高速乘法器的􀀂 性能比较

对基于阵列乘法器、修正布斯算法（MBA）乘法器、华莱士（WT）乘法器和MBA－WT混合乘法器的四种架构的32位乘法器性能进行了比较，在选择乘法器时，应根据实际应用，从面积、速度、功耗等角度权衡考虑。     

三种高速乘法器的实现原理及性能比较

本文介绍了三种高速乘法器架构：阵列乘法器、修正布斯算法(MBA)乘法器、华莱士(WT)乘法器，并对基于以上三种架构的32位乘法器性能进行了比较。选择乘法器，应根据实际应用。从面积、速度、功耗等角度权衡考虑。     

20×18位符号定点乘法器的FPGA实现

在数字信号处理中经常需要进行乘法运算,乘法器的设计对整个器件的性能有很大的影响,在此介绍20×18比特定点阵列乘法器的设计.采用基4-Booth算法和4-2压缩的方案,并采用先进的集成电路工艺,使用SMIC 0.18μm标准单元库,提高了乘法器的速度,节省了器件.利用Xilinx FPGA(xc2vp70-6ff1517)对乘法器进行了综合仿真,完成一次乘法运算的时间为15.922 ns,在减少乘法器器件的同时,提高了乘法器的速度,降低了器件的功耗.     

基于FPGA的WALLACE TREE乘法器设计

为了使基于FPGA设计的信号处理系统具有更高运行速度和具有更优化的电路版图布局布线,提出了一种适用于FPGA结构的改进型WALLACE TREE架构乘法器。首先讨论了基于标准单元3∶2压缩器的改进型6∶4压缩器,根据FPGA中slice的结构特点通过在FPGA Editer软件工具编辑,对该压缩器进行逻辑优化,将其应用于FPGA的基本单元slice结构中。并对乘法器的其他部分结构优化整合,实现一个资源和性能达到合理平衡,且易于在FPGA中实现的乘法器。实际运行结果表明,该乘法器的关键路径延时小于8.4 ns,使乘法器时钟频率和系统性能都得到很大提高。     

32×32高速乘法器的设计与实现

设计并实现了一种32×32高速乘法器.本设计通过改进的基4 Booth编码产生部分积,用一种改进的Wallace树结构压缩部分积,同时采用一种防止符号扩展的技术有效地减小了压缩结构的面积.整个设计采用Vetilog HDL进行了结构级描述,用SIMC 0.18μm标准单元库进行逻辑综合.时间延迟为4.34 ns,系统时钟频率可达230 MHz.     

改进型booth华莱士树的低功耗、高速并行乘法器的设计

采用一种改进的基4 BOOTH编码和华莱士树的方案,设计了应用于数字音频广播(DAB)SOC中的FFT单元的24×24位符号定点并行乘法器.通过对部分积的符号扩展、(k:2)压缩器、连线方式和最终加法器分割算法的优化设计,可以在18.81 ns内完成一次乘法运算.使用FPGA进行验证,并采用chartered 0.35 μm COMS工艺进行标准单元实现,工作在50MHz,最大延时为18.81 ns,面积为14 329.74门,功耗为24.69 mW.在相同工艺条件下,将这种乘法器与其它方案进行比较,结果表明这种结构是有效的.     

快速乘法器中高速4-2压缩器的设计

文章给出了两种优化的4－2压缩器电路结构，一种是选用不同结构的异或门电路对传统的异或门4－2压缩器结构进行优化，另一种是通过单值到双值逻辑的转换用传输门搭建的4－2压缩器电路。基于0.35μm和0.25μm CMOS模型参数的SPICE模拟。对两种4－2压缩器电路的最大延迟，功耗和面积进行了比较。结果表明，和库综合的4－2压缩相比，文章的设计对提高乘法器速度减小面积是有效的。     

浮点数乘法器的FPGA实现

研究并完成了基于FPGA的浮点乘法器的硬件实现,详细阐述了其原理,重点介绍了乘法器的结构并通过了数据验证。在MaxplusⅡ上完成了综合仿真测试。     

一种改进的Wallace树型乘法器的设计

本文针对典型32位乘法,对Booth算法产生的部分积重新合理分组,采用CSA和4-2压缩器的混合电路结构,对传统的Wallace树型乘法器进行改进,提出一种高速的树型乘法器结构。该结构与传统Wallace树型乘法器相比,具有更小的延时、更规整的布局和更规则的布线,使其易于VLSI实现。     

20×18位符号定点乘法器的FPGA实现

在数字信号处理中经常需要进行乘法运算,乘法器的设计对整个器件的性能有很大的影响,在此介绍20×18比特定点阵列乘法器的设计。采用基4-Booth算法和4—2压缩的方案,并采用先进的集成电路工艺,使用SMIC0．18μm标准单元库,提高了乘法器的速度,节省了器件。利用Xilinx FPGA（xc2vp70-6ff1517）对乘法器进行了综合仿真,完成一次乘法运算的时间为15．922ns,在减少乘法器器件的同时,提高了乘法器的速度,降低了器件的功耗。     

32位单精度浮点乘法器的FPGA实现

采用Verilog HDL语言,在FPGA上实现了32位单精度浮点乘法器的设计,通过采用改进型Booth算法和Wallace树结构,提高了乘法器的速度.本文使用Altera Quartus II 4.1 仿真软件,采用的器件是EPF10K100EQ240-1,对乘法器进行了波形仿真,并采用0.5 CMOS工艺进行逻辑综合.     

