DOI QR코드

DOI QR Code

An Improved Newton-Raphson's Reciprocal and Inverse Square Root Algorithm

개선된 뉴톤-랍손 역수 및 역제곱근 알고리즘

  • 조경연 (부경대학교 전자컴퓨터정보통신공학부)
  • Published : 2007.01.31

Abstract

The Newton-Raphson's algorithm for finding a floating point reciprocal and inverse square root calculates the result by performing a fixed number of multiplications. In this paper, an improved Newton-Raphson's algorithm is proposed, that performs multiplications a variable number. Since the number of multiplications performed by the proposed algorithm is dependent on the input values, the average number of multiplications per an operation is derived from many reciprocal and inverse square tables with varying sizes. The superiority of this algorithm is proved by comparing this average number with the fixed number of multiplications of the conventional algorithm. Since the proposed algorithm only performs the multiplications until the error gets smaller than a given value, it can be used to improve the performance of a reciprocal and inverse square root unit. Also, it can be used to construct optimized approximate tables. The results of this paper can be applied to many areas that utilize floating point numbers, such as digital signal processing, computer graphics, multimedia, scientific computing, etc.

다음은 부동소수점 역수 및 역제곱근 계산에 많이 사용하는 뉴톤-랍손 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 계산한다. 본 논문에서는 뉴톤-랍손 알고리즘의 반복 과정의 오차를 예측하여 오차가 정해진 값보다 작아지는 시점까지 반복 연산하는 개선된 뉴톤-랍손 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 테이블에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 및 역제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 산출한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 역수 및 역제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있고 최적의 근사 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.

Keywords

References

  1. C. V. Freiman,'Statistical Analysis of Certain Binary Division Algorithm,' IRE Proc.,Vol. 49, pp. 91-103,1961 https://doi.org/10.1109/JRPROC.1961.287780
  2. S. F. Oberman and M. J. Flynn, 'Design Issues in Division and Other Floating Point Operations,' IEEE Transactions on Computer,Vol. C-46,pp. 154-161, 1997
  3. S. F. McQuillan, J. V. McCanny, and R. Hamill, 'New Algorithms and VLSI Architectures for SRT Division and Square Root,' Proc. 11th IEEE Symp. Computer Puithmetic, IEEE, pp.80-86, 1993
  4. D. L. Harris,S. F. Oberman,and M. A. Horowitz, 'SRT Division Architectures and Implementations,' Proc. 13th IEEE Symp. Computer Arithmetic, Jul. 1997
  5. 김성기, 송홍복, 조경연, '가변 시간 골드스미트 부동소수점 제곱근 계산기,' 한국해양정보통신학회 논문지, 제9권 제1호, pp 189-198, Feb. 2005
  6. 김성기, 송홍복, 조경연, '가변 시간 골드스미트 부동소수점 나눗셈기,' 한국해양정보통신학회 논문 지, 제9권 제2호, pp 380-389, Apr. 2005
  7. M. D. Ercegovac,et al,'Improving Goldschmidt Division,Square Root,and Square Root Reciprocal,' IEEE Transactions on Computer,Vol. 49, No.7, pp.759-763, Jul. 2000 https://doi.org/10.1109/12.863046
  8. D. L. Fowler and J. E. Smith, 'An Accurate, High Speed Implementation of Division by Reciprocal Approximation,' Proc. 9th IEEE symp. Computer Arithmetic, IEEE, pp. 60-67, Sep. 1989
  9. S. Oberman, 'Floating Point Division and Square Root Algorithms and Implementation in the AMD-K7 Microprocessors,' Proc. 14th IEEE Symp. Computer Arithmetic, pp. 106-115, Apr. 1999
  10. IEEE, IEEE Standard for Binary Floating-Point Arithmetic, ANSI/IEEE Standard, Std. 754-1985
  11. D. DasSarma and D. Matula,'Measuring and Accuracy of ROM Reciprocal Tables,' IEEE Transactions on Computer, Vol.43, No.8, pp. 932-930, Aug. 1994 https://doi.org/10.1109/12.295855