posit中的quire
非常正确，👍 你提到的 Posit 中的 Quire 确实和你前面看到的 定点精确累加器（fixed-point accumulator FMA） 在原理和用途上非常相似。下面我们从结构、用途和优劣三方面来对比分析。
✅ Quire 是什么？
Quire 是 Posit 数字系统中提出的一种超大精度定点累加器，用于支持 exact dot product（EDP，精确点积），其设计初衷就是避免浮点运算中重复舍入带来的误差累积。
🔍 与定点精确累加 FMA 的对比
| 对比项 | Posit + Quire | IEEE + Fixed-Point Accumulator FMA |
|---|---|---|
| 输入格式 | Posit 数（如 posit<16,1>） | IEEE 浮点数（如 FP16） |
| 累加器格式 | 定点表示（超宽），称为 Quire | 定点表示（如 80-bit） |
| 精度 | 全程精确，无舍入误差 | 全程精确，无舍入误差 |
| 是否中间舍入 | ❌ 无（只在最后做一次舍入） | ❌ 无（只在最后做一次舍入） |
| 数据表示范围 | 根据 Posit 动态范围而定（超指数大） | 固定位宽，需预估上限 |
| 是否标准支持 | Posit 生态下原生支持 Quire | IEEE 754 中无类似定义 |
| 运算用途 | 高精度点积、矩阵乘、推理训练 | CNN 推理、点积加速等 |
| 典型格式大小 | posit<16,1> → quire<16,1> 为 512-bit | FP16 → 80-bit（可扩展） |
🧠 示例解释
-
Posit:
posit<16,1> × posit<16,1> → quire<16,1> 累加 （512位定点空间，容纳多次乘积结果） -
IEEE:
fp16 × fp16 → shift → 80-bit fixed-point 累加
两者的本质行为是一样的：避免每次乘加操作都舍入，转而将乘积全部存入高精度容器，最后统一归一化与舍入输出。
🎯 总结
| 项目 | 对应 |
|---|---|
| IEEE 的 fixed accumulator FMA | Posit 的 Quire |
| IEEE 的 MPFMA | Posit 的普通 fused op（如 posit_fma） |
| Posit 的 Quire | 是定点结构 + posit接口封装，精度控制更强，范围更广 |
所以你完全可以把 Quire 看作是 Posit 世界里的“定点精确累加器”，本质思想一致，只是 Quire 结合了 Posit 自带的指数调节机制，动态范围更大、误差更小、更适合点积等应用。
如果你正在做 posit-based 硬件或者想用 posit 替代 IEEE FMA，Quire 是必不可少的核心加速部件，尤其在矩阵运算、神经网络推理中有极大潜力。
这个问题非常关键。我们来详细解释为什么传统 FMA 架构（如 fp32×fp32+fp32）不适合处理大量 fp16 输入，其根本原因在于位宽匹配不合理、资源利用率低、精度对齐复杂：
🚧 原因详解
🔸 1. 资源浪费：硬件路径被“过度设计”
解释：
- FP32 乘法器、加法器和对齐单元的位宽远远大于 FP16 所需。
- 用
fp32×fp32+fp32来处理fp16数据，大部分高位位宽永远不被有效使用。
类比：
就像你用一个 18轮大卡车运一包快递，发动机、底盘、油耗都超出所需。
具体例子：
| 操作 | 位宽 | 实际有效比特 |
|---|---|---|
| FP16 | 16位 | 有效仅10位尾数 |
| FP32 | 32位 | 包括23位尾数、8位指数 |
| → 所以处理 FP16 时，FP32 结构约有50%以上的硬件处于“空转”状态 |
🔸 2. 精度结构不匹配：对齐复杂 + 舍入误差更难控
问题点：
-
将
fp16乘积转换成fp32累加，会引入：- 格式转换（需插入转换指令或模块）
- 额外对齐逻辑
- 两次舍入（转换舍入 + 累加舍入）
-
对于 CNN 等算法来说，这些小误差的累积可能导致输出精度偏差
示例：
fp16 a = 1.00101101e+3
fp16 b = 1.00100000e-2
a * b → 用 fp32 表示 → 加到另一个 fp32 → 舍入误差扩散
🔸 3. 吞吐瓶颈：FP32 路径延迟更长，功耗更高
-
fp32FMA 通常带有复杂的：- 尾数乘法器（24x24-bit）
- 尾数加法器（27-bit 对齐 + GRS位处理）
- 归一化 + 舍入逻辑
-
如果你用它做
fp16推理，会：- 占用更大面积
- 单位能效降低
- 周期数增加，吞吐下降
🔸 4. 体系架构调度变复杂
-
标准
FMA32要求输入和输出都用fp32表示。 -
若你从内存中读取
fp16，就需要每次都转格式，否则无法与 FMA 直接接口。 -
在硬件上会产生：
- 转换单元（fp16→fp32）
- 调度延迟（数据通路不对齐）
- 流水线断裂（FMA路径等待数据转换完成）
✅ 所以为什么需要 MPFMA 或定点累加？
| 问题 | 解决方式 |
|---|---|
| FP32 架构处理 FP16 数据浪费 | 设计“MPFMA”：fp16输入，fp32累加 |
| 中间舍入误差 | 用定点累加器（如80-bit）一次性精确累加 |
| 面积和功耗 | 替代用更短路径、更低电压域处理 |
| 吞吐量低 | 简化路径 + 单周期旁路提升效率 |
🧠 总结一句话
传统 FMA 是为高精度通用计算设计的，不适合处理大量低精度 FP16 数据，因为它在资源、精度和能效方面都显得笨重而低效。低精度场景更适合定制化设计，如 MPFMA 或定点累加架构。
浙公网安备 33010602011771号