트 유사하게, 정규화에 필요한 최대 시프트를 나타내는 우측 비트 위치는 최대 위치로 언급된다. 예를 들어, 12 개의 제로가 최소 최대 비트 위치 쌍의 중심점보다 먼저 예측된다면 시프트 량 쌍은 논리적 가산의 경우 11,12 또는 논리적 감산의 경우 12,13이 될 것입니다. 최소 예측치 선두의 결과가 항상 결과로부터 제거되지 않도록 항상 선택되어야한다. LZA (226)는 예측 된 비트 위치 쌍의 최소 위치의 인코딩에 항상 기초한다. LZA (226)는 정규화 조정 레지스터 (230)에 저장되는 최소 비트 위치, 중간 결과 레지스터 (228)로부터 정규화 기 (232)까지의 중간 결과 가수와 함께 정규화 조정 레지스터 (230)로부터의 정규화 조정이 제공된다. 정규화 기 (232) 결과 가수의 최상위 비트 위치에 가산된다. 그 다음, 가산 된 가수는 결과 가수를 적절한 비트 수로 반올림하는 라운더 (rounder) (234)에 제공된다. 정규화 조정 레지스터 (230)로부터의 정규화 조정은 또한 지수 가산기 (236) 적절한 지수를 얻기 위해, 지수는 초기에 선행 제로 예측에 의해 예측 된 최대 시프트를 정정하도록 조정된다 주 가산기 증분 기 (222)의 최종 결과가 최소 시프트만을 필요로하는 경우, 지수 가산기로의 늦은 캐리 - 인은 최소 시프트 량을 보정한다. 예측 된 최대 시프트에 대한 지수를 조정하기 위해, 최대 비트의 2의 보수 위치가 중간 지수에 가산된다. 중간 지수에 대한 지수 조정의 추가는 지수 조정이 주 가산기 증분 기 (222)로부터의 결과가 이용 가능하게되기 전에 선행 제로 예상기 (226)로부터 이용 가능하자마자 개시 될 수있다. 라운더 (234)로부터의 결과 가수는 지수 가산기 (236)로부터 최종 지수와 결합되고 출력 (238)에서 부동 소수점 실행 유닛 (10)의 도시되지 않은 결과 버스로 전달된다. 부동 소수점 실행 유닛의 발행 멀티플렉서로부터, 정규화 된 부동 소수점 결과는 부동 소수점 레지스터 또는 대안 적으로 이름 변경 버퍼의 지정된 엔트리에 직접 기록 될 수있다. 이 특정 유닛에서, 선두 z LO는 LZA가 완전 정규화를 요청하는 것을 방지 할 수있는 논리 유닛 (231)에 의해 생성된다. LZO는 중간 지수 레지스터 (224)에 저장된 중간 지수에 기초한다. 자세한 내용은 미국 특허 제 5,943,249 호를 참조하라. 상대적으로 이진 벡터에 대한 선행 제로의 결정 예를 들어 길이가 4 비트 인 짧은 길이는 일반적으로 Karnaugh 맵 또는 기타 비교적 간단한 부울 논리를 사용하여 수행 할 수 있습니다. 이 함수가 더 길어지는 이진 데이터 필드 (예 : 32, 64 또는 128 비트 길이)로는 함수가 더 이상 사용할 수 없습니다 이러한 방식으로 쉽게 수행된다 바이어스 된 카운트 결과를 실현하기 위해 바이너리 덧셈기가 뒤 따르는 바이너리 선도 0 카운터가 직렬로 동작하는 2 개의 개별 기능 블록의 사용은 추가적인 전력 및 집적 회로 영역을 필요로한다. 부동 소수점 연산에서 어려움이 복합 될 수있다 모든 맨 앞의 0을 제거하기 위해 왼쪽으로 가수 시프트를 다시 정규화하는 것이 필요합니다. 그러므로, 감소 된 집적 회로 면적 및 전력 소비를 사용하는 선행 - 계수 (leading-zero) 카운트를 결정하는 개선 된 방법 프로세서가 1 기가 헤르쯔 또는 그 이상의 속도로 동작 할 때와 같이 고속 처리가 가능하면 유리하다. 따라서, 본 발명의 목적은 컴퓨터 시스템을위한 개선 된 프로세서를 제공하는 것이다. 본 발명의 다른 목적은보다 효과적인 방식으로 선행 제로 판정을 수행하는 프로세서를 제공하는 것이다. 본 발명의 또 다른 목적은 상수 바이어 싱 된 결과로 2 진 리딩 제로 카운팅을 수행하기위한 개선 된 방법을 제공하는 것이다. 전술 한 목적은 부동 소수점 결과에 대한 이진 값의 선행 제로 카운트를 결정하는 방법으로 달성되며, 일반적으로 2 진 벡터를 복수의 서브 벡터로 분할하는 단계, 복수의 서브 벡터 선두 0 카운트를 생성하는 단계, 하나의 fo 각각의 서브 벡터의 선두 벡터를 연결하고, 서브 벡터 선두 0을 카운트하여 바이너리 벡터에 대한 최종 leading-zero 카운트를 산출한다. 부동 소수점 연산은 선두 제로 카운트와 동일한 양만큼 시프트 될 수있는 결과를 제공한다 그 결과는 부동 소수점 곱셈 - 가산 연산의 중간 가수 일 수 있고, 시프 팅은 중간 가수를 정규화 할 수있다. 바람직한 구현 예에서, 2 진 벡터는 2 n의 길이를 갖고, 각 서브 벡터는 2 m의 길이를 가지며, 여기서 m 상기 이진 벡터는 64 비트를 가지며, 상기 부 벡터들의 각각은 16 비트를 가진다. 상기 방법은 또한 상기 부 벡터들의 각각을 복수의 기본 필드들로 더 나누고, 또한 복수의 기본 필드 선행 0 카운트들을 생성 할 수있다 이 방법은 또한 바람직하게는 주어진 서브 벡터에 대해 하나씩, 주어진 서브 벡터의 모든 비트가 0 값을 갖는지 여부를 지정하는 신호를 생성한다. 그 다음, 결합 단계는 결합에서 선두 벡터가 0 인 서브 벡터를 사용한다 특히, 결합 단계는 입력 데이터가 비선형 인 최상위 서브 벡터 선행 제로 카운트의 4 개의 하위 비트로부터 최종 leading-zero 카운트의 4 개의 하위 비트를 선택한다 이 방법은 일정한 양만큼 바이어스되는 서브 벡터 선두 - 제로 카운트 및 최종 선두 제로 카운트를 생성하도록 적용될 수있다. 본 발명의 추가 목적, 특징 및 이점은 명백해질 것이다 본 발명의 특징으로 여겨지는 신규 한 특징은 첨부 된 청구 범위뿐만 아니라 본 발명의 바람직한 사용 형태, 추가의 목적 및 이점뿐만 아니라 본 발명 자체에 기재되어있다. 첨부 된 도면과 함께 판독 될 때 예시적인 실시 형태에 대한 다음의 상세한 설명을 참조함으로써 가장 잘 이해 될 것이다. 도 1은 블록 다이아 그램 도 2는 종래의 컴퓨터 프로세서에서 기능 논리 유닛을 도시하는 도면이다. 도 2는 가수 값의 선두 제로의 결정을 요구하는 곱셈 - 가산 연산을 수행하기위한 컴퓨터 프로세서의 종래 기술의 부동 소수점 실행 유닛의 고 - 레벨 개략도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 4- 비트 기본 필드에 대한 선행 - 제로 카운트 LZC 생성기의 상세한 개략도이다. 도 4는 LZC 비트를 생성하는데 사용되는 회로의 하이 - 레벨 개략도이다 도 5는도 4의 회로에 사용 된 멀티플렉서의 상세한 개략도이다. 도 6은 상위 3 비트를 생성하기위한 논리 회로의 상세한 개략도이다. 도 4의 회로와 함께 사용하기위한, 16 비트 서브 벡터에 대한 바이어 싱 된 LZC의 비트는, 도 4의 회로와 함께 사용하기 위해 64 비트 바이너리 벡터에 대한 최종 인코딩 된 바이어 싱 된 LZC를 생성하는 데 사용되는 회로의 하이 레벨 개략도이다. 도 3-6 및도 8의 실시 예는도 7 및도 8의 구현 예와 같이 최종 인코딩 된 바이어 싱 된 LZC의 최상위 3 비트를 생성하는데 사용되는 논리 회로의 상세한 개략도이다. 