【黑金动力社区】【FPGA黑金开发板】Verilog HDL 整数乘法器
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第一章 整数乘法器
1.1 整数的概念
整数在 IEEE 的规定上有，短整数 short integer , 中整数 integer 和 长整数 long integer ，它们之间的关系如下：
| 整数 | 字节空间 | 取值范围 |
| 短整数 | 一个字节 | -127 ~ 127 |
| 中整数 | 两个字节 | -32767~32767 |
| 长整数 | 和四个字节 | -2147483647~2147483647 |
在这里笔者以短整数为笔记的主角。
短整数的最高位是符号位，符号位的正负表示了该值是“正还是负”？。正值的表示方法很简单，反之负值的表示方法是以补码来表示。
+127 亦即 8'b0111_1111;
+4 亦即 8'b0000_0100;
-127 亦即 8'b1000_0001;
-4 亦即 8'b1111_1100;
补码在英文又叫 2nd implementation , 其实是“正值的求反又加一”的操作。（哎~年轻时的笔者曾经这个东西头疼过）。一个负值表示如 -4 ，是由 +4 求反由加一后而成。
8'b0000_0100; // 正值 4
8'b1111_1011; // 求反
8'b1111_1100; // 加1 ， 负值 4
那么符号位和正值，负值，补码，取值由有什么关系呢？举个例子 ：A = 8'b0111_1111 (+127) 和 B = 8'b1000_0001 ( -127 )。
当我们在进行判断一个短整数是正值还是负值的时候，我们可以这样表示：
if ( !A[7] ) ... // A是正值
if ( B[7] ) ... // B是负值
在事实的事实上。我们知道短整数 28 ，亦即取值范围是 0~255，但是符号位的出现吃掉了最高位，所以造成由 28 的取值范围变成 27 = 0~171 。
你知道吗？在短整数家族里面永远存在一个幽灵成员。该成员很神秘，它不是正值，即不是负值或者0值。而且它的能力也不可忽视，它划分了正值和负值的边界，它就是 8'b1000_0000。
+127 8'b0111_1111;
划分 8'b1000_0000;
-127 8'b1000_0001;
换句话说，在 8'b1000_0000 之前的都是正值 ，然而在 8'b1000_0000 之后是负值。如果读者硬是要说 8'b1000_0000 是 “负0”，笔记也无话可说 ......
从上述的内容，我们可以知道：正值可以进行求反又加一之后成为负值。那么负值如何变成正值？同样的一个道理“负值求反又加一后，成为正值”。
8'b1111_1100; // 负4
8'b0000_0011; // 求反
8'b0000_0100; // 加1 ， 正4
1.2 传统乘法的概念
笔者还记得笔者在上小学三年级的时候，老师在黑板上写上 3 x 4 = 12。笔者对这神秘的数学公式迷糊了头脑。后来老师解释道: " 3粒苹果重复加上4 次等于12粒苹果"，小时的笔者顿时恍然大悟！
当笔者上了初中，老师在黑板上写上 3 + -4 = -1。大伙们都明白那是整数，但是初中的笔者，脑袋过很迟钝。因为在现实中，初中的笔者认为没有“-3粒苹果”类似实体的概念纯在，后来老师解释道：“ 小明欠小黄4粒苹果，后来小明还了小黄1粒苹果，结果小明还欠小黄一粒苹果 ”，初中的笔者又恍然大悟。
又在初中，当老师又在黑板上写上如下的内容。那时候的笔者，嘴巴长得大大 ，有好一段时间说不出话来 。好一段时间笔者都是自己在嘀咕 ....
3 x 4 = 12; " 3粒苹果重复叠加4次，等于12粒苹果"
-3 x 4 = -12; " 欠3粒苹果，重复欠4次，等于欠12粒苹果"
3 x -4 = -12; " 欠4粒苹果，重复欠3次，等于欠12粒苹果 "
-3 x -4 = 12; " @#￥%#￥*！%…… " ( 嘀咕中 ... )
读者们不要笑，上述的故事确实是笔者的真实故事。那时候的笔者，真的拿不到整数的乘法的门儿，考试还常常满江红，真的悲剧的初衷时代 ......
在传统的概念上乘法等价于“重复几次”。打个比方：B = 4；A x B 亦即 A要重复加四次才能得到答案。
然而在乘法中“负值正值的关系”就是“异或的关系”。
| A值 | B值 | 结果 |
| 正 (0) | 正 (0) | 正 (0) |
| 正 (0) | 负 (1) | 负 (1) |
| 负 (1) | 正 (0) | 负 (1) |
| 负 (1) | 负 (1) | 正 (0) |
A x B = C；
3 x 4 = 12;
-3 x 4 = -12;
3 x -4 = -12;
-3 x -4 = 12;
从上面的内容看来，无论A值和B值是什么样的“正值和负值的关系”，结果C都是一样。
那么我们可以换一个想法：
“在作乘法的时候只是我们只要对正值进行操作。然而“负值和正值的结果”，我们用“异或”关系来判断 ... ”
实验一 ：传统的乘法器
该乘法器的大致操作如下：
（一）在初始化之际，取乘数和被乘数的正负关系，然后取被乘数和乘数的正值。
（二）每一次累加操作，递减一次乘数。直到乘数的值为零，表示操作结束。
（三）输出结果根据正负关系取得。
multiplier_module.v
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第3~11行是该模块的输入输出。看到 Start_Sig 和 Done_Sig 是仿顺序操作的标志性结构，不明白的去看笔者之前写的笔记。Multiplicand 和 Multiplier (被乘数和乘数)，都是8位位宽，所以输出 Product 是16位位宽。
第16~21行是该模块所使用的寄存器，i寄存表示步骤，Mcand 用来暂存 Multiplicand 的正值，Mer 用来暂存 Multiplier 的正值，Temp 寄存器是操作空间。然而 isNeg 标志寄存器是用来寄存 Multiplicand 和 Multiplier 之间的正负关系。
在步骤0（36~45行）是初始化的步骤。第39行isNeg寄存“乘数和被乘数之间的正负关系”。第40行，Mcand寄存 Multiplicand 的正值，该行表示：如果被乘数的符号位是逻辑1的话，就将负值转换为正值，然后Mcand寄存该值，否则Mcand直接寄存 Multiplicand 的值。第41行是用来寄存Multiplier 的正值，该行的操作和40行很相识。
在步骤1（47~49行），是“重复加几次”的操作。Temp寄存器的每一次值的叠加，Mer寄存就递减（49行）。直到Mer的值等于0（48行），就进入下一个步骤。步骤2~3是产生完成信号。
在62行，Product输出信号的输出值是由isNeg寄存器作决定，如果isNeg是逻辑1，那么Temp的结果从负值转换为正值。否则直接输出Temp的值。
multiplier_module.vt
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第16~22行是复位信号和时钟信号的激励。第26~35行是 multiplier_module.v 的实例化。
第39行以下和普通的仿顺序操作的写法一样，不明白的话请看笔者以往写过的笔记。
步骤0~3, 会输入不同的乘数和被乘数来激励 multiplier_module.v。
仿真结果：
实验说明：
其实传统的乘法器是很容易的，但是短整数的出现，负值和正值随着出现，使得设计上难以下手。但是只要掌握负值和正值的关系以后，乘法只作正值也“无问题”。只要在输出下一点手脚就行了。
实验结论：
传统的乘法器虽然简单，但是它有一个致命的问题。就是被乘数越大就越消耗时钟。具体的原因在下一章节解释 ......
