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可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数
被引量：
2
1
作者
麻超方
叶靖
+2 位作者
李晓维
李华伟
胡瑜
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期340-345,共6页
针对环形振荡器物理不可克隆函数均匀性与独特性不够理想的问题,提出一种可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数设计.该设计包含可重构环形振荡器模块、整合器模块和裁决器模块.可重构环形振荡器模块由多个独立且具有相同设计的可重...
针对环形振荡器物理不可克隆函数均匀性与独特性不够理想的问题,提出一种可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数设计.该设计包含可重构环形振荡器模块、整合器模块和裁决器模块.可重构环形振荡器模块由多个独立且具有相同设计的可重构环形振荡器-计数器组构成,芯片各部分的工艺偏差由计数器的数值反映;整合器模块通过将多个计数器数值进行排序并依次作差,以减弱芯片固有时延对物理不可克隆函数均匀性与独特性的不良影响;裁决器模块经预先设计阈值后,对整合器模块产生的差值进行裁决,产生最终响应.在Xilinx Zynq-7000 Soc ZC702 FPGA实现上述可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数,实验结果表明,均匀性的平均值为49.36%,独特性的平均值为47.07%,均趋于50%的理想值,取得了令人满意的效果.
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关键词
物理不可克隆函数
均匀性
独特性
整合器
裁决器
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职称材料
基于FPGA和行折叠的稀疏矩阵向量乘优化
2
作者
周智
高建花
计卫星
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第8期1340-1348,共9页
稀疏矩阵向量乘(SpMV)是科学与工程计算中的一个关键内核。由于稀疏矩阵中不规则的数据分布和SpMV计算中不规则的访存操作,SpMV在多核CPU和GPU等设备上的性能与这些设备的理论峰值还具有较大差距。现有的CPU和GPU由于在架构上受到限制,...
稀疏矩阵向量乘(SpMV)是科学与工程计算中的一个关键内核。由于稀疏矩阵中不规则的数据分布和SpMV计算中不规则的访存操作,SpMV在多核CPU和GPU等设备上的性能与这些设备的理论峰值还具有较大差距。现有的CPU和GPU由于在架构上受到限制,导致它们无法很好地利用稀疏矩阵的特殊结构来加速SpMV计算,而现场可编程门阵列(FPGA)可以通过自定义电路实现高效的并行运算,能够更好地处理稀疏矩阵的计算和存储问题。基于FPGA提出了一种SpMV优化方法,该优化方法基于高级综合的流式处理引擎,采用了一种自适应多行折叠的SpMV优化策略。该方法通过行折叠减少了处理引擎中零元的无效存储和计算,从而提升了基于FPGA的SpMV计算性能。实验结果表明,相比于现有的FPGA实现方案,设计的基于行折叠优化的数据流引擎实现了最高1.78倍和平均1.15倍的加速。
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关键词
稀疏矩阵向量乘
现场可编程门阵列
高级综合
行折叠
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职称材料
题名
可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数
被引量：
2
1
作者
麻超方
叶靖
李晓维
李华伟
胡瑜
机构
中国科学院计算技术研究所计算机体系结构国家重点实验室
中国科学院大学
鹏城实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第3期340-345,共6页
基金
国家自然科学基金(61704174,61532017,61432017,61521092).
文摘
针对环形振荡器物理不可克隆函数均匀性与独特性不够理想的问题,提出一种可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数设计.该设计包含可重构环形振荡器模块、整合器模块和裁决器模块.可重构环形振荡器模块由多个独立且具有相同设计的可重构环形振荡器-计数器组构成,芯片各部分的工艺偏差由计数器的数值反映;整合器模块通过将多个计数器数值进行排序并依次作差,以减弱芯片固有时延对物理不可克隆函数均匀性与独特性的不良影响;裁决器模块经预先设计阈值后,对整合器模块产生的差值进行裁决,产生最终响应.在Xilinx Zynq-7000 Soc ZC702 FPGA实现上述可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数,实验结果表明,均匀性的平均值为49.36%,独特性的平均值为47.07%,均趋于50%的理想值,取得了令人满意的效果.
关键词
物理不可克隆函数
均匀性
独特性
整合器
裁决器
Keywords
physical unclonable function
uniformity
uniqueness
integration module
judgment module
分类号
TP492 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
基于FPGA和行折叠的稀疏矩阵向量乘优化
2
作者
周智
高建花
计卫星
机构
北京理工大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第8期1340-1348,共9页
文摘
稀疏矩阵向量乘(SpMV)是科学与工程计算中的一个关键内核。由于稀疏矩阵中不规则的数据分布和SpMV计算中不规则的访存操作,SpMV在多核CPU和GPU等设备上的性能与这些设备的理论峰值还具有较大差距。现有的CPU和GPU由于在架构上受到限制,导致它们无法很好地利用稀疏矩阵的特殊结构来加速SpMV计算,而现场可编程门阵列(FPGA)可以通过自定义电路实现高效的并行运算,能够更好地处理稀疏矩阵的计算和存储问题。基于FPGA提出了一种SpMV优化方法,该优化方法基于高级综合的流式处理引擎,采用了一种自适应多行折叠的SpMV优化策略。该方法通过行折叠减少了处理引擎中零元的无效存储和计算,从而提升了基于FPGA的SpMV计算性能。实验结果表明,相比于现有的FPGA实现方案,设计的基于行折叠优化的数据流引擎实现了最高1.78倍和平均1.15倍的加速。
关键词
稀疏矩阵向量乘
现场可编程门阵列
高级综合
行折叠
Keywords
sparse matrix-vector multiplication
field-programmable gate array
high-level synthesis
row folding
分类号
TP492 [自动化与计算机技术]
O246 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
可调可重构的环形振荡器物理不可克隆函数
麻超方
叶靖
李晓维
李华伟
胡瑜
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于FPGA和行折叠的稀疏矩阵向量乘优化
周智
高建花
计卫星
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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