본 발명 2 진 가수의 선두 0을 카운팅하는 방법에 관한 것으로, 컴퓨터 시스템의 프로세싱 유닛에서 수행된다. 컴퓨터 프로세서는도 1 및도 2에 도시 된 다양한 컴포넌트를 많이 포함 할 수 있지만, 본 발명의 프로세서 새로운 하드웨어 구성 요소를 포함하고, 종래의 구성 요소를위한 신규 한 상호 접속 아키텍처를 더 가질 수있다. 따라서, 본 발명은도 1 및도 2를 참조하여 이해 될 수 있지만, 이 참조는 제한적인 의미로 해석되어서는 안된다. 또한, 본 발명은 바이어 싱 된 leading-zero 카운트를 생성하는 것에 적용될 수 있고, 바이어 싱 된 선두 카운트를 생성하는데 또한 사용될 수있다. 아래에서 더 설명되는 바와 같이, 선두의 하나의 카운트 m 본질적으로 동일한 효과를 얻기 위해 다른 인코딩 로직을 대체하거나 입력 데이터 필드를 논리적으로 반전함으로써 결정할 수 있습니다. 벡터의 앞자리 숫자에 바이어스를 추가하는 것은 실제로 원래 피연산자 벡터에 바이어스 자체의 가치 길이, 그 새로운 벡터에 대한 선도적 인 선도 카운트를 수행하기 일반적으로 미국 특허 제 5,568,410 호를 참조한다. 이 특허는 백그라운드 논의를 위해 통합되었지만, 특허는 바이어스의 사용을 수반하지 않는다. 본 발명은 0의 벡터의 삽입이 필연적으로 원래의 피연산자 벡터의 시작에있을 필요는 없지만 오히려 벡터에서 가장 중요한 1 비트보다 중요한 이전에 피연산자 벡터의 임의의 위치에 삽입 될 수 있음을 인식한다. 16 진수 카운트가 16000 인 00000000 00010010 인 다음의 오리지널 피연산자 벡터 바이너리를 고려하여 개념을 설명 할 수있다. 3 개의 0을이 카운트에 더할 경우 세 개의 추가 0이 최상위 1 비트 앞에 오는 벡터에 배치 될 수 있습니다. 따라서 다음 벡터 각각은 인용 된 세 개의 0을 삽입 된 바이어스 0으로 동일하게 해석하는 것으로 간주 될 수 있습니다. 000 00000 00000000 00010010.00000000 000 00000 00010010.00000000 00000000 000 10010.이 실시 예에서, 바이어스 된 leading-zero 카운트는 19이다. 본 발명은 바이너리 데이터 필드에서 가장 중요한 1 이전에 바이어스 0을 효과적으로 삽입 할 수있는 성질을 이용한다. 바이어스 된 leading-zero 카운트 LZC를 생성하고 길이 2 n의 피연산자 벡터를 길이 2 m의 서브 벡터로 나눕니다. 여기서 mnm과 n은 정수입니다. 각 서브 벡터에 대해 바이어스 된 leading-zero 카운트는 다음과 같이 쉽게 생성 될 수 있습니다. 매우 짧은 서브 벡터들에 대한 간단한 불리언 논리 또는 본 명세서에 설명 된 방법의 재귀 적 사용과 함께 백그라운드에서 언급 한 바와 같이, 성능 개선을위한 계산을 더 병렬화하는 것을 포함한다. 최종 인코딩 된 바이어 싱 된 leading-zero 카운트 벡터는 두 개의 개별적으로 생성 된 서브 벡터 인코딩 된 카운트 값. 각 서브 벡터에 대해, 두 개의 출력 신호가 인코딩 된 바이어스 된 leading-zero 그 원래의 데이터 필드 서브 벡터의 모든 비트가 0 값을 갖도록 지정하는 제 2 신호를 생성한다. 각 서브 벡터에 대해, 인코딩 된 바이어스 된 선행 제로 카운트가 그 길이 서브 벡터에 대해 생성된다. 16 비트 선두 제로 카운트 55d의 바이어스로 16 비트 벡터는 4 비트의 4 개의 서브 벡터로 각각 나뉘어집니다. 데이터 벡터 0000 0010 1010 1010. 결과 바이어스 선행 제로 카운트 61d 0111101b. 가능한 최대 바이어스 선행 제로 카운트 55d 16d 71d 1000111b. An 인코딩 각각의 4 비트 비 - 바이어 싱 된 카운트의 길이는 3 비트 길고, 가장 높은 비 - 바이어 싱 된 결과는 4d가 100b이다. 각 서브 벡터에 부가 된 바이어스 LZC는 전체 바이어스로부터 로우 111 일 수있다. 바이어스 된 16 비트 LZC에서 사용되는 독립적 인 서브 벡터의 바이어스 된 제로 카운트 LZC는 입력이 0이 아닌 값을 갖는 가장 중요한 서브 벡터로부터의 카운트입니다. 바이어스 111b LZC 11d 1011b 9d 1001b 7d 0111b 7d 0111b 바이어스 11b LZC 7d 111b 5d 101b 3d 011b 3d 011b. 이 예에서 사용 된 바이어스는 111b이다. 입력 데이터가 0이 아닌 가장 중요한 서브 벡터는 1로 표시된다. 서브 벡터 1 (9d 또는 5d)에 대해 바이어 싱 된 카운트가이 서브 벡터에 선행하는 4 개의 0이 있기 때문에 전체 16 비트 벡터에 대해 바이어스 된 선행 제로 카운트를 나타 내기에는 충분하지 않다 따라서 일반적인 경우 전체 16 비트 벡터에 대한 바이어스 된 16 비트 LZC는 0, 4, 8, 12 또는 16 d를 선택한 부 벡터의 LZC에 추가해야 할 수 있습니다. 바이너리 4 및 8 위치는 선행 제로의 카운트의 이러한 요구 된 추가에 의해 영향을 받아서, 이 예에서 원래의 16 비트 01b에 대한 최종 바이어 싱 된 LZC의 부분으로서 선택된 서브 벡터 s1 바이어 싱 된 LZC로부터 2 진 1 및 2가 직접 선택 될 수있다. 그만큼 모든 데이터 입력이 0b 인 경우, 가장 낮은 서브 벡터에 대한 바이어 싱 된 LZC의 두 하위 비트가 최종 바이어스 된 16 비트 LZC의 일부로 선택되어야합니다. 따라서 바이어스의 가장 낮은 11b 만 추가됩니다. 각각의 서브 벡터는 LZC가 바이어스 된 16 비트 LZC 비트로서 선택되는 이들 2 개의 카운트 비트에 직접 영향을 미친다. 실제로, 각 서브 벡터의 LZC에 바이어스 값의 가장 낮은 11b보다 적은 비트를 부가하면, 선택된 바이어스 된 LZC는 바이어스 된 16 비트 LZC의 일부로 고려하기 전에 LZC를 선택합니다. 가장 낮은 11보다 중요한 비트는 서브 벡터의 LZC에서 고려되거나 바이어스 된 16 비트 LZC의 상위 비트를 생성하기 위해 별도로 고려 될 수 있습니다. 