1.3 传统乘法器的改进
Verilog HDL 语言所描述的乘法器的消耗是以“时钟”作为时间单位。反之，组合逻辑所建立的乘法器是以“广播时间”作为时间单位。说简单点就是，Verilog HDL 语言所描述的乘法器“快不快”是根据“时钟消耗”作为评估。
假设 A = 10 , B = 20, A x B ，那么时钟的消耗至少需要20个，因为 A值需要累加20次才能得到结果。到底有没有什么办法，改进这个缺点呢？
有学过乘法的朋友都知道 A ( B ) = B ( A )。如果以实验一的乘法器作为基础，那么 A( B ) 和 B( A ) 所消耗的时间就不一样了。所以我们可以这样改进：
如果被乘数小于乘数，那么被乘数和乘数互换。
{ Multiplier , Multiplicand } = Multiplicand < Multiplier ? { Multiplicand ，Multiplier } :
{Multiplier ，Multiplicand }；
举个例子：Multiplicand = 2 ，Multiplicand = 10 ;
更换之前 被乘数2 需要10次的累加，才能得到结果。 更换之后 被乘数为10 乘数为2，亦即被乘数10只要累加2次就能得到结果。
如此一来，可以减少不少时钟的消耗。
实验二 : 传统乘法器改进
和实验一相比，在进行累加操作之间，多了一个被乘数和乘数比较的步骤。
（一）在初始化之际，取乘数和被乘数的正负关系，然后取被乘数和乘数的正值。
（二）乘数和被乘数比较，如果被乘数小于乘数，结果乘数和被乘数互换。
（三）每一次累加操作，递减一次乘数。直到乘数的值为零，表示操作结束。
（四）输出结果根据正负关系取得。
multiplier_module_2.v
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和实验一先比，添加了一个比较的步骤（46~49行）。
仿真结果：
仿真 .vt 文件和实验一样。
在仿真的结果上，10 x 2 和 2 x 10 的时钟消耗都一样。
实验说明：
与实验一的乘法器比较，关于时钟的消耗多少都有改进。
实验结论：
传统的乘法器无论如何改进也好，当遇见如 127 x 127 的乘数和被乘数，咋也看不出什么优化 ......
1.4 补码君存在的意义
每一个人都有存在的意义，有的人用一生的时间去寻找自己的存在意义，有的人则是经过生活的大反转，看到了自己存在意义，有的人则不闻不问 ... 当然补码也有存在的意义，只是在前面的实验被笔者滥用而已。
补码不仅可以执行正值和负值转换，其实补码存在的意义，就是避免计算机去做减法的操作。
1101 -3补
+ 1000 8
0101 5
假设 -3 + 8，只要将 -3 转为补码形式，亦即 0011 => 1101，然后和8，亦即1000相加
就会得到 5，亦即0101。至于溢出的最高位可以无视掉。
1101 -3补
+ 1110 -2补
1011 -5补
其实你知道吗，如Quartus II 综合器 ，当我们使用“－”算术操作符的时候，其实就是使用补码的形式，具体如下：
A = 8'd5;
B = 8'd9;
A － B 等价于 A + ( ~B + 1'b1 )；
在实际的操作中，综合器都会如上优化。
1.5：Booth算法乘法器
传统的乘法器是有极限的，因此位操作乘法器就出现了。笔者在网上冲浪找资源的时候，还常常撞到许多稀奇古怪的位操作乘法器。但是有一种位操作乘法器，吸引了笔者的眼球，它就是 Booth算法乘法器。实际上 Booth 算法是一种“加码”乘法运算。
Booth 算法的概念也很简单，我们先从数学的角度去理解看看：
| B[0] | B[-1] | 加码结果 |
| 0 | 0 | 0（无操作） |
| 0 | 1 | 1（+被乘数） |
| 1 | 0 | 1（－被乘数） |
| 1 | 1 | 0（无操作） |
B[-1] 是什么？先假设 B是2的，然而B的最低位的右边后一个“负一位”那就是B[-1]。
0010 0 // LSB 右边出现的就是 -1位
那么上面那个加码表和乘法又有什么关系呢？其实要加码的目标是“乘数”，假设乘数为2, 那么乘数2的加码过程会是如下。
| 一开始的时候在乘数2的“负一位”加上一个默认0值 | 0010 0 |
| 先判断[0: -1]，结果是2'b00，表示“0”亦即没有操作 | 0010 0 |
| 判断[2: 1]，结果是2'b01，表示“1”亦即“－被乘数”操作 | 0010 0 |
| 判断[1: 0]，结果是2'b10，表示“1”亦即“+被乘数”操作 | 0010 0 |
| 判断[3: 2]，结果是2'b00，表示“0”亦即没有操作 | 0010 0 |
举个例子，被乘数为7，0111; 乘数为2，0010；结果会是什么？
| 0111 - A被乘数 0010 0 - B乘数 ========== 0110 - 乘数加码 ========== 0000 0 111001 1 （- 7） 0111 1 （+7） 0000 0 ========== 0001110 14 ========== |
从左边的操作过程中，我们可以看到乘数被加码以后， 操作的结果是 14。 |
从数学的角度看来，确实Booth算法是麻烦的存在，但是在位操作的角度来看就不是这么一回事。实际上在千奇百怪的位操作乘法中，Booth算法其中可以容纳“补码”亦即“负数”来执行操作。
| B[0] | B[-1] | 加码结果 |
| 0 | 0 | 无操作，右移一位 |
| 0 | 1 | +被乘数，右移一位 |
| 1 | 0 | -被乘数，右移一位 |
| 1 | 1 | 无操作，右移一位 |
上面的图表是位操作时候的 Booth 算法。Booth算法在位操作的时候，它使用一个很有个性的空间，就是P空间。
先假设：被乘数A 为7 (0111)，乘数B为2 (0010) ，它们n均为4位，所以 P空间的容量是 n x 2 + 1 , 亦即 9 位。
_ _ _ _ _ _ _ _ _ // P空间
那么P空间如何实现乘法的位操作呢？
| 一开始先求出 -1 (被乘数) | A = 0111，A = 1001 |
| 然后初始化 P 空间, 默认为0 | P = 0000 0000 0 |
| P空间的 [4..1] 填入乘数 | P = 0000 0010 0 |
| 判断P[1:0]，是2'b00 亦即“无操作” | P = 0000 0010 0 |
| 判断P[8], 如果是逻辑0右移一位补0，反之补1。 | P = 0000 0001 0 |
| 判断P[1:0]，是2'b10 亦即“-被乘数”。 | P = 0000 0001 0 |
| P空间的[8..5] 和 被乘数 A 相加。 | P = 0000 0001 0 + 1001 P = 1001 0001 0 |
| 判断P[8], 如果是逻辑0右移一位，补0，反之补1 | P = 1100 1000 1 |
| 判断P[1:0]，是2'b01 亦即“+被乘数”。 | P = 1100 1000 1 |
