JPH0364904B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH0364904B2 JPH0364904B2 JP60295400A JP29540085A JPH0364904B2 JP H0364904 B2 JPH0364904 B2 JP H0364904B2 JP 60295400 A JP60295400 A JP 60295400A JP 29540085 A JP29540085 A JP 29540085A JP H0364904 B2 JPH0364904 B2 JP H0364904B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vector
- data
- restoration
- processing
- standardization
- 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.)
- Expired - Lifetime
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
- G06F15/76—Architectures of general purpose stored program computers
- G06F15/80—Architectures of general purpose stored program computers comprising an array of processing units with common control, e.g. single instruction multiple data processors
- G06F15/8053—Vector processors
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Complex Calculations (AREA)
Description
〔概要〕
ベクトルデータをベクトル組込み関数を与えて
計算する場合、入力ベクトルデータの範囲を基準
化（レンジ・リダクシヨン）して計算し、計算結
果を元のレベルに戻す復元化（スケーリング）と
が行われる。この基準化と復元化とは関連してい
ることから、それぞれの倍率データを並びてテー
ブルをつくり、１つのインデツクスを用いて両方
のデータを同時に読み出し、テーブルアクセス回
数を削減する。 〔産業上の利用分野〕 本発明は、ベクトル処理装置に関するものであ
り、特にベクトル組込み関数処理を高速化するた
めの処理方式に関する。 〔従来の技術〕 ベクトル計算機では、使用頻度の高い対数など
の関数をベクトル組込み関数として用意してい
る。 ベクトル組込み関数の処理は、近似計算によつ
て行われるが、十分な計算精度をもたせるため、
入力データに値の変化範囲が一定の枠内に納まる
よう基準化（一般には桁移動により有効桁を揃え
る）してから計算を行つている。またこのため、
計算結果を返す場合、基準化とは逆の操作が行わ
れる。（ここでは、この逆の操作を復元化と呼
ぶ）。 従来、これらの基準化と復元化とは、それぞれ
別の定数テーブルを用いて行つている。定数テー
ブルは、入力データの値の範囲を複数のレベルに
分割し、それぞれのレベルごとに入力データに乗
ずべき倍率を登録したものであり、各レベルの倍
率は、入力データの値に基づいて作成されるイン
デツクスを用いて参照される。 第３図は、従来のベクトル組込み関数処理方式
の１例を示す。 第３図のａは処理の流れを示し、ないしは
その処理ステツプを表す。また第３図のｂはデー
タの流れを示し、３１ないし３４はそれぞれベク
トル・レジスタVR−１ないしVR−４を、また
３５はメモリ、３６は基準化用定数テーブル、３
７は復元化用定数テーブルを表す。なお、図の
ａ，ｂは横方向に対応がとられている。 ベクトル・レジスタVR−１ないしVR−４は、
それぞれ複数個（ｎ個とする）のベクトル・エレ
メントを格納できる容量をもつている。各VR−
１ないしVR−４内に斜線を付して示されている
ブロツクは、対応するベクトル・エレメントの位
置を例示したものである。また、基準化用定数テ
ーブル３６および復元化用定数テーブル３７は、
それぞれ複数個（ｍ個とする）のインデツクス
（すなわちレベル範囲）に対応づけられた複数個