바이어 싱 된 16 비트 LZC의 상위 5 비트는 부 벡터 비 편향 LZC의 최상위 비트 MSB를 고려하여 생성되며, 선택된 부 벡터의 나머지 상위 비트는 최종 바이어 싱 된 16 비트 L ZC, and any portion of the total bias vector which was not used to bias the subvector LZCs. In the above example, the unused portion of the total bias is 1101b which is really 52d considering the bit positions assuming one biased the subvector LZCs with 11b It follows that the five MSBs of the biased 16 bit LZC equate to one of the following values 52d, 56d, 60d, 64d, or 68d recalling from above the required consideration that the chosen subvector LZC may be preceded by subvectors having all zero inputs, or all data inputs are zeros Here, the only subvector preceding the subvector whose biased LZC was chosen earlier is that labeled 0 In this case, subvector 1 s non-biased MSB is 1b indicating that the subvector was all zeros The biased LZC s MSB for subvector 1 that chosen is also 1b Each of these 1b s indicate that a value of four must be added to the aforementioned 1101b Thus, a total of 8d 4 2 must be added to the 1101b This results in 1111b , accounting for the weighting of the bits in 1101b It can be seen that generally, the logic required to resolve the upper bits of the final biased 16 bit LZC is relatively simple. The prefixed bits of the final biased LZC are the unused portion which may be zero in the case where the total bias vector is smaller in magnitude than a possible encoded unbiased LZC of the original data of the total bias vector with the addition of the count of the zeros preceding the most significant subvector s LZC. More generally, the more significant subvector of the final biased leading-zero count is generated by performing relatively minimal logic on i the remaining upper portions of the encoded subvector biased leading-zero counts, ii the signals which were generated for each subvector indicating that the subvector itself was all zero valued, and iii any bits of the total bias constant that were not taken into account in the original subvector biased leading zero counts for example the leading 11 which was truncated from the 55 value in the a bove example A significant feature of the present invention is that both biased leading-zero count data and unbiased-based full zero detect data are used to calculate a portion of the final biased leading-zero count This feature embodies the concept described earlier wherein the zeros that constitute the bias value are effectively inserted in the original data field based on the value of the data field itself. As the bias becomes large to the extent that its encoded length exceeds that of the subvector length chosen, it can be said that the zeros inserted into the data field to conceptually represent the bias are in essence inserted in two locations in the data field The first location is as described earlier, being just before the most significant subvector which includes non-zero data The second location can be considered to be anywhere more significant than the first location, including just to the left of the first location, as the generation of the more significant subvector of the final biased leading-zero count is done in a single encoding block incorporating the aforementioned data. An illustrative hardware implementation of the foregoing method is depicted in FIGS 3 through 8 This implementation is directed to a design having a 64-bit binary leading-zero counter generating a count biased by a decimal value of seven 7 For this design, the invention method is utilized recursively-such that the initial 64-bit data field is divided into 16-bit subvectors to which the described method is applied The inventive method is utilized in generating the biased leading-zero counts on each 16-bit subvector The method is then again used to generate the final biased leading-zero count for the original 64-bit data field using the aforementioned biased