| P空间的[8..5] 和 被乘数 A 相加。 | p = 1100 1000 1 + 0111 P = 0011 1000 1 无视最高位溢出 |
| 判断P[8], 如果是逻辑0右移一位补0，反之补1 | P = 0001 1100 0 |
| 判断P[1:0]，是2'b00 亦即“无操作” | P = 0001 1100 0 |
| 判断P[8], 如果是逻辑0右移一位，补0，反之补1 | P = 0000 1110 0 |
| 最终 P空间的[8..1] 就是最终答案。 | P = 0000 1110 0 |
从上面的操作看来，由于乘数和被乘数均为 n 位所以 “判断P[1:0]，后操作,之后移位”的操作仅执行四次而已。
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如左边的循环图。A为被乘数，A 为被乘数补码形式（ -1(A) ），B为乘数，n为乘数和被乘数的位宽，P为操作空间。
一开始 P空间会初始化，然后P空间的[4..1] 位会填入B。然后进入P[1:0]的判断。每一次的判断过后的操作都会导致 P空间右移一次，至于右移过后的最高位是补0还是补1，是由当时P[8]说了算。
当循环 n 次以后，最终结果会是P[8:1]。 |
实验三：Booth算法乘法器
实验中建立的Booth算法乘法器大致的步骤正如 1.5章节所描述的那样。
booth_multiplier_module.v
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第13~15行是仿真的输出（S - Simulation , Q - Output）。第20~25行定义了该模块所使用的寄存器。a寄存器用来寄存 A 值，s寄存器用来寄存 -1(A) 的值，p寄存器是P空间。输入信号A和B均为8位位宽，所以p寄存器是17位位宽。至于X寄存器是用来表示n位，用来指示 n 次循环。
步骤0（40~41行），初始化了a，s寄存器。p[8:1]填入B值，亦即乘数，其余的位均为0值。
步骤1（43~51行）是用来判断 p[1:0] 的操作。步骤2（53~55行）是执行右移一位，是补0还是补1，完全取决于p[16]。步骤1~2会重复交替执行，直到X的值达到8次，就会进入下一步步骤。
步骤3~4（57~61行）是用来产生完成信号。第68行输出信号product 是由p空间的[16..1]来驱动。第72~74行是仿真用的输出信号，功能如字面上的意思。
booth_multiplier_module.vt
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在仿真中，从步骤0~3（59~73行），激励了不同A和B的值（被乘和数乘数）。
仿真结果：
P空间的详细操作过程，自己代开modelsim看吧，界面有限的关系。从仿真结果上可以看到，4次的乘法操作所使用的时间都一样，尤其是 -127 x -127 的情形，不像传统乘法器那样累加127次，才能得到结果。（p空间的[ Width :1]是用来填入乘数B，然而p空间的 [Width * 2 : Width + 1 ] 是用来执行和被乘数A的操作）
实验结论：
按常理来说8位的乘数和被乘数，位操作会是使用8个时钟而已，但是实验3的乘法器，需要先操作后移位的关系，所以多出8个时钟的消耗 ......
1.6 笔者情有独钟的步骤i
在笔者初学Verilog HDL语言，笔者老是捉不好 Verilog HDL 语言和时序的关系，吃了不少苦头。世界就是很巧妙，脑子里就忽然间冒出步骤i。
步骤i是什么？
有关《Verilog HDL 那些事儿》那本笔记，虽然笔者的实例都和“它”有关。但是在笔记中，笔者只是微微的带过“步骤i是仿顺序操作相关的写法 ... ”。但是要探讨步骤i是什么，那不是初学 Verilog HDL 的任务。步骤i的用法很简单，从概念上和“顺序操作”很类似，它可以补助初学者不必过度依赖功能仿真，也能“从代码中看到时序”。
如果从低级建模的角度去探讨步骤i，低级建模里面有一个准则，就是“一个模块一个功能”，步骤i好比这个准则的支持者。步骤i从0开始，表示了这个模块开始工作，直到i被清理，这也表示了这个模块已经结束工作。或者可以这样说“一个模块不会出现两个步骤i”。
具体上，步骤i的“值”是指示着“第几个时钟沿”发生，然而 Verilog HDL语言里的“步骤”和C语言里的“步骤”是不一样。C语言里的“步骤”就好比“把大象放进冰箱需要几个步骤 ... ”。相反的 Verilog HDL 语言里的“步骤”，有如“时间点”的观念。
如上面的示意图所示, 在这个时间点里所发生的“决定”会产生不一样的未来。然而在这个时间点里“可以允许不同的决定在这一刻存在”。举一个例子：A的初值是4，B的初值是0。
case( i )
0:
begin A <= A + 2'd2; B <= B + 2'd3; i <= i + 1'b1; end
1:
if( A > 3 ) begin B <= A; A = 0; i <= i + 1'b1; end
else if i <= i + 1'b1;
咋看是一个简单的代码，但是你知道里边包含的秘密吗？
在 i = 0的时候，A 累加2，B 累加 3。
在 i = 1的时候，如果Ａ大于３, 就Ｂ寄存Ａ的值将Ａ清零。
无论是ｉ等于０还是等于１，它们“只是这一时间点发生的决定”，结果会在这个时间点的过后发生。如果用“生动”的话来描述的话。
在时间点０的时候，这个模块决定Ａ累加２，Ｂ累加３。然后在时间点０过后，结果就产生。直到迎来下一个时间点，这个模块才能再一次作决定。
在时间点１的时候，这个模块判断Ａ是否大于3。那么，问题来了“这个模块是以什么作为基础，判断A大于3呢？”。答案很简单就是“时间点1的过去的结果”或者说“在时间点0过后所产生的结果”。
上图完全将上述的内容表达了出来。在这里笔者有一个很在意的问题，那就是 "<=" 赋值操作符。在众多的参考书中“<=”赋值操作符被解释为“时间沿有效的赋值操作符”。笔者初学的时候的，完全不知道它是虾米 ... 如果换做时间点的概念来说“<=”的操作符，表示了“在这个时间点下决定”专用的赋值操作符。
与“=”赋值操作符不一样，它是没有时间点的概念的赋值操作符。所以在 always @ ( posedge CLK ... ) 有效区域内，它是不适合使用，因为它会破坏这个模块的时间和结果。
我们的人生，下错了决定只要知错，吸取教训还有从来的机会。但是模块下错了决定，就影响它的一生，所以我们在编辑的时候要特别小心，不然会可能因我们的疏忽，导致了这个模块的一生悲剧。
小时候，笔者读道德教育的时候，有一句话是笔者一生受用，那就是“先三思而后行”。
这个又和上述的内容有什么关系呢？
我们知道“时间点”的概念就是“就是在这个时间点决定了什么，这个时间点的过后会产生什么”。难道模块的世界就是那么现实, 就连三思的机会也没有吗？这是一个很好的问题 ......