（ｍ個）のエントリをもち、各エントリにはその
エントリが対応するレベルの倍率が設定されてい
る。 次に、ないしの処理ステツプについて順に
説明する。 VR−１に格納されている入力ベクトル・デ
ータの各ベクトル・エレメントごとに、その仮
数部（データは浮動小数点形式をとつている）
の値が、予め定められている複数の異なるレベ
ル範囲のいずれかに含まれるかにしたがつて、
基準化のためのインデツクスベクトルを作成
し、VR−２に格納（ロード）する。 VR−２に格納されたベクトル・エレメント
ごとのインデツクスベクトルを用いて、基準化
用定数テーブル３６を次々に参照し、対応する
倍率を読み出してVR−３に格納（ロード）す
る。 VR−３の倍率を用いて、VR−１の各ベク
トル・エレメントを基準化する。 基準化されたベクトル・エレメントを用いて
目的関数の近似計算を実行する。 VR−２のインデツクスベクトルを用いて、
復元化用定数テーブル３７を参照し、各ベクト
ルエレメントごとの倍率を読み出し、VR−４
に格納（ロード）する。 VR−４の倍率を用いての近似計算結果を
復元化する。 以上の動作において、とのインデツクスベ
クトルを用いてメモリの定数テーブルからデータ
を読み出してベクトル・レジスタに格納する動作
は、インデツクス付ベクトルロードと呼ばれ、ま
たこの動作を指示する命令は、インデツクス付ベ
クトルロード命令と呼ばれる。 〔発明が解決しようとする問題点〕 従来のベクトル計算機におけるベクトル組込み
関数処理では、ベクトル・データの基準化と復元
化のために２つの定数テーブルをもち、それぞれ
にインデツクス付ベクトルロード命令を発行して
倍率のデータを読み出していた。 インデツクス付ベクトルロード命令は、２回発
行されるから、実行に時間がかかり、処理速度を
低下させるという問題があつた。 〔問題点を解決するための手段〕 本発明は、ベクトル組込み関数処理におけるイ
ンデツクス付ロード命令の使用回数の削減を図る
ものである。 本発明は、通常、入力データの基準化とその関
数処理結果の復元化の２つの操作の間には相関関
係があり、入力データの値により両方の操作でそ
れぞれ使用される倍率（定数）が一義的に決まる
ことに着目してなされている。 それにより、基準化定数テーブルと復元化用定
数テーブルとをメモリ上で合体して単一の定数テ
ーブルとし、１つのインデツクスに対応する基準
化用倍率データと復元化用倍率データとを１つの
エントリに納め、１回のインデツクス付ベクトル
ロード命令により両方の倍率データを同時に読み
出し、その後必要に応じていずれか一方を高速に
参照できるようにする。 第１図は本発明の原理を説明するための概念図
である。 図において、１３ないし１５はベクトル・レジ
スタVR−３ないしVR−５であり、１６はメモ
リ、１７は定数テーブル、１８はエントリ、１９
は基準化用倍率データ、２０は復元化用倍率デー
タ、２１は基準化処理、２２は関数処理、２３は
復元化処理を表す。 ベクトル・レジスタVR−３ないしVR−５は、
それぞれ複数のベクトル・エレメントが収容でき
る容量をもつ。 定数テーブル１７は、それぞれが異なるレベル
に対応するインデツクスをもつ複数のエントリ１
８によつて構成され、任意のエントリ１８には、
互いに関連する基準化用倍率データ１９と復元化
用倍率データ２０とが情報として含まれている。 動作において、まず入力ベクトル・データのベ
クトル・エレメントの値に基づいてインデツクス
ベクトルが作成され、 インデツクス付ベクトルロード命令を用いてメ
モリ１６の定数テーブル１７がアクセスされる。 定数テーブル１７からはそのインデツクスをも
ちエントリが読み出され、その情報がベクトル・
レジスタVR−３に格納（ロード）される。この
ようにして、ベクトル・レジスタVR−３には、
各ベクトル・エレメントごとの関連する基準化用
倍率と復元化用倍率のデータが対となつて順次設
定される。 次にベクトル・レジスタVR−３に設定された
データを読み出して、その中の基準化用倍率デー
タを抽出し、ベクトル・レジスタVR−４に格納
する。同様にして復元化用倍率データを抽出し、
ベクトル・レジスタVR−５に格納する。 次に、VR−４の各基準化用倍率データを用い
て、基準化処理２１で、入力ベクトル・データの
個々のベクトル・エレメントをそれぞれ基準化
し、それから関数処理２２で関数計算を実行す
る。そしてその計算結果を復元化処理２３で、
