计算机算术9-浮点乘法

1. 基本方案

浮点乘法的操作包括3个部分，符号位进行异或，指数位相加，尾数位相乘，乘完之后的结果进行归一化处理，包括向左移位和向右移位，向左移位的原因是normal和subnormal相乘，导致尾数积有很多前导零，需要左移动进行归一化；向右移的原因是normal和normal相乘，结果为subnormal，因为指数的原因导致尾数积需要右移动。归一化之后还要进行舍入判断，然后进一步将结果规格化表示。

2. 优化方案

1. 尾数相乘，添加完隐藏位之后，24bit*24bit(单精度) 结果为48bit, 我们可以用booth编码和华莱士树，3-2压缩进行优化
2. 归一化，需要左移和右移，移位量和指数相关，以及尾数的前导零个数相关，和尾数相乘可以并行处理
3. 计算g/r/s， 可以利用mask进行移位，然后和normalize之前的尾数进行逻辑操作，这样可以避免尾数运算+normalize+g/r/s的串行处理；尾数运算(相加) 和mask+ shift并行处理
4. 舍入后的归一化，这个幅度很小，最多是尾数加1，指数加1， 我们用mux进行选择即可。