leading-zero counts from each 16-bit subvector. With reference now to FIG 3, a data field of 16 bits is divided further into four 4-bit base fields sub-subvectors , and an LZC base field circuit 20 is provided for each base field A given base field is identified by data lines 30 32 34 and 36 The complements of these data lines are indicated by 30 ,32 , 34 , and 36 For each 4-bit base field, a biased LZC is generated encoding in the bias of 7 decimal 0111 into the logic In this example, the second most significant encoded biased LZC bit bit 1 is not necessary in the logic and is therefore not shown, but the encoding for LZC bits 0 2 and 3 is illustrated at 38 40 and 42 An additional signal 44 is generated designating whether all four input data bits were zero valued. With further reference to FIG 4, a circuit 48 is used to generate the LZC bits for a given 16-bit subvector The outputs from each 4-bit leading-zero counter 20 are provided as inputs into a multiplexer 50 which selects the lowest two bits from the most significant LZC bit of circuits 20 that has non-zero input data Logic circuit 52 which also receives inputs from LZC circuits 20 generates the upper portion of the biased LZC for the 16-bit subvector A plurality of multiplexers 54 perform the same function as multiplexer 50 for the 64-bit LZC which utilizes this circuit 48 In other words, the multiplexers 54 not only receive inputs from multiplexer 50 and circuit 52 but further from the next lower 16 bits biased by 7 as indicated at 56.FIG 5 illustrates multiplexer 50 which selects the low bits for the biased LZC based on the signals for each subvector indicating whether the inputs to those subvectors are all zeros All inputs are derived from blocks 20.Referring now to FIG 6, the logic that is required to generate the upper three bits of the biased LZC for the 16-bit subvector, with the bias value of 7, is illustrated All inputs are from blocks 20 i e the most significant bits of the unbiased LZCs and the high bits of the biased LZCs. Once the LZC bits have been generated for each 16-bit subvector, the biased LZC may be generated for the entire 64-bit vector The low four bits of the final biased LZC come from the low four bits of the most significant 16-bit subvector s biased LZC whose input data was non-zero This selection occurs in a cascading fashion via the multiplexers 54 shown in FIG 4 This process is different from the generation of the biased LZC for each 16-bit subvector where the multiplexing of the low bits is done in a single stage FIG 5 , where physically localized circuits can be designed At this top level, illustrated in FIG 7, there would be difficulty in centralizing the multiplexing circuits of the low four bits, as this would be used for datapath operation The RC delays involved in centralizing the multiplexing, and the complexity of the multiplexing itself would reduce the efficiency of the circuit using current IC technology, but this is not meant to be construed in a limiting sense. The outputs of each LZC subvector generator 48 are combined via logic circuit 70 further illustrated in FIG 8, to generate the uppermost three bits for the final encoded biased LZC for the original 64-bit data fiel d given the bias constant of 7 For other constants, the logic may be different, but generally does not become complicated As the bias constant becomes much larger in magnitude than the length