1. 确定符号位；

这个比较好理解，有一个负数，就是负数，否则，就是正数；

2. 解码相加；

这个也比较好激烈，乘法就是指数相加；

3. 尾数相乘；

这里的乘法，其实已经不涉及有符号数无符号数了，只需要做二进制的乘法就可以了；

4. 规格化处理；

因为乘法会使得位数扩大，比如，两bit数相乘，最终得到最多4bit数，会超出浮点数的表示范围；

如果超出了浮点数的表示范围，则需要进行规格化，左移小数点，这会导致阶码增加；

（以下copy自：计算机系统：浮点数乘法详解-CSDN博客）

浮点数乘法实例
为了更好地理解浮点数乘法算法，我们来看一个具体的例子。

假设有两个单精度浮点数，分别表示为：

A = 0 10000011 10100000000000000000000
B = 1 10000010 11000000000000000000000
首先，我们可以得到乘积的符号位为负，因为两个乘数的符号位不同。

接着，将两个乘数的指数位相加，得到乘积的指数位为：

10000011 + 10000010 = 10000101
然后，将两个乘数的尾数位相乘，得到乘积的尾数位为：

10100000000000000000000 * 11000000000000000000000 = 11110000000000000000000000000000

最后，对乘积进行规格化处理。由于乘积的尾数位长度为27，而单精度浮点数的尾数位长度为23，所以需要进行舍入操作，得到规格化后的尾数位为：

1.11100000000000000000000
相应地，更新乘积的指数位为：（这里怎么理解？可以理解为，超出多少bit（2的幂次方），则小数点移位后，需要在阶码上增加幂次方）

10000101 + 2 = 10000111
因此，乘积表示为：

P = 1 10000111 11100000000000000000000