举个例子，有一个模块他有 A ，B和C三个寄存器，它们的初值都是0：
case( i )
0:
begin A <= 3; B <= 4; C <= 0; i <= i + 1'b1; end
1:
begin
C <= A + B;
if( C > 0 ) begin A <= 0; B <= 0 ; end
else begin A <= 1; B <= 1; end
i <= i + 1'b1;
end
从上面的代码，我们可以知道。在时间点0，该模块决定了 A 等于3，B等于4，C等于0。然后到了时间1, 问题来了“在时间点1，该模块是以什么作为基础去判断 C 的值呢？是时间点1过去的C值，还是在这一个瞬间 A + B 所产生的值？”。
答案如上图所示，if是以时间点1过去的C值作为判断的基础。所以说模块的现实是很残忍的，它们不但没有重来的机会，就连“思考”的时间也不给它。它们"只能以当前时间点过去的值，作为当前时间点下决定的参考 ...... ( 写到这里, 笔者流泪了! )
实际上“=”不是不可以在 always @ ( posedge CLK ... ) 里出现，只不过它比较危险。
case( i )
0:
begin A <= 3; B <= 4; C <= 0; i <= i + 1'b1; end
1:
begin
C = A + B;
if( C > 0 ) begin A <= 0; B <= 0 ; end
else begin A <= 1; B <= 1; end
i <= i + 1'b1;
end
笔者将上面的代码稍微修改了一下， 在步骤1 变成了 C = A + B。
如果把步骤i按照“时间点”的概念，结果会是如上图。在时间点1，“=”造成了一个而外的时间停止空间，在这个空间里 C 不但可以“作决定”，而且“即时得到结果”。在某种程度上，它的存在会破坏和谐，如果没有步骤i的控制，它很容易暴走。笔者在设计模块中，除非出现“不得已”的情况，否则笔者在 always @ ( posedge CLK ... )区域内，绝对不会使用它。
1.7 Booth算法乘法器的改进
在实验三中所建立的Booth算法乘法器，要完成一次乘法计算，至少要消耗16个时钟，而且其中8个时间就是消耗在移位的方面上。那么有什么办法改进 实验三中的 Booth算法乘法器呢？
在1.6章节，笔者说了步骤i有如时间点的概念，假设我这样修改实验三的Booth乘法器 ：
case ( i )
0: ... 初始化
1,2,3,4,5,6,7,8:
begin
if( p[1:0] == 2'b01 ) p <= { p[16] , p[16:9] + a , p[8:1] };
else if( p[1:0] == 2'b10 ) p <= { p[16] , p[16:9] + s , p[8:1]};
else p <= { p[16] , p[16:1]};
i <= i + 1'b1;
end
从上面的代码，读者能看出什么破绽吗？我们尝试回忆 Booth算法的流程图，先判断p[1:0] 的操作，然后右移一位，最高位补0还是补1,是取决与 经p[1:0]操作之后的p[16]。
那么问题来了，从上面的代码看来 p <= { p[16] , p[16:9] + a , p[8:1]}; 其中的 p[16] 是以当前时间点的过去值作为基础，而不是p[1:0]操作过后的值, 所以上面的代码不行！
case( i )
0: ... 初始化
1,2,3,4,5,6,7,8：
begin
Diff1 = p[16:9] + a; Diff2 = p[16:9] +s;
if( p[1:0] == 2'b01 ) p <= { Diff1[7] , Diff1 , p[8:1]};
else if( p[1:0] == 2'b10 ) p <= { Diff2[7] , Diff2 , p[8:1]};
else p <= { p[16] , p[16:1]};
i <= i + 1'b1;
end
上面的代码表示了，在步骤1~8里 Diff1 寄存了 p[16:9] + a 的结果，反之 Diff2 寄存了 p[16:9] + s的结果。然后判断 p[1:0] 再来决定 p 的结果是取决于 Diff1 ，Diff2 或者其他。和第一段的代码不同，第二段代码的p输出值是一致的。在这里有一个重点是，Diff1 和 Diff2 没有使用“<=”而是使用 “=”，换一句话说，Diff1 和 Diff2 结果的产生在“该时间点作决定的时候”，亦即“取得即时的结果”，而不是该时间点过后，才产生结果。
实验四：Booth算法乘法器改进
基于实验三的Booth算法乘法器，从原先的一次乘法需要16次、个时钟，优化至8个时钟。
booth_multiplier_module_2.v
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同样是 Booth 算法的原理，和实验三不同的是在55~67行，是步骤1~8的循环操作。不再使用X寄存器作为循环计数，而是直接使用步骤来指示8个循环操作。在55~67行，这样的写法有一个好处，就是可以使得p的值输出一致，因此可以减少8个时钟。
仿真结果：
实验四所使用的 .vt 文件和实验三的一样。
从仿真结果看来，一次的乘法操作只消耗8个时钟而已（步骤0初始化，和步骤9~10完成信号产生除外）。现在我们把上面的仿真结果切成一块一块的来看。
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| 00000000 10000001 0 值左边上升沿开始，即是第一个时间点 i = 0，亦即步骤0。步骤0之后就是初始化的结果。S是取反过后的a值，并且填充在p空间的[8:1]。 |
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| 00000000 10000001 0 值右边的上升沿，亦即步骤1。此时： Diff1 寄存过去的p[16:9] + a ，亦即 00000000 + 10000001, 结果为10000001。Diff2 寄存过去的 p[16:9] + s，亦即 00000000 + 01111111, 结果为 01111111。经步骤1的“决定”，过去p[1:0]是 2'b10 ，所以p值的未来是 { Diff2[7] , Diff2 , p过去[8:1] }, 亦即 0 01111111 10000001。 |
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| 00111111 11000000 1 值右边的上升沿，亦即步骤2。此时： Diff1 寄存过去的p[16:9] + a ，亦即 00111111 + 10000001, 结果为11000000。Diff2 寄存过去的 p[16:9] + s，亦即 00111111 + 01111111, 结果为 10111110。经步骤2的“决定”，过去p[1:0]是 2'b01 ，所以p值的未来是 { Diff1[7] , Diff1 , p过去[8:1] }, 亦即 1 11000000 11000000。 |
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| 11100000 01100000 0 值右边的上升沿，亦即步骤3。此时： Diff1 寄存过去的p[16:9] + a ，亦即 11100000 + 10000001, 结果为01100001。Diff2 寄存过去的 p[16:9] + s，亦即 11100000 + 01111111, 结果为 01011111。经步骤3的“决定”，过去p[1:0]是2'b00 ，所以p值的未来是 { p过去[16] , p过去[16:1] }, 亦即 1 11100000 01100000。 |
|
| 11110000 00110000 0 值右边的上升沿，亦即步骤4。此时： Diff1 寄存过去的p[16:9] + a ，亦即 11110000 + 10000001, 结果为01110001。Diff2 寄存过去的 p[16:9] + s，亦即 11110000 + 01111111, 结果为 01101111。经步骤4的“决定”，过去p[1:0]是2'b00 ，所以p值的未来是 { p过去[16] , p过去[16:1] }, 亦即 1 11110000 00110000。