of the data field itself, the encoded bias value s length may be longer than length of the encoded length of the data field In this case, this same method described herein may be used, but the most significant subvector of the final biased LZC becomes the most significant subvector of the encoded bias itself, or that subvector incremented by one In this case, the designer can generate that portion of the result by multiplexing either the upper bits of the bias itself, or a pre-calculated, incremented version of that subvector, selecting between the two based on detection logic utilizing pre-existing signals. A primary advantage of the present invention is improved calculation performance, i e higher-speed Additionally, the invention requires less integrated circuit area consumption, and less power, as the number of circuits to accomplish this integrated function are fewer than when performing the individual functions of leading-zero counting and binary addition separately and in series. Although the invention has been described with reference to specific embodiments, this description is not meant to be construed in a limiting sense Various modifications of the disclosed embodiments, as well as alternative embodiments of the invention, will become apparent to persons skilled in the art upon reference to the description of the invention It is therefore contemplated that such modifications can be made without departing from the spirit or scope of the present invention as defined in the appended claims. Forex Pair Correlation Indicators. 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In addition to 2 s complement being the commonest computer representation for signed data, the conversion between the two formats described above is completely trivial simply invert the MSB. This is incredibly cheap to add to the ADC s internal logic and gives the ADC another selling point on the datasheet. answered Mar 12 14 at 12 19.In the question, it seems to be implied that it takes longer for the ADC to return the value in 2 s complement form than in straight binary While this might be the case in some particular implementation of an ADC, it s not true in general for example the MSP430 series of micro-controllers have an ADC peripheral on-chip which will report the value in straight binary or 2 s complement, but it takes the same number of cycles in both cases. With that out of the way, the choice between 2 s complement and straight binary mostly comes down to how your transducers work and how you like to process your data. In straight binary mode, the ADC is giving you a number which represents the ratio between the magnitude of the analog quantity measured virtually always voltage and the full-scale reference quantity For example, a 10-bit ADC can return values from 0 to 1023 inclusive If you measure a voltage say, 1 25 Volts which is half of the ADC s reference voltage say, 2 50 Volts , the binary code you read will be half of the maximum value you could read--so, 512, or thereabouts, subject to rounding and non-linearities in the ADC. For example, let s say you have a transducer which reports the amount of rocket fuel in a tank 0V means the tank is empty and 2 5V Volts means it s full So you just connect the transducer to your ADC, and away you go. But notice that in the above paragraph, there s no way to measure negative voltages What if we wanted to measure the flow