VR−５の各復元化倍率データを用いて復元化
し、出力する。 〔作用〕 本発明によれば、基準化と復元化に使用する各
倍率がインデツクスごとに結合され、単一の定数
テーブルに納められており、テーブル参照時に一
緒に読み出される。したがつて１つのインデツク
スベクトルについて、インデツクス付ベクトルロ
ード命令を１つ発行すればよく、メモリアクセス
を１回に削減することができる。 基準化用と復元化用の各倍率は、ベクトル・レ
ジスタ間でのビツト操作によるデータ転送に基づ
いて行われるため、メモリ上の定数テーブルアク
セスにくらべて高速処理が可能である。 また通常の場合、基準化用倍率と復元化用倍率
には比較的単純な数値が与えられており、それぞ
れデータの上倍桁部分で表示できるのが普通であ
るから、従来の方式の倍率データをそれぞれ上半
分に圧縮し、定数テーブルのエントリの長さを増
やさずに済ますことができる。 たとえば、従来方式の基準化用と復元化用の各
倍率のデータが８バイト長であつたものとする
と、これをそれぞれ４バイト長に圧縮して結合
し、定数テーブルのエントリを８バイト長に抑え
ることができる。 〔実施例〕 次に本発明の詳細を、実施例により説明する。 第２図は、本発明の１実施例を流れ図で示した
ものである。 第２図のａは処理の流れを示し、′ないし
′はその処理ステツプを表す。また第２図のｂ
はデータの流れを示し、１１ないし１５はそれぞ
れベクトル・レジスタVR−１ないしVR−５，
１６はメモリ、１７はインデツクスに対応する基
準化用および復元化用の各倍率データを登録した
定数テーブル、１８は各々が予め定められた特定
レベルのインデツクスに対応づけられているエン
トリ、１９は基準化用倍率データ、２０は復元化
用倍率データである。なお第２図は、従来方式に
ついての第３図と対照的に示してある。 次に処理の流れ′ないし′にしたがつて順に
説明する。 ′ 入力ベクトル・データが格納されているベ
クトル・レジスタVR−１の各ベクトル・エレ
メントごとにその仮数部の値に対応するレベル
のインデツクスを作成し、ベクトル・レジスタ
VR−２に格納する。 ′ ベクトル・レジスタVR−２のインデツク
スを用いてインデツクス付ロード命令を発行
し、メモリ１６上の定数テーブル１７を参照
し、該当するエントリを読み出して、その情報
をベクトル・レジスタVR−３に格納（ロー
ド）する。 ′ ベクトル・レジスタVR−３の情報から基
準化用倍率データを抽出し、ベクトル・レジス
タVR−４に格納する。同様に、ベクトル・レ
ジスタVR−３の情報から復元化用倍率データ
を抽出し、ベクトル・レジスタVR−５に格納
する。 ′ ベクトル・レジスタVR−３の基準化倍率
データを用いてベクトル・レジスタVR−１の
入力ベクトル・データのレベルを基準化する。 ′ 基準化されたベクトル・データを用いて関
数計算を実行する。 ′ 計算結果について、ベクトル・レジスタ
VR−５の復元化用倍率データを適用し、その
レベルを復元して出力する。 次に、ベクトル組込み関数処理の１例として、
対数関数の場合について説明する。 ｐを任意のべき指数、ｑを１／16＜ｑ＜１の値
として、変数ｘを浮動小数点形式の１６進表示で
示すと、 ｘ＝16p・ｑ ………(1) となる。 ここでｘの自然対数（底＝ｅ）をｙで表すと、 ｙ＝logeＸ＝loge２・log2x＝loge２・log2（16p・ｑ
）＝loge２・（log216p＋log2q）＝loge２・（4p＋
log2q） ………(2) となる。 これに基準化用倍率として、１／４≦ｑ・ω＜
１／２なる値ωを適用すると、 ｙ＝loge２・（4p＋log2（ｑ・ω）−log2ω）
………(3) が得られる。 (3)式において、ｑ・ωの値は、ｑの値のレベル
に対して基準化用倍率ωの値を適切に設定するこ
とにより、ある一定レベル範囲内に抑えることが
できる。またlog2ωは、復元化用倍率を表し、基
準化用倍率ωの値により一義的に決定される。 下表に定数テーブルの具体例を示す。
計算する場合、入力ベクトルデータの範囲を基準
化（レンジ・リダクシヨン）して計算し、計算結
果を元のレベルに戻す復元化（スケーリング）と
が行われる。この基準化と復元化とは関連してい
ることから、それぞれの倍率データを並びてテー
ブルをつくり、１つのインデツクスを用いて両方
のデータを同時に読み出し、テーブルアクセス回