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| 11111000 00011000 0 值右边的上升沿，亦即步骤5。此时： Diff1 寄存过去的p[16:9] + a ，亦即 11111000 + 10000001, 结果为01111001。Diff2 寄存过去的 p[16:9] + s，亦即 11111000 + 01111111, 结果为 01110111。经步骤5的“决定”，过去p[1:0]是2'b00 ，所以p值的未来是 { p过去[16] , p过去[16:1] }, 亦即 1 11111000 00011000。
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| 11111100 00001100 0 值右边的上升沿，亦即步骤6。此时： Diff1 寄存过去的p[16:9] + a ，亦即 11111100 + 10000001, 结果为01111101。Diff2 寄存过去的 p[16:9] + s，亦即 11111100 + 01111111, 结果为 01111011。经步骤6的“决定”，过去p[1:0]是2'b00 ，所以p值的未来是 { p过去[16] , p过去[16:1] }, 亦即 1 11111100 00001100。
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| 11111110 000001100 0 值右边的上升沿，亦即步骤7。此时： Diff1 寄存过去的p[16:9] + a ，亦即 11111110 + 10000001, 结果为01111111。Diff2 寄存过去的 p[16:9] + s，亦即 11111110 + 01111111, 结果为 01111101。经步骤7的“决定”，过去p[1:0]是2'b00 ，所以p值的未来是 { p过去[16] , p过去[16:1] }, 亦即 1 11111110 00000110。
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| 11111111 00000011 0 值右边的上升沿，亦即步骤8。此时： Diff1 寄存过去的p[16:9] + a ，亦即 11111111 + 10000001, 结果为10000000。Diff2 寄存过去的 p[16:9] + s，亦即 11111111 + 01111111, 结果为 01111110。经步骤8的“决定”，过去p[1:0]是2'b10 ，所以p值的未来是 {Diff2[7] , Diff2, p过去[8:1] }, 亦即 0 01111110 00000011。
最终结果取值未来p[16:1] ，00111111 00000001 亦即 16129。 |
实验说明：
如果以“大象放进冰箱”这样的概念去理解步骤i，在实验四中可能会产生许多思考逻辑上的矛盾。换一个想法，如果以“时间点”的概念去理解步骤i的话，从仿真图看来是绝对逻辑的。（再唠叨的补充一下，p空间的[ Width :1]是用来填入乘数B，然而p空间的 [Width * 2 : Width + 1 ] 是用来执行和被乘数A的操作）
实验结论：
这一章节笔记的重点不是要“如何如何实现一个算法”，而是“以不同概念的理解去完成乘法器的改进”。
1.8 LUT乘法器
从1.8章节以前的乘法器都可以归纳为“慢速乘法器”，当然它们不是真正意义上的慢，只不过它们无法达到急性一族人的任性而已。LUT乘法器，又成为查表乘法器。用傻瓜的话来说，就是先吧各种各样的结果储存在一个表中，然后将输入资源以“查表”的方式，许对比“等于的结果”。
举个例子，笔者先建立一个 16 x 16 正值的查表：
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| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 2 | 0 | 2 | 4 | 6 | 8 | 10 | 12 | 14 | 16 | 18 | 20 | 22 | 24 | 26 | 28 | 30 |
| 3 | 0 | 3 | 6 | 9 | 12 | 15 | 18 | 21 | 24 | 27 | 30 | 33 | 36 | 39 | 42 | 45 |
| 4 | 0 | 4 | 8 | 12 | 16 | 20 | 24 | 28 | 32 | 36 | 40 | 44 | 48 | 52 | 56 | 60 |
| 5 | 0 | 5 | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 | 45 | 50 | 55 | 60 | 65 | 70 | 75 |
| 6 | 0 | 6 | 12 | 18 | 24 | 30 | 36 | 42 | 48 | 54 | 60 | 66 | 72 | 78 | 84 | 90 |
| 7 | 0 | 7 | 14 | 21 | 28 | 35 | 42 | 49 | 56 | 63 | 70 | 77 | 84 | 91 | 98 | 105 |
| 8 | 0 | 8 | 16 | 24 | 32 | 40 | 48 | 56 | 64 | 72 | 80 | 88 | 96 | 104 | 112 | 120 |
| 9 | 0 | 9 | 18 | 27 | 36 | 45 | 54 | 63 | 72 | 81 | 90 | 99 | 108 | 117 | 126 | 135 |
| 10 | 0 | 10 | 20 | 30 | 40 | 50 | 60 | 70 | 80 | 90 | 100 | 110 | 120 | 130 | 140 | 150 |
| 11 | 0 | 11 | 22 | 33 | 44 | 55 | 66 | 77 | 88 | 99 | 110 | 121 | 132 | 143 | 154 | 165 |
| 12 | 0 | 12 | 24 | 36 | 48 | 60 | 72 | 84 | 96 | 108 | 120 | 132 | 144 | 156 | 168 | 180 |
| 13 | 0 | 13 | 26 | 39 | 52 | 65 | 78 | 91 | 104 | 117 | 130 | 143 | 156 | 169 | 182 | 195 |
| 14 | 0 | 14 | 28 | 42 | 56 | 70 | 84 | 98 | 112 | 126 | 140 | 154 | 168 | 182 | 196 | 210 |
| 15 | 0 | 15 | 30 | 45 | 60 | 75 | 90 | 105 | 120 | 135 | 150 | 165 | 180 | 195 | 210 | 225 |
假设A x B，它们均为4位，A为10，B为2，那么结果会是 20。查表乘法器之所以被称为快速乘法器，就是上面的原因 ( 实际上许多硬件乘法器都是使用查表的方式 )。
如果 A x B ，它们均为8位，那么应该如何呢？难道再建立一个 256 x 256 乘法器！？这样会死人的。
不知道读者有没有听过Quarter square 乘法查表呢？
上边是该算法的公式，在公式的结束得到 ab = ( ( a + b )2 )/4 - ( ( a - b )2 )/4 。
如果再进一步细分的话，无论是 ( a + b )2/4 或者 ( a - b )2/4 ，经过幂运算后，得到的结果都是正值。
假设a 和 b的位宽都是 8 位的短整数话 ( 127 + 127 )2 / 4 = ( -127 - 127 )2 / 4。那么我们可以得到一个结论“ ( a + b )2/4 或者 ( a - b )2/4 使用同样的 (C)2/4 查表”。
那么我们建立一个 C = 0 ~ 255 ，并且内容是 (C)2/4 的查表。
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这个查表的寻址虽然是 0~255，但是实际上下限是254而已。因为我们知道两个短整数最大值相加仅有 -127 + -127 = -254 或者 127 + 127 = 254 。
那么问题来了, 短整数的最大取值范围是 -127 ~ 127 而已，何来寄存 -254 ~ 254 呢？
这里我们就涉及了“不同容量空间的相互赋值”。假设 C 是9位位宽的不正规整数
，然而 A 和 B 都是 8位位宽的正规整数，那么 C = A + B ?