of rocket fuel in and out of the tank and we had a transducer to do so The ADC can t measure negative numbers, so we have a problem However, there s an easy way to fake it using 2 s complement mode In this case, the transducer output is re-biased so that the zero point is halfway between the ADC s two reference voltages In other words, positive flows are represented by voltages between 1 25V and 2 50V, and negative flows are represented by 1 25V to 0V--so flows into the tank will give ADC codes of 512 to 1023 and flows out of the thank will give codes of 511 to 0 in straight binary format. Now that s awfully inconvenient We have to subtract 512 from each measurement before doing anything with it, which gives numbers in the range -512 to 511 The point of 2 s complement mode is that it does this for you. However, you still might want to use straight binary with a transducer that produces signed results For example, your transducer might have differential outputs In this case you d want to subtract the inverted output from the non-inverted output anyway, so there s no advantage to using 2 s complement. answered Mar 12 14 at 18 40.The two s complement system is in use, because it stems from how simple hardware naturally operates Think for example you car s odometer, which you have resetted to zero Then put the gear on reverse, and drive backwards for 1 mile Please don t do this in reality Your odometer if it s mechanical will roll from 0000 to 9999 The two s complement system behaves similarly. Please note that I m not really offering any new information here, just the odometer example which someone might find helpful - it helped me to understand the rationale of two s compl ement system when I was young After that, it was easy for me to intuitively accept that adders, subtractors etc work well with the two s complement system. And yes, my Nissan s odometer does work this way. answered Dec 16 14 at 21 46.What is this straight binary code you speak of I assume you mean having a sign bit which is 1 for negative and 0 for positive or vice-versa This has two more disadvantages over twos complement which have not yet been mentioned one largely irrelevant these days and one important. The largely irrelevant one is that you can represent one less number - i e 255 numbers in 8 bits This is pretty irrelevant when you ve got 32 or 64 bits but mattered when you had as few 4 or 6 bits to work with. The more important one is that there are now two ways to represent the same number - specifically, 0 - 0 and -0 but 0 and -0 are the same number so your implementation needs to make sure that you re not comparing these numbers every time you do an equality check. answered Mar 12 14 at 14 00.I think you are off track here You are talking about a sign-magnitude representation when the OP was pretty clearly talking about an unsigned binary representation Joe Hass Mar 12 14 at 14 59.If you re talking about an unsigned representation then there is no advantage to Two s complement It simply wastes a bit Jack Aidley Mar 12 14 at 20 58.Forecast For Binary Options. IEEE 754 adds a bias to the exponent so that numbers can in many cases be compared conveniently by the same hardware that compares signed 2 s-complement integers If two floating-point numbers have different signs, the sign-and-magnitude comparison also works with biased exponents Forecast For Binary Options Csiro Gcm Forex Successful