数を削減する。 〔産業上の利用分野〕 本発明は、ベクトル処理装置に関するものであ
り、特にベクトル組込み関数処理を高速化するた
めの処理方式に関する。 〔従来の技術〕 ベクトル計算機では、使用頻度の高い対数など
の関数をベクトル組込み関数として用意してい
る。 ベクトル組込み関数の処理は、近似計算によつ
て行われるが、十分な計算精度をもたせるため、
入力データに値の変化範囲が一定の枠内に納まる
よう基準化（一般には桁移動により有効桁を揃え
る）してから計算を行つている。またこのため、
計算結果を返す場合、基準化とは逆の操作が行わ
れる。（ここでは、この逆の操作を復元化と呼
ぶ）。 従来、これらの基準化と復元化とは、それぞれ
別の定数テーブルを用いて行つている。定数テー
ブルは、入力データの値の範囲を複数のレベルに
分割し、それぞれのレベルごとに入力データに乗
ずべき倍率を登録したものであり、各レベルの倍
率は、入力データの値に基づいて作成されるイン
デツクスを用いて参照される。 第３図は、従来のベクトル組込み関数処理方式
の１例を示す。 第３図のａは処理の流れを示し、ないしは
その処理ステツプを表す。また第３図のｂはデー
タの流れを示し、３１ないし３４はそれぞれベク
トル・レジスタVR−１ないしVR−４を、また
３５はメモリ、３６は基準化用定数テーブル、３
７は復元化用定数テーブルを表す。なお、図の
ａ，ｂは横方向に対応がとられている。 ベクトル・レジスタVR−１ないしVR−４は、
それぞれ複数個（ｎ個とする）のベクトル・エレ
メントを格納できる容量をもつている。各VR−
１ないしVR−４内に斜線を付して示されている
ブロツクは、対応するベクトル・エレメントの位
置を例示したものである。また、基準化用定数テ
ーブル３６および復元化用定数テーブル３７は、
それぞれ複数個（ｍ個とする）のインデツクス
（すなわちレベル範囲）に対応づけられた複数個
（ｍ個）のエントリをもち、各エントリにはその
エントリが対応するレベルの倍率が設定されてい
る。 次に、ないしの処理ステツプについて順に
説明する。 VR−１に格納されている入力ベクトル・デ
ータの各ベクトル・エレメントごとに、その仮
数部（データは浮動小数点形式をとつている）
の値が、予め定められている複数の異なるレベ
ル範囲のいずれかに含まれるかにしたがつて、
基準化のためのインデツクスベクトルを作成
し、VR−２に格納（ロード）する。 VR−２に格納されたベクトル・エレメント
ごとのインデツクスベクトルを用いて、基準化
用定数テーブル３６を次々に参照し、対応する
倍率を読み出してVR−３に格納（ロード）す
る。 VR−３の倍率を用いて、VR−１の各ベク
トル・エレメントを基準化する。 基準化されたベクトル・エレメントを用いて
目的関数の近似計算を実行する。 VR−２のインデツクスベクトルを用いて、
復元化用定数テーブル３７を参照し、各ベクト
ルエレメントごとの倍率を読み出し、VR−４
に格納（ロード）する。 VR−４の倍率を用いての近似計算結果を
復元化する。 以上の動作において、とのインデツクスベ
クトルを用いてメモリの定数テーブルからデータ
を読み出してベクトル・レジスタに格納する動作
は、インデツクス付ベクトルロードと呼ばれ、ま
たこの動作を指示する命令は、インデツクス付ベ
クトルロード命令と呼ばれる。 〔発明が解決しようとする問題点〕 従来のベクトル計算機におけるベクトル組込み
関数処理では、ベクトル・データの基準化と復元
化のために２つの定数テーブルをもち、それぞれ
にインデツクス付ベクトルロード命令を発行して
倍率のデータを読み出していた。 インデツクス付ベクトルロード命令は、２回発
行されるから、実行に時間がかかり、処理速度を
低下させるという問題があつた。 〔問題点を解決するための手段〕 本発明は、ベクトル組込み関数処理におけるイ
ンデツクス付ロード命令の使用回数の削減を図る
ものである。 本発明は、通常、入力データの基準化とその関
数処理結果の復元化の２つの操作の間には相関関
係があり、入力データの値により両方の操作でそ
れぞれ使用される倍率（定数）が一義的に決まる
ことに着目してなされている。 それにより、基準化定数テーブルと復元化用定
数テーブルとをメモリ上で合体して単一の定数テ
ーブルとし、１つのインデツクスに対応する基準
化用倍率データと復元化用倍率データとを１つの
エントリに納め、１回のインデツクス付ベクトル
