1) minimum of summarization sequence
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乘位加比小运算
2) multiply-add operation
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乘加运算
1.
FPGA possesses two main merits:First,it increases multiply-add operation rapidness,resolving real-time disposal.
其主要优点有:用FPGA实现乘加运算,速度非常快,能很好地解决实时处理问题;降低了硬件电路设计的难度,使得非均匀性校正与疵点补偿的整个系统中各个功能之间的配合更简单化。
3) multiply-add block
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乘加运算块
4) ratio logistic multiplication
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比值逻辑乘运算
1.
The information of mixed alteration anomaly is extracted with ratio logistic multiplication.
采用数字图像增强技术,对遥感影像进行增强处理,提取控矿构造和地层信息;运用比值逻辑乘运算提取混合矿化蚀变信息;结合控矿构造和地层信息,选择三者吻合度较好的区域,圈定了矿化蚀变异常区域。
5) Multiply accumulation cell
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乘累加运算器
6) pipelining product shift add operation unit
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流水线型乘积移位累加运算部件
补充资料:处理器运算位数
CPU的位宽对CPU性能的影响绝不亚于主频。位宽是指微处理器一次执行指令的数据带宽。处理器的寻址位宽增长很快,业界已使用过4、8、16位寻址再到目前主流的32位,而64位寻址浮点运算已经逐步成为CPU的主流产品。
受虚拟和实际内存尺寸的限制,目前主流的32位CPU在性能执行模式方面存在一个严重的缺陷:当面临大量的数据流时,32位的寄存器(注:为了处理数据,暂时储存结果,或者做间接寻址等等动作,每个处理器都具备一些内建的内存,这些能够在不延迟的状态下存取的内存就称为“寄存器”,每个寄存器的大小都相同)和指令集不能及时进行相应的处理运算。
32位CPU一次只能处理32位,也就是4个字节的数据;而64位CPU一次就能处理64位即8个字节的数据。如果我们将总长128位的指令分别按照16位、32位、64位为单位进行编辑的话:旧的16位CPU(如Intel 80286 CPU)需要8个指令,32位的CPU需要4个指令,而64位CPU则只要两个指令。显然,在工作频率相同的情况下,64位CPU的处理速度比16位、32位的更快。
位宽原理示意图
可以比较一下图中的32位与64位CPU,64位的代码流的数量没有改变,其宽度随着指令代码的宽度而变化;而数据流的宽度则增加了一倍。虽然理论上在一个时钟周期内64位系统处理的数据量是32位系统的两倍,但理论和现实通常都是有差距的。
要注意的是,CPU不只需要位宽够宽的寄存器,也需要足够数量的寄存器,以确保大量数据处理。因此为了容纳更多的数据,寄存器和内部数据通道也必须加倍,因此在64位CPU中的寄存器位数一般是32位CPU中的两倍。
不过,虽然寄存器位数增加了,但正在执行指令的指令寄存器却都是一样的,即数据流加倍而指令流不变。此外,增加数据位数还可以扩大动态范围。在通常使用的十进制中,只能得到最多10个整数(一位数情况下),这是因为0~9中只有10个不同的符号来表示相应的意思,想要表示10以上的数就需要增加一位数,两位数(00-99)才可以表示100个数。
可以得出十进制的动态范围的计算公式:DR=10n (n表示数字位数)。在二进制体系中,相应的我们可以得到公式:DR=2n,那么目前使用的32位就可以达到232=4.3×109,升级到64位之后,就可以达到264=1.8×1019。动态范围扩大了43亿倍。
提示:扩大动态范围可以在一定程度上提高寄存器中数据的准确性。比如,当使用32位系统处理气象模拟运算任务时,当处理的数据超过32位所能提供的最大动态范围时,系统就会出现诸如Overflow(超过了最大正整数)或Underflow(低于最小的负整数)的错误提示,这样寄存器中的数据就无法保证准确。
除了运算能力之外,与32位CPU相比,64位CPU的优势还体现在系统对内存的控制上。由于地址使用的是特殊的整数,而64位CPU的一个ALU(算术逻辑运算器)和寄存器可以处理更大的整数,也就是更大的地址。
传统32位CPU的寻址空间最大为4GB,使得很多需要大容量内存的大规模的数据处理程序在这时都会显得捉襟见肘,形成了运行效率的瓶颈。而64位的处理器在理论上则可以达到1800万个TB(1TB=1024GB),将能够彻底解决32位计算系统所遇到的瓶颈现象。
当然64位寻址空间也有一定的缺点:内存地址值随着位数的增加而变为原来的两倍,这样内存地址将在缓存中占用更多的空间,其他有用的数据就无法载入缓存,从而引起了整体性能一定程度的下降。
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