| C = A + B | 等价于 | C = { A[7], A } + { B[7], B } |
|
A = 127 (0111 1111) B = 127 (0111 1111)
A 0111 1111 B 0111 1111 + C 01111 1110
|
等价于 |
A = 127 (00111 1111) B = 127 (00111 1111)
A 00111 1111 B 00111 1111 + C 01111 1110
|
|
A = -127 (1000 0001) B = -127 (1000 0001)
A 1000 0001 B 1000 0001 + C 10000 0010
|
等价于 |
A = -127 (11000 0001) B = -127 (11000 0001)
A 11000 0001 B 11000 0001 + C 10000 0010
|
接下来，我们来看一看下面的代码：
reg [8:0]I1,I2;
case( i )
0:
begin
I1 <= { A[7], A } + { B[7], B }; // C =A + B;
I2 <= { A[7], A } + { ~B[7], ( ~B + 1'b1 ) }; // C = A - B;
i <= i + 1'b1;
end
1: // 取正值
begin
I1 <= I1[8] ? ( ~I1 + 1'b1 ) : I1;
I2 <= I2[8] ? ( ~I2 + 1'b1 ) : I2;
i <= i + 1'b1;
end
上面的 I1 和 I2 均为9位位宽。在步骤0，I1表示了 C = A + B，相反的 I2 表示了 C = A - B。由于短整数的赋值采用补码的表示方式，所以大大简化了正负转换的操作。
假设 A = -1 ( 1111 1111 ) , B = -3 ( 1111 1101 ), 经过上面步骤0的操作：
I1 = { 1 11111111 } + { 1 1111 1101 } = 1 1111 1100 (-4) 等价于 I1 = -1 + -3 = -4
I2 = { 1 11111111 } + { 0 0000 0011 } = 0 0000 0010 ( 2) 等价于 I2 = -1 - (-3) = -1 + 3 = 2
步骤1是 I1 和 I2 从负值转换为正值。
假设 I1 = -4 (1 111 1100) ，I2 = 2 (0 0000 0010), 经过步骤1的操作：
I1 = 0 0000 0011 + 1 = 0 0000 0100;
I2 = 0 0000 0010;
为什么在步骤1中，要特意将负值转换为正值呢？笔者在前面已经说过，无论是 (-C)2 还是 (C)2 取得的结果都是一至。为了两者 I1 和 I2 共用相同的查表这是必须的步骤。
如果用 I1和I2 来表达 Quarter square 公式，那么：
( | I1 |2 / 4 ) - ( | I2 |2 / 4 )
实验五：基于 Quarter square 的查表乘法器
首先笔者手动建立 0~255 关于 (C)2/4 结果的 lut_module.v ，因为用Quartus II建立的rom 仿真不给力，很别扭。
lut_module.v
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这是我目前，贴过最长的 .v 文件了 ...
lut_multiplier_module.v
这个模块的功能很简单。首先取得 I1 = A + B ，I2 = A - B，然后I1 和 I2 都正值值，将I1 和 I2 送至各自的查表，然后将得出的结果 Q1_Sig (I1的结果) 和 Q2_Sig
(I2的结果) , 执行相减。实际上是补码形式的相加，Q1_Sig + ( ~Q2_Sig + 1'b1 ) ，以致符合Quarter square的公式：
( a + b )2/4 - ( a - b )2/4 = ( |I1| )2/4 + [ ( |I2| )2/4]补
= Q1_Sig + [Q2_Sig]补
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第15~18行是仿真的输出。第26~27行建立 Q1_Sig 和 Q2_Sig ，实际上这两个线型数据是U1（81~87行）和 U2（91~97行） 实例前申明的，可是modelsim 那么混蛋，偏偏就不给我通过。
从37~77行是该模块的主功能。步骤0（49~54行）是取 I1 和 I2 的值。步骤1（56~61行）是I1和I2的正值化操作。步骤2（63~64行）是延迟一个时钟，给予足够的时间从 lut_module.v读出结果。步骤3（66~67行），是Quarter square公式操作的最后一步。
89~99行是 lut_module.v 的实例化 ，U1是给 I1使用 ，U2是给I2使用，它们的输出连线分别是 Q1_Sig 和 Q2_Sig 。102行的Product 输出信号由 Data寄存器驱动。然而106~109行是仿真输出的驱动，分别有I1 , I2 ,Q1_Sig 和 Q2_Sig 的仿真输出。
lut_multiplier_module.vt
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.vt 文件的写法和之前的实验都一样，如果真的不知道笔者在写什么，就得好好看笔者之前写的笔记。
仿真结果：
看吧！一次的乘法操作仅需4个时钟的而已。比起改进的Booth算法减少了一半的时钟消耗。真不愧是查表式的乘法器，佩服佩服。
实验结论：
说实话查表式的乘法器是“以空间换时间”的乘法器，所以说查表式的乘法器是很消耗空间。到底有什么乘法器“可以节约空间，又节省时钟”呢？
你知道吗？传统查表的乘法器都有一个僵局，假设A(B)，那么其中一个变量需要是“恒数”，否则建立查表的工作是非常的劳动。但是Quarter square 公式的出现把这个僵局给打破。感谢前人的努力吧，我们后人才能乘凉 ......