ロード命令により両方の倍率データを同時に読み
出し、その後必要に応じていずれか一方を高速に
参照できるようにする。 第１図は本発明の原理を説明するための概念図
である。 図において、１３ないし１５はベクトル・レジ
スタVR−３ないしVR−５であり、１６はメモ
リ、１７は定数テーブル、１８はエントリ、１９
は基準化用倍率データ、２０は復元化用倍率デー
タ、２１は基準化処理、２２は関数処理、２３は
復元化処理を表す。 ベクトル・レジスタVR−３ないしVR−５は、
それぞれ複数のベクトル・エレメントが収容でき
る容量をもつ。 定数テーブル１７は、それぞれが異なるレベル
に対応するインデツクスをもつ複数のエントリ１
８によつて構成され、任意のエントリ１８には、
互いに関連する基準化用倍率データ１９と復元化
用倍率データ２０とが情報として含まれている。 動作において、まず入力ベクトル・データのベ
クトル・エレメントの値に基づいてインデツクス
ベクトルが作成され、 インデツクス付ベクトルロード命令を用いてメ
モリ１６の定数テーブル１７がアクセスされる。 定数テーブル１７からはそのインデツクスをも
ちエントリが読み出され、その情報がベクトル・
レジスタVR−３に格納（ロード）される。この
ようにして、ベクトル・レジスタVR−３には、
各ベクトル・エレメントごとの関連する基準化用
倍率と復元化用倍率のデータが対となつて順次設
定される。 次にベクトル・レジスタVR−３に設定された
データを読み出して、その中の基準化用倍率デー
タを抽出し、ベクトル・レジスタVR−４に格納
する。同様にして復元化用倍率データを抽出し、
ベクトル・レジスタVR−５に格納する。 次に、VR−４の各基準化用倍率データを用い
て、基準化処理２１で、入力ベクトル・データの
個々のベクトル・エレメントをそれぞれ基準化
し、それから関数処理２２で関数計算を実行す
る。そしてその計算結果を復元化処理２３で、
VR−５の各復元化倍率データを用いて復元化
し、出力する。 〔作用〕 本発明によれば、基準化と復元化に使用する各
倍率がインデツクスごとに結合され、単一の定数
テーブルに納められており、テーブル参照時に一
緒に読み出される。したがつて１つのインデツク
スベクトルについて、インデツクス付ベクトルロ
ード命令を１つ発行すればよく、メモリアクセス
を１回に削減することができる。 基準化用と復元化用の各倍率は、ベクトル・レ
ジスタ間でのビツト操作によるデータ転送に基づ
いて行われるため、メモリ上の定数テーブルアク
セスにくらべて高速処理が可能である。 また通常の場合、基準化用倍率と復元化用倍率
には比較的単純な数値が与えられており、それぞ
れデータの上倍桁部分で表示できるのが普通であ
るから、従来の方式の倍率データをそれぞれ上半
分に圧縮し、定数テーブルのエントリの長さを増
やさずに済ますことができる。 たとえば、従来方式の基準化用と復元化用の各
倍率のデータが８バイト長であつたものとする
と、これをそれぞれ４バイト長に圧縮して結合
し、定数テーブルのエントリを８バイト長に抑え
ることができる。 〔実施例〕 次に本発明の詳細を、実施例により説明する。 第２図は、本発明の１実施例を流れ図で示した
ものである。 第２図のａは処理の流れを示し、′ないし
′はその処理ステツプを表す。また第２図のｂ
はデータの流れを示し、１１ないし１５はそれぞ
れベクトル・レジスタVR−１ないしVR−５，
１６はメモリ、１７はインデツクスに対応する基
準化用および復元化用の各倍率データを登録した
定数テーブル、１８は各々が予め定められた特定
レベルのインデツクスに対応づけられているエン
トリ、１９は基準化用倍率データ、２０は復元化
用倍率データである。なお第２図は、従来方式に
ついての第３図と対照的に示してある。 次に処理の流れ′ないし′にしたがつて順に
説明する。 ′ 入力ベクトル・データが格納されているベ
クトル・レジスタVR−１の各ベクトル・エレ
メントごとにその仮数部の値に対応するレベル
のインデツクスを作成し、ベクトル・レジスタ
VR−２に格納する。 ′ ベクトル・レジスタVR−２のインデツク
スを用いてインデツクス付ロード命令を発行
し、メモリ１６上の定数テーブル１７を参照
し、該当するエントリを読み出して、その情報
をベクトル・レジスタVR−３に格納（ロー
ド）する。 ′ ベクトル・レジスタVR−３の情報から基
準化用倍率データを抽出し、ベクトル・レジス