高速Viterbi译码器的FPGA实现

提出了一种高速Viterbi译码器的FPGA实现方案。该译码器采用全并行结构的加比选模块和寄存器交换法以提高速度,并且利用大数判决准则和对译码器各个部分的优化设计,减少了硬件消耗。译码器的最高输出数据速率可以达到90Mbps。译码器的性能仿真和FDGA实现验证了该方案的可行性。     

FPGA中浮点乘法器的实现

该文设计的适合于在FPGA中实现的乘法器结构,采用自定义的26位浮点数据格式,利用改进的基4Booth编码方式,以及CSA和4-2压缩器综合的Wallace 树形结构,在尾数的舍入中应用基于预测和选择的快速舍入方法,优化了乘法器的性能.最后给出在PFGA中的仿真结果,验证了设计的正确性,并和32位浮点数据格式的运算结果作比较,发现本设计不但减少占用FPGA内部资源,而且加快了运算速度.     

大整数乘法器的FPGA设计与实现

大整数乘法是公钥加密中最为核心的计算环节,实现运算快速的大数乘法单元是RSA, ElGamal,全同态等密码体制中急需解决的问题之一。针对全同态加密(FHE)应用需求,该文提出一种基于Schönhage-Strassen算法(SSA)的768 kbit大整数乘法器硬件架构。采用并行架构实现了其关键模块64k点有限域快速数论变换(NTT)的运算,并主要采用加法和移位操作以保证并行处理的最大化,有效提高了处理速度。该大整数乘法器在Stratix-V FPGA上进行了硬件验证,通过与CPU上使用数论库(NTL)和GMP库实现的大整数乘法运算结果对比,验证了该文设计方法的正确性和有效性。实验结果表明,该方法实现的大整数乘法器运算时间比CPU平台上的运算大约有8倍的加速。     

高速RS(204,188)译码器的FPGA实现

介绍了数字电视广播中广泛采用的RS(204,188)译码器原理和FPGA实现方案,采用并行的三级流水线结构以提高速度,并根据Berlekamp-Massey(BM)算法对译码器进行了优化设计,减少了硬件消耗.译码器的最大时钟频率可以达到75MHz.译码器的性能仿真和FPGA实现验证了该方案的可行性.     

一种混合结构高速LDPC编码器的FPGA实现

分析了准循环低密度奇偶校验码生成矩阵的结构特点,讨论了硬件可实现的三种常见编码器结构,提出了一种混合结构的FPGA实现方法。通过利用循环矩阵的结构特性,增加少量硬件开销,就可以实现编码器高速编码,满足高速通信需求,吞吐量达1.36Gb/s。     

一种改进LMS算法的高速FPGA实现

通过将并行处理方法引入延时 LMS ( DLMS )算法,研究了一种新的并行延时 LMS (PDLMS)算法的FPGA实现。与DLMS算法相比,PDLMS算法具有更小的延时,更高的数据吞吐率,更快的收敛速度。使用Verilog HDL语言完成了该算法在硬件上的实现,同时给出了仿真结构,仿真验证了PDLMS算法比DLMS算法在性能上更具优越性。     

高速流水线结构的大整数乘法器FPGA设计与实现

大整数乘法是密态数据计算中最为耗时的基本运算操作,提高大数乘法单元的计算速度在全同态加密机器学习等应用中尤为重要.提出了一种输入数据位宽为768 kbit的高速大整数乘法器设计方案,将核心组件64 k点有限域快速数论变换(NTT)分解成16点NTT实现,并通过算法分治处理,细化16点NTT的流水线处理过程.采用加法和移...     

32位高速浮点乘法器优化设计

设计了一种用于频率为200 MHz的32位浮点数字信号处理器(DSP)中的高速乘法器.采用修正Booth算法与Wallace压缩树结合结构完成Carry Sum形式的部分积压缩,再由超前进位加法器求得乘积.对乘法器中的4-2压缩器进行了优化设计,压缩单元完成部分积压缩的时间仅为1.47 ns,乘法器延迟时间为3.5 ns.     

基于FPGA的高速双精度浮点乘法器设计

设计了一种基于FPGA的高速双精度浮点乘法器．采用了基4Booth算法产生部分积,然后用优化的Wal—lace树阵列结构完成对部分积的累加得到伪和和伪进位,进而对伪和和伪进位采用了部分和并行相加得到最后尾数结果．采用了优化的5级流水线结构的设计在CycloneIIEP2C35F672C6器件上经过综合后运行频率可达123．32MHz．在同等优化下,相比于AlteraIP核在调用DSP乘法资源情况下运行速度提高大约11％,相比于不调用DSP乘法资源情况下运行速度提高大约67％．