1.9 Modified Booth 算法乘法器
事先声明 modified booth 算法 和 改进的 booth 算法乘法器（实验四）是没有任何关系的。如字面上的意思 modified booth 算法是 booth 算法的升级版。我们稍微来回味一下 booth 算法。
假设B是4位位宽的乘数，那么 booth 算法会对 B[0: -1] , B[1:0], B[2:1], B[3:2] 加码，而使得乘法运算得到简化。booth 算法有典型数学做法，也有位操作的做法。Modified booth 算法比起 booth 算法，对于4位位宽B乘数的加码返回会更广，而使得 n/2 乘法运算的优化。再假设B是4微微款的倍数，那么 modified booth 算法会对 B[1:-1] , B[3:1] 执行加码。
如果站在位操作的角度上：
| B[1] | B[0] | B[-1] | 操作结果 |
| 0 | 0 | 0 | 无操作，右移两位 |
| 0 | 0 | 1 | +被乘数，右移两位 |
| 0 | 1 | 0 | +被乘数，右移两位 |
| 0 | 1 | 1 | 右移一位，+被乘数，右移一位 |
| 1 | 0 | 0 | 右移一位，－被乘数，右移一位 |
| 1 | 0 | 1 | －被乘数，右移两位 |
| 1 | 1 | 0 | －被乘数，右移两位 |
| 1 | 1 | 1 | 无操作，右移两位 |
Modified booth 算法同样也有使用 p空间，假设乘数A，和被乘数B，均为4位，那么p空间的大小 n x 2 + 1 ，亦即 9位。乘数A为7 (0111)，被乘数B为2 (0010)。
| 先求出 +被乘数 和 －被乘数，亦即 A 和 A。 | A = 0111 ， A = 1001 |
| P空间初始化为0，然后P空间的[4..1] 填入乘数 亦即B。 | P = 0000 0000 0 P = 0000 0010 0 |
| 先判断p[2:0]，结果是 3'b100 亦即“右移一位，－被乘数，右移一位”。 | P = 0000 0010 0 |
| 右移一位
| P = 0000 0001 0
|
| p[8:5] 加上 A | P = 0000 0001 0 + 1001 P = 1001 0001 0 |
| 右移一位 | p = 1100 1000 1 |
| 判断p[2:0]，结果是 3'b001 亦即“+被乘数，右移二位”。 | p = 1100 1000 1 |
| p[8:5] 加上 A | P = 1100 1000 1 + 0111 P = 0011 1000 1 |
| 右移二位 | P = 0000 1110 0 |
| 最终取出p[8:1] 就是最终答案 8'b00001110 ，亦即 14。 | P = 0000 1110 0 |
关于 4 位为位宽的乘数和被乘数操作流程图如下：
说实话 modified booth 算法的位操作是很不规则，从上面的流程图可以看到，不同的p[2:0]操作都有“不同的步骤次数”，这也使得它非常不适合作为运用。
实验六：Modified Booth 乘法器
这个模块大致的操作如上述的流程图。
modified_booth_module.v
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15~17行是仿真输出。43~94行是该模块的主功能。在步骤0（45~51行）取得被乘数A并且寄存在a寄存器，此外取得 -1(被乘数A) 并且寄存在s寄存器。在初始化p空间的同时，将乘数B填入p[8:1]。
（由于被乘数A和乘数B的位宽为8，所以p空间是 n x 2 + 1 亦即9。我知道我很长气，但是还是容许笔者补充一下：p空间的[ Width :1]是用来填入乘数B，然而p空间的 [Width * 2 : Width + 1 ] 是用来执行和被乘数A的操作）。
步骤1和2（53~62行）是p[2:0] 等于 3'b000 | 111 | 001 | 010 | 101 | 110 的操作。相反的，由于 modified booth 算法当 p[2:0] 等于3'b011 和 3'b100 所执行的步骤次数是不一样（56~57行）。
所以在步骤3~5（66~73行）针对 p[2:0] 等于 3'b011 的操作（56行）。反之步骤6~8 (77~84行)针对 p[2:0] 3'b100 的操作（57行）。
步骤9~10产生完成信号。第102行的product输出信号是由 p[16:1]来驱动。第106~109的仿真输出信号，分别由寄存器 a ，s 和p来驱动。
modified_booth_multiplier_module.v
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这是激励文件，在写这个文件的时候，笔者心情很糟糕，所以在步骤5加入了类似for嵌套循环的东西。其他的和之前的 .vt 文件都是大同小异 ~ 自己看着吧。
仿真结果：
在仿真结果中，可以很明显的看到当 2(4) 和 127（-127）有明显的时钟消耗差异。
实验结论：
如果 Modified booth 算法用在“位操作”，虽然它是快速的乘法操作，但是很多时候它还是很别扭。换句话说，用它还要图运气，因为不同的乘数和被乘数都有不同的时钟消耗 ......