タVR−４に格納する。同様に、ベクトル・レ
ジスタVR−３の情報から復元化用倍率データ
を抽出し、ベクトル・レジスタVR−５に格納
する。 ′ ベクトル・レジスタVR−３の基準化倍率
データを用いてベクトル・レジスタVR−１の
入力ベクトル・データのレベルを基準化する。 ′ 基準化されたベクトル・データを用いて関
数計算を実行する。 ′ 計算結果について、ベクトル・レジスタ
VR−５の復元化用倍率データを適用し、その
レベルを復元して出力する。 次に、ベクトル組込み関数処理の１例として、
対数関数の場合について説明する。 ｐを任意のべき指数、ｑを１／16＜ｑ＜１の値
として、変数ｘを浮動小数点形式の１６進表示で
示すと、 ｘ＝16p・ｑ ………(1) となる。 ここでｘの自然対数（底＝ｅ）をｙで表すと、 ｙ＝logeＸ＝loge２・log2x＝loge２・log2（16p・ｑ
）＝loge２・（log216p＋log2q）＝loge２・（4p＋
log2q） ………(2) となる。 これに基準化用倍率として、１／４≦ｑ・ω＜
１／２なる値ωを適用すると、 ｙ＝loge２・（4p＋log2（ｑ・ω）−log2ω）
………(3) が得られる。 (3)式において、ｑ・ωの値は、ｑの値のレベル
に対して基準化用倍率ωの値を適切に設定するこ
とにより、ある一定レベル範囲内に抑えることが
できる。またlog2ωは、復元化用倍率を表し、基
準化用倍率ωの値により一義的に決定される。 下表に定数テーブルの具体例を示す。
本発明によれば、ベクトル処理装置におけるベ
クトル組込み関数の処理時間を短縮し、処理性能
を向上させることができる。
クトル組込み関数の処理時間を短縮し、処理性能
を向上させることができる。
第１図は本発明の原理を示す概念図、第２図は
本発明の１実施例の流れ図、第３図は従来例の流
れ図である。 第１図中、１３：ベクトルレジスタVR−３、
１４：ベクトルレジスタVR−４、１５：ベクト
ルレジスタVR−５、１６：メモリ、１７：定数
テーブル、１８：エントリ、１９：基準化用倍率
データ、２０：復元化用倍率データ、２１：基準
化処理、２２：関数処理、２３：復元化処理。
本発明の１実施例の流れ図、第３図は従来例の流
れ図である。 第１図中、１３：ベクトルレジスタVR−３、
１４：ベクトルレジスタVR−４、１５：ベクト
ルレジスタVR−５、１６：メモリ、１７：定数
テーブル、１８：エントリ、１９：基準化用倍率
データ、２０：復元化用倍率データ、２１：基準
化処理、２２：関数処理、２３：復元化処理。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ ベクトル組込み関数を有するベクトル処理装
置において、 ベクトル組込み関数処理のための入力ベクトル
データの値を予め定められたレベル範囲内に基準
化するための基準化用倍率データ１９と、ベクト
ル組込み関数処理の結果を基準化前のレベルに復
元化するための復元化用倍率データ２０とを、共
通のインデツクスにより結合した定数テーブル１
７を、メモリ１６上に設け、 ベクトル組込み関数処理に際して、入力ベクト
ルデータからインデツクスを作成し、作成したイ
ンデツクスを用いてメモリ１６上の定数テーブル
１７を参照し、該当する基準化用倍率データ１９
と復元化用倍率データ２０とを同時に読み出して
第１のベクトルレジスタ１３に格納し、 次に第１のベクトルレジスタ１３から基準化用
倍率データと復元化用倍率データとを読み出し
て、それぞれ第２のベクトルレジスタ１４および
第３のベクトルレジスタ１５に分離格納し、 上記第２のベクトルレジスタ１４に格納されて
いる基準化用倍率データを適用して入力ベクトル
データの基準化処理２１を行つた後、その関数処
理２２を行い、そしてその処理結果に上記第３の
ベクトルレジスタ１５に格納されている復元化用
倍率データを適用して基準化前のレベルに戻す復
元化処理２３を行うことを特徴とするベクトル組
込み関数処理方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60295400A JPS62152070A (ja) | 1985-12-25 | 1985-12-25 | ベクトル組込み関数処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60295400A JPS62152070A (ja) | 1985-12-25 | 1985-12-25 | ベクトル組込み関数処理方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62152070A JPS62152070A (ja) | 1987-07-07 |
