简单分享一下加法器

加法器分类如下：
1.半加器
2.全加器
3.多位加法器
3.1串行进位加法器
3.2进位跳跃加法器
3.3进位选择加法器
3.4超前进位加法器：不管几位最大延迟均为3T，进位逻辑为三级门电路延迟。
根据超前进位加法器中进位链c和输出s的物理实现方式不同，大致可分成以下三类：
递归超前进位加法器（Recursive Lookahead Carry Adder，简称RLCA），对于位宽更大的LCA如16，32，64比特LCA等可以并行生成所有的PG和进位C，但这会造成电路极大的扇入和扇出；另外可以根据4比特LCA级联而成，如16比特LCA可由4个4bit LCA级联组成。
分类超前进位加法器（Block Lookahead Carry Adder，BCLA），也称（section-carry-based carry-lookahead adder）
混合型超前进位加法器
3.5前缀加法器：即树型结构加法器，常见的有K-S，B-K，Sklansky和H-C等结构，其中K-S延迟logn最小，B-K面积相对于K-S小一半，功耗最低，延迟2logn-1，Sklansky延迟logn，扇出大，H-C属于折中方案。
3.6流水线加法器
3.7专用加法器（例：支持向量的快速加法器）
在乘法器实现中，需要使用加法器将部分积相加得到乘法计算结果。对于多个加数相加的情况，考虑并行加法树结构。
1.二叉树加法器
2.Wallace树:
使用HA和FA进行贪心压缩，对于任一行数大于3的列都进行压缩，最终将所有行压缩至两行，最终使用LCA全加器输出所加数的运算和。
3.Dadda树（达达树）
和Wallace树相似，Dadda树目标也是将部分积相加阵列进行压缩，区别在于达达树的压缩算法相较于Wallace树进行了改进，达达树结构只对必要的列进行压缩，极大的减少了HA和FA的使用。在时序上，Wallace树时序略快于Dadda树，但面积和功耗上，Dadda树结构优于Wallace树。
Dadda树压缩算法：
先定义目标高度序列：d1=2,dj = floor(1.5*dj-1} ，序列为：2,3,4,6,9,13… ；每一层仅将超过目标高度的列压缩至目标高度，其余列保留，不额外压缩，因此可以用最少FA/HA将其压至目标高度，其余列直接进入下一层。
以8×8乘法为例，初始8行部分积：
1. 确定目标序列：8位乘法初始列最高高度为8，匹配目标序列 9→6→4→3→2 ；
2. 第1层压缩（目标高度6）：仅压缩高度>6的列，用全加器将其压至6；高度≤6的列直接保留，不压缩；
3. 第2层压缩（目标高度4）：仅压缩高度>4的列，压至4；其余列保留；
4. 迭代压缩：依次按目标高度3、2压缩，最终所有列高度≤2，只剩2行部分积；
5. 末级加法：2行送入快速加法器，得到最终乘积。

上图简明的介绍了Wallace和Dadda的压缩过程。
Dadda树实现RTL代码指路：https://blog.csdn.net/weixin_43698385/article/details/122199356?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2_defaultbaidujs_baidulandingword~default-1-122199356-blog-158117996.235^v43pc_blog_bottom_relevance_base5&spm=1001.2101.3001.4242.2&utm_relevant_index=3
4.流水线树
将树型结构与流水线技术相结合，从而缓解树型结构中组合逻辑的时序压力，将各层组合延迟分割在各级寄存器之间。
在一个典型的流水线加法器树中，操作数像树根一样输入，最终在树顶汇聚为一个和。假设有N个输入，第一层会将它们两两配对进行加法运算，产生N/2个中间和；第二层再对这些中间和进行两两相加，产生N/4个结果，以此类推。对于N个操作数，总共需要 logN层加法。在每一层（或每几层）加法器之后插入寄存器（D Flip-Flops）。如下图所示：

5.串行级联加法器
顾名思义，就是将多个输入逐级相加，面积小，时序路径长。