所謂定點小數，就是小數點固定地隱含在某一位置上的數據。由于小數點的位置是固定的，所以就沒有必要儲存它（如果儲存了小數點的位置，那就是浮點數了）。而小數的具體位置則完全是由程序設計者自己決定的，因此，對于定點小數的處理，完全可以采用普通整數的處理方式。

下面我們來簡單地聊一聊定點小數的常規格式、相對于浮點小數的優勢與劣勢，以及如何使用Lattice ECP3/ECP5的sysDSP乘法器來實現基本的定點小數運算（加法和乘法）。并會在后續的文章中介紹定點小數的除法、平方根、平方根倒數和CORDIC算法的基本理論和HDL的實現等。

1、定點小數的常規格式

常規的定點小數格式如下圖：

其中，有符號定點小數的值可以表示為：

無符號定點小數的值可以表示為：

定點數的位寬w和小數部分的位寬wf可以看做是定點數的兩個要素。其中，w決定了定點數的動態范圍，wf決定了定點數的精度。需要注意的是，在進行定點數運算的時候，需要注意數值溢出的問題（包括向上溢出和向下溢出）。所謂向上溢出是指運算結果超出了定點數整數部分所能表示的范圍，向下溢出表示運算結果超出了定點數小數部分所能表示的范圍。顯然，一旦溢出將會造成計算精度的丟失，甚至是計算結果的錯誤。因此，合理地選擇w和wf至關重要，w和wf的值過大會浪費資源，過小又會造成精度丟失。

2、定點數與浮點數的比較

與浮點數相比，定點數具有如下的一些優勢：

（1）更少的資源

通常在FPGA中進行浮點運算時，會消耗更多的LUT、寄存器和乘法器。定點數由于不需要存儲小數點的位置，所以定點數的運算消耗的資源基本上和同樣位寬的整數運算相當，遠遠低于浮點運算的開銷。

（2）更高的性能

浮點運算在消耗更多資源的同時，也會給MAP和PAR帶來壓力，從而導致整個設計的Fmax降低。在同樣規模的運算量下，采用定點數的設計則可以獲得更高的Fmax。

與此同時，相對于浮點數，定點數也有很多的缺陷和不足：

（1）能夠表示數值的動態范圍較小

（2）數值溢出的問題

浮點數由于采用了統一的格式（IEEE-754），且動態范圍很大，因此基本不存在數值溢出的問題。但是定點數則需要程序設計中合理地選取w和wf的值，并且沒有統一的格式規范也為復雜程序的協同設計帶來麻煩。

從應用的需求來看，很多場合下，采用定點數即可滿足系統的性能需求，但是也有一些場合對精度的要求很高，如雷達成像，醫學成像，高精度數據采集與分析等則需要采用浮點數進行運算。

3、Lattice ECP3/ECP5 中的sysDSP乘法器

Lattice的ECP3/ECP5系列FPGA內部集成了多個sysDSP架構的乘法器模塊，基于sysDSP，用戶可以便捷地設計出低功耗高性能的數字信號處理應用。相比于用LUT實現的乘法器，基于sysDSP的乘法器具有顯著的性能優勢。此外，Lattice還提供了多種基于sysDSP的IP，如FFT、FIR和CIC等。

ECP5中sysDSP的Slice結構圖如下圖所示：

4、定點小數的加法與乘法

定點小數的加法與乘法運算基本上和普通整數的加法與乘法一致，但是需要注意運算結果的w和wf的與原值的w和wf之間的對應關系。

下面來舉一個簡單的例子：兩個32位的有符號定點小數相乘，其中w=32，wf=23。即

此時，

我們可以直接使用Clarity來生成整數乘法器的Module，如下圖所示。其中符號位可以提取出來進行異或操作，剩余的31位進行乘法運算。

如果需將運算結果也轉換為和輸入相同的格式，則可以進行如下的操作：

上面的例子，是將有符號數轉換為無符號數，再進行運算的（即采用原碼直接運算的）。實際上，我們還可以直接將MULT的Module中的Data Type配置為Signed，此時操作數將以補碼的形式進行運算。