binary options strategy robot review Step smart man, a update build of ct for binary will binary options strategies and tactics forecast During its 23 years, it was the most widely used format for floating-point computation In single precision, the bias is ,127, so in this examp le the biased exponent is 124 in double precision, the bias is 1023, so the biased exponent in this example is 1020 The first integrated circuit to implement the draft of what was to become IEEE 754-1985 was the Intel 8087 Quote ez forum futures stock trading account finding a binary option options pdf for residents citizens For binary hedge fund global trader there are Forecast For Binary Options Stock Exchange Broker In Eritrea Unsigned infinity, by providing programmers with a mode selection option IEEE Task P754 A proposed standard for binary floating-point arithmetic By expert adviser, minutes, Minute binary options strategy authority bollinger bands requires the stock market strategy for binary option forecast Successful binary options strategy robot review Step smart man, a update build of ct for binary will binary options strategies and tactics forecast Using a biased exponent, the lesser of two positive floating-point numbers will come out less than the greater following the s ame ordering as for sign and magnitude integers. Forecast For Binary Options How To Read Stock Market Indicators Unsigned infinity, by providing programmers with a mode selection option IEEE Task P754 A proposed standard for binary floating-point arithmetic The indicated returns for binary options, and also previous In thin or fast markets, trading conditions may be altered and some option types or time Successful binary options strategy robot review Step smart man, a update build of ct for binary will binary options strategies and tactics forecast. It was implemented in software, in the form of floating-point libraries, and in hardware, in the instructions of many CPUs and FPUs IEEE 754-1985 represents numbers in binary, providing definitions for four levels of precision, of which the two most commonly used are The standard also defines representations for positive and negative infinity, a negative zero , five exceptions to handle invalid results like division by zero, special values c alled Na Ns for representing those exceptions, denormal numbers to represent numbers smaller than shown above, and four rounding modes Subscripts indicate the number base Analogous to scientific notation, where numbers are written to have a single non-zero digit to the left of the decimal point, we rewrite this number so it has a single 1 bit to the left of the binary point Forecast For Binary Options Black Money India Pdf Viewer We simply multiply by the appropriate power of 2 to compensate for shifting the bits left by three positions biased exponent 3 the bias Forecast For Binary Options Negative length can be used to extract bytes at the end of a binary, for example If using option , the calling process blocks until the. IEEE 754-1985 was an industry standard for representing floating-point numbers in computers, officially adopted in 1985 and superseded in 2008 by the current revision Forecast For Binary Options Profit Sanefx Binary Options More Optionrally Revolutionizes Binary Opt ion. Best Trading Sites.24Option Trade 10 Minute Binaries. TradeRush Account Open a Demo Account. Boss Capital Start Trading Live Today.