1.10 Modified Booth 乘法器·改
如果要把 Modified Booth 乘法器别扭的性格去掉，我们不得站在“数学的角度”去看 modified booth 算法。下表是从数学的角度去看 modified booth 针对乘数B的加码。
| B[1] | B[0] | B[n-1] | 操作结果 |
| 0 | 0 | 0 | 无操作 |
| 0 | 0 | 1 | +被乘数 |
| 0 | 1 | 0 | +被乘数 |
| 0 | 1 | 1 | +2(被乘数) |
| 1 | 0 | 0 | －2(被乘数) |
| 1 | 0 | 1 | －被乘数 |
| 1 | 1 | 0 | －被乘数 |
| 1 | 1 | 1 | 无操作 |
我们假设 A被乘数和乘数B均为4位位宽 ：A=7（0111），B=2（0010）。
A = (7) 0000 0111；2A = (14) 0000 1110；-2A = (-14) 1111 0010。
在这里我们必须注意一下当 B[1:-1] 等于 011 或者 100 的时候，4位的被乘数A的取值范围最大是 -7 ~ 7 然而，+2(被乘数) 或者 －2(被乘数) 都会使得A的最大值突破取值范围。所以需要从4位位宽的空间向更大的位位宽哦空间转换。这里就选择向8位位宽的空间转换吧。
B乘数加码为 B[1:-1] = 3'b100 ，亦即 －2(被乘数) 和 B[3:1] = 3'b100 ，亦即 +被乘数。
A 0 1 1 1
B 0 0 1 0 0
==============
+1 -2 B乘数加码
==============
1 1 1 1 0 0 1 0
+ 0 0 0 0 0 1 1 1 << 2 左移两位
===============
1 0 0 0 0 1 1 1 0 无视超过8位最高位的益处
===============
还记得 booth算法在数学角度上的运算吗？4位的乘数和被乘数相乘，乘数必须加码n次，而且乘积也是 n 位的次数，亦即4次哦加码操作，和4次的乘积操作。相反的 modified booth 算法在数学的角度上运算的话，4位的乘数和被乘数相乘，乘数加码为 n位/ 2 次，而且乘积也是 n位/2 的次数，亦即 2次加码操作，和2次的乘积操作
实验七：Modified Booth 乘法器·改
modified_booth_multiplier_module_2.v
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第29~27行是该模块所使用的寄存器。a是用来寄存A，a2是用来寄存2A，s是用来寄存 -A，s2是用来寄存 -2A。M是用来表示每次乘积的偏移量。
由于这个实验不是站在位操作的角度上，所以P空间仅是作为累加空间的存在。作为补偿寄存器N用来判别 booth 加码操作，所以寄存器N用于寄存乘数B的值。乘数B是8位位宽，所以N空间的大小是 “乘数B的大小 + 1”。多出来的1个空间是用来寄存B[-1]的值。”
在步骤0（54~65行），是用来初始化所有相关的寄存器。寄存器a，a2，s，s2 在初始化的同时也进行 8位 向 16位 空间转换。寄存器p和M都清零，至于寄存器N[8:1]是用来填充乘数B，N[0] 填入零值。
步骤1~4（67~79），也就是4次的乘积次数，因为受到 n/2 的关系。每一次的乘积操作都是先判别N[2:0]，然后累加相关的值。
我们知道传统的乘法，每一次的乘积操作，都有偏移量 ，打个比方。
123
111
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123 <= 十进制的第一个乘积是 偏移 0，没有左移位操作。
123 <= 十进制的第二个乘积是 偏移10，也就是左移1位。
123 <= 十进制的第三个乘积是 偏移100，也就是左移2位。
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同样的道理寄存器M 是用于记录二进制的每一次乘积偏移量，但是 modified booth乘法的乘积偏移量是普通2进制乘法乘积偏移量的2被。所以每一次乘积操作结束都左移+2。
至于寄存器N它寄存了 B[7:1] + B[-1] 的值。然而每一次用于的判别都是 N[2:0],所以每一次的乘积之后，N都需要右移两位。
假设 B = 1101 0010 ， N 必然是 1101 0010 0。
| 乘积1
B[1:-1] = 100 N = 1101 0010 0 | 乘积2
B[3:1] = 001 N = 0011 0100 1 | 乘积3
B[5:3] = 010 N = 0000 1101 0 | 乘积4
B[7:5] = 110 N = 0000 0011 0 |
为什么说 8 位位宽的数据相乘，乘积运算次数是 n / 2 ，亦即 4。这是 Modified booth算法的一个特点。如果站在数学的角度上，他可以节省“乘积次数 / 2”。
第92行的 product 输出是由寄存器p驱动。前面笔者说过了，如果站在数学的角度，p空间只是累加空间的作用而已。然而p空间的大小是“乘数和被乘数位宽大小的相加”。
第96~101行是仿真输出信号的被驱动。有一点很特别，除了寄存a, a2, s, s2 和 N 以外，笔者还故意将该模块的 i 引出，这是为了观察 “Modified booth 乘法使得乘积次数减半”这一事实。在仿真中，SQ_i 从1~4经过，如果输出的结果是真确，那么可以证明 Modified booth 算法确实何以减少一半的乘积。
modified_booth_multiplier_module_2.vt
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仿真结果：
从仿真结果上，我们可以看到，每一个乘法操作都消耗同样数目的时钟。此外还有一点, 当SQ_i 等于 4 之后，就会得到正确的答案。
实验结论：
实验七和实验六相比，不仅每一次乘法操作时钟消耗都一致，而且这样结果带来一个好处，就是- 实验七和实验六相比比起乘法运算更快。此外，从SQ_i信号等于4之后，product 就输出正确的结果，所以我们可以证明 modified booth算法是可以减半乘积的次数。
总结：
从实验一到实验七当中，笔者详细描述出四种乘法器的各有千秋，其中还有几种乘法器笔者还特意去优化和提升它们。从四种乘法器之中，传统乘法器，Booth 乘法器，LUT查表乘法器，和Modified Booth乘法器。LUT乘法器拥有最少的时钟消耗（最快的运算速度），但是LUT乘法器却暴露出消耗资源的弱点。
如果将LUT乘法器排外，自然而然 Modified Booth 乘法器成为第二候选人，但是要建立Modified Booth 乘法器需要很好的理论基础，故很多新手都很怕它。至于Booth乘法和是最受欢迎的，如果设计的要求不像DSP那么任性，估计会有很多人喜欢它，因为它中庸，简单，容易亲近。
剩下的传统的乘法器，它什么都不比上后者，难道我们就要鄙视它吗？这个不然，笔者接触各种各样的乘法，还是托它的副，不然我是不可能如此深入研究整数乘法器。传统的乘法器，最主要的功能是传达“乘法运算”的概念。正如笔者赞同的一句话：“前人造路，后人走路”，前者们的辛苦应该受到尊敬。
整数乘法器所涉及的知识可真不小，Verilog HDL语言掌握的成熟性姑且不说，而且还涉及诸如补码，整数的表示方法，不同位空间的整数转换等等 ... 都是一些非常基础的知识。我们所使用的高级语言，如C语言：
int C;
short int A,B;
C = A * B;
假设笔者输入如同上述的代码，实际上我们是不知道和不被允许窥看它里边是如何操作（有传言说，C语言的乘法就是传统的乘法概念 ... (-_-!))。
虽然这本只有短短50多页的笔记，故事也只是围绕着着“整数乘法器”发展，显然还有很多地方都不给力。但是你知道吗，关于网上“Verilog HDL 整数乘法器”的求救贴已经达到很恐怖的数量，此外还有很多源码和实例都非常不给力，真是非常蛋疼！故笔者才有编辑这本笔记的初衷，虽然这本笔记不是什么非常给力的东西，但是作为参考已经切切有余。
不知道读者们看完这本笔记后又会萌出什么奇怪的想法呢？
posted on 2010-12-21 18:35 FPGA黑金开发板 阅读(2045) 评论(0) 编辑 收藏 举报
