tiny-gpu入门4: ALU模块分析

ALU模块代码如下:

bash 复制代码
// ARITHMETIC-LOGIC UNIT
// > Executes computations on register values
// > In this minimal implementation, the ALU supports the 4 basic arithmetic operations
// > Each thread in each core has it's own ALU
// > ADD, SUB, MUL, DIV instructions are all executed here
module alu (
    input wire clk,
    input wire reset,
    input wire enable, // If current block has less threads then block size, some ALUs will be inactive

    input reg [2:0] core_state,

    input reg [1:0] decoded_alu_arithmetic_mux,
    input reg decoded_alu_output_mux,

    input reg [7:0] rs,
    input reg [7:0] rt,
    output wire [7:0] alu_out
);
    localparam ADD = 2'b00,
        SUB = 2'b01,
        MUL = 2'b10,
        DIV = 2'b11;

    reg [7:0] alu_out_reg;
    assign alu_out = alu_out_reg;

    always @(posedge clk) begin 
        if (reset) begin 
            alu_out_reg <= 8'b0;
        end else if (enable) begin
            // Calculate alu_out when core_state = EXECUTE
            if (core_state == 3'b101) begin 
                if (decoded_alu_output_mux == 1) begin 
                    // Set values to compare with NZP register in alu_out[2:0]
                    alu_out_reg <= {5'b0, (rs - rt > 0), (rs - rt == 0), (rs - rt < 0)};
                end else begin 
                    // Execute the specified arithmetic instruction
                    case (decoded_alu_arithmetic_mux)
                        ADD: begin 
                            alu_out_reg <= rs + rt;
                        end
                        SUB: begin 
                            alu_out_reg <= rs - rt;
                        end
                        MUL: begin 
                            alu_out_reg <= rs * rt;
                        end
                        DIV: begin 
                            alu_out_reg <= rs / rt;
                        end
                    endcase
                end
            end
        end
    end
endmodule

ALU会基于控制信号:[2:0] core_state、decoded_alu_output_mux和[1:0]decoded_alu_arithmetic_mux,对寄存器rs和rt的值执行具体的计算。

core_state为执行态(EXECUTE)的话开始执行具体的操作,所有状态如下:

bash 复制代码
    localparam IDLE = 3'b000, // Waiting to start
        FETCH = 3'b001,       // Fetch instructions from program memory
        DECODE = 3'b010,      // Decode instructions into control signals
        REQUEST = 3'b011,     // Request data from registers or memory
        WAIT = 3'b100,        // Wait for response from memory if necessary
        EXECUTE = 3'b101,     // Execute ALU and PC calculations
        UPDATE = 3'b110,      // Update registers, NZP, and PC
        DONE = 3'b111;        // Done executing this block

只有EXECUTE态才执行操作。

接下来有两个分支以及两个控制信号:decoded_alu_output_mux和[1:0]decoded_alu_arithmetic_mux,decoded_alu_output_mux用来控制ALU的操作,decoded_alu_arithmetic_mux控制执行的是具体的运算指令(即加减乘除)。

decoded_alu_output_mux为0则ALU会执行具体的运算指令,为1的话则会执行BRnzp指令,如果NZP寄存器符合指令中的' NZP '条件,则分支指令跳转到另一行程序内存,以这种方式来实现循环和条件指令的执行(CMP指令结果判定)。

最终结果输出到alu_out 。

相关推荐
scott19851210 小时前
NVIDIA GPU内部结构:高性能矩阵乘法内核剖析
线性代数·矩阵·gpu·nvidia·cuda
飞鹰5116 小时前
CUDA入门:从Hello World到矩阵运算 - Week 1学习总结
c++·人工智能·性能优化·ai编程·gpu算力
颜早早2 天前
Unreal Engine MobileFSR插件实现机制分析
图形渲染·gpu·unreal engine 5·graphic
tech-share3 天前
【无标题】IOMMU功能测试软件设计及实现 (二)
linux·架构·系统架构·gpu算力
BFT白芙堂3 天前
基于 GPU 并行加速的 pRRTC 算法:赋能 Franka 机械臂的高效、稳定运动规划
人工智能·深度学习·算法·机器学习·gpu·具身智能·frankaresearch3
星辰引路-Lefan4 天前
在浏览器中运行大模型:基于 WebGPU 的本地 LLM 应用深度解析
ai·ai编程·llama·gpu算力
InfraTech4 天前
一文了解AI经典GPU架构---Tesla
gpu·cuda
Allen_LVyingbo5 天前
CES 2026 NVIDIA 官方黄仁勋整场演讲分析
支持向量机·云计算·知识图谱·gpu算力·迭代加深
STCNXPARM5 天前
Android14显示系统 - ARM GPU完全剖析
arm开发·arm·gpu·android显示
HyperAI超神经6 天前
【TVM教程】TVM 运行时系统
人工智能·深度学习·学习·机器学习·cpu·gpu