| JPH0364904B2 true JPH0364904B2 (ja) | 1991-10-08 |
Family
ID=17820117
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60295400A Granted JPS62152070A (ja) | 1985-12-25 | 1985-12-25 | ベクトル組込み関数処理方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS62152070A (ja) |
-
1985
- 1985-12-25 JP JP60295400A patent/JPS62152070A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS62152070A (ja) | 1987-07-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US4675809A (en) | Data processing system for floating point data having a variable length exponent part | |
| US10942889B2 (en) | Bit string accumulation in memory array periphery | |
| CN113805841B (zh) | 多个寄存器中的位串累加 | |
| JPS61210477A (ja) | ベクトル型連想メモリシステム | |
| US5363322A (en) | Data processor with an integer multiplication function on a fractional multiplier | |
| Vassiliadis et al. | Block based compression storage expected performance | |
| JPH0364904B2 (ja) | ||
| US11941371B2 (en) | Bit string accumulation | |
| JPS5834037B2 (ja) | アドレス計算装置 | |
| CN106354693B (zh) | 一种fft处理器的块浮点方法 | |
| US11487699B2 (en) | Processing of universal number bit strings accumulated in memory array periphery | |
| CN115809683A (zh) | 神经网络处理器的稀疏化数据处理方法和装置 | |
| US10942890B2 (en) | Bit string accumulation in memory array periphery | |
| KR102440692B1 (ko) | 메모리 어레이 주변부에서의 비트 스트링의 누산 | |
| JPS60134937A (ja) | アドレス拡張装置 | |
| JPH06231115A (ja) | 多体問題用計算装置 | |
| JPS60157632A (ja) | 演算処理装置 | |
| JPH01263812A (ja) | テーブル読み出し回路 | |
| JPS5824822B2 (ja) | デ−タメモリブロックのアクセス方法 | |
| CN115828986A (zh) | 神经网络处理器的稀疏化数据处理方法和装置 | |
| JPS6029865A (ja) | 論理シミュレーション装置 | |
| JPH0319988B2 (ja) | ||
| JPS6097434A (ja) | 浮動小数点演算処理装置 | |
| JPS5852773A (ja) | 電子計算機のマトリクス転置方式 | |
| JPS61281366A (ja) | 関数演算制御方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |