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基于近端策略优化的阻变存储硬件加速器自动量化
被引量:
2
1
作者
魏正
张兴军
+2 位作者
卓志敏
纪泽宇
李泳昊
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期518-532,共15页
卷积神经网络在诸多领域已经取得超出人类的成绩.但是,随着模型存储开销和计算复杂性的不断增加,限制处理单元和内存单元之间数据交换的"内存墙"问题阻碍了其在诸如边缘计算和物联网等资源受限环境中的部署.基于阻变存储的硬...
卷积神经网络在诸多领域已经取得超出人类的成绩.但是,随着模型存储开销和计算复杂性的不断增加,限制处理单元和内存单元之间数据交换的"内存墙"问题阻碍了其在诸如边缘计算和物联网等资源受限环境中的部署.基于阻变存储的硬件加速器由于具有高集成度和低功耗等优势,被广泛应用于加速矩阵-向量乘运算,但是其不适合进行32 b浮点数计算,因此需要量化来降低数据精度.手工为每一层确定量化位宽非常耗时,近期的研究针对现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)平台使用基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)的强化学习来进行自动量化,但需要将连续动作转换为离散动作,并通过逐层递减量化位宽来满足资源约束条件.基于此,提出基于近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法的阻变存储硬件加速器自动量化,使用离散动作空间来避免动作空间转换步骤,设计新的奖励函数使PPO自动学习满足资源约束的最优量化策略,并给出软硬件设计改动以支持混合精度计算.实验结果表明:与粗粒度的量化相比,提出的方法可以减少20%~30%的硬件开销,而不引起模型准确度的过多损失.与其他自动量化相比,提出的方法搜索时间短,并且在相同的资源约束条件下可以进一步减少约4.2%的硬件开销.这为量化算法和硬件加速器的协同设计提供了参考.
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关键词
自动量化
强化学习
基于阻变存储的硬件加速器
神经网络
内存计算
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职称材料
基于阻变存储器的物理不可克隆函数设计
2
作者
冯平
廖文丽
+2 位作者
左石凯
陈铖颖
黄渝斐
《半导体技术》
CAS
北大核心
2024年第4期341-349,共9页
物理不可克隆函数(PUF)将集成电路制造过程中产生的工艺变化作为一种安全原语,已被广泛应用于硬件安全领域,特别是身份认证和密钥存储。提出了一种基于阻变存储器(RRAM)阵列的PUF优化设计,采用2T2R差分存储结构,并利用阵列中RRAM单元的...
物理不可克隆函数(PUF)将集成电路制造过程中产生的工艺变化作为一种安全原语,已被广泛应用于硬件安全领域,特别是身份认证和密钥存储。提出了一种基于阻变存储器(RRAM)阵列的PUF优化设计,采用2T2R差分存储结构,并利用阵列中RRAM单元的阻值变化产生PUF的随机性,以实现更高安全级别所需的大量激励-响应对(CRP)。RRAM PUF的存储单元基于28 nm工艺实现,其面积仅为0.125μm~2,相比传统PUF存储单元面积开销减小,在入侵和侧信道攻击方面具有更好的鲁棒性。实验数据表明,RRAM PUF唯一性达到了约49.78%,片内汉明距离为0%,一致性良好,具有较好的随机性。
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关键词
硬件
安全
阻
变
存储
器(RRAM)
物理不可克隆函数(PUF)
激励-响应对(CRP)
灵敏放大器
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职称材料
ReHuff:基于ReRAM的Huffman编码硬件结构设计
3
作者
郑道文
周一开
+2 位作者
唐忆滨
刘博生
武继刚
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第6期988-997,共10页
随着数据量在深度学习等各种应用场景中的迅速增大,通信和存储的硬件开销显著增加。在此背景下,压缩方法的重要性日益提升。哈夫曼编码是目前具备代表性且广泛应用的压缩方法之一,其特点是在不损害数据完整性的前提下,有效压缩数据并节...
随着数据量在深度学习等各种应用场景中的迅速增大,通信和存储的硬件开销显著增加。在此背景下,压缩方法的重要性日益提升。哈夫曼编码是目前具备代表性且广泛应用的压缩方法之一,其特点是在不损害数据完整性的前提下,有效压缩数据并节省存储空间。然而,由于分层内存存储的限制,哈夫曼编码在传统硬件中的解决方案面临着高延迟和高能耗的挑战。提出了一种名为ReHuff的硬件架构,利用阻变随机存储器(ReRAM)实现在内存中直接进行哈夫曼编码。设计了基于ReRAM的哈夫曼编码映射方法,以提取有效数据。针对映射过程中存在的变长编码数据与定长ReRAM块之间的匹配问题,提出了适应架构设计的双阶段变长数据选择与分割方法,整合变长输出以节省能耗并提升ReRAM的利用效率。仿真结果表明,所提出的设计方案的性能与能耗表现均优于代表性基准,在性能方面提高了18.6倍,在能耗方面降低了82.4%。
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关键词
哈夫曼编码
数据压缩
阻
变
随机
存储
器
加速器
设计
数据映射
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职称材料
基于石墨烯电极RRAM的混合型PUF指纹电路
4
作者
白创
张伟
+1 位作者
吕豪
米莲娜·朱卡诺维奇
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期508-513,550,共7页
该文提出了一种基于阻变存储器(RRAM)的混合型物理不可克隆函数(PUF)芯片指纹电路。RRAM器件采用石墨烯电极、对称山型结构实现,具有阻值分布宽、开关比大的特点;通过引入对称RRAM阻值偏差作为PUF单元的随机熵源,提升PUF的唯一性;采用R...
该文提出了一种基于阻变存储器(RRAM)的混合型物理不可克隆函数(PUF)芯片指纹电路。RRAM器件采用石墨烯电极、对称山型结构实现,具有阻值分布宽、开关比大的特点;通过引入对称RRAM阻值偏差作为PUF单元的随机熵源,提升PUF的唯一性;采用RRAM不同阻态阻值放大存储PUF单元初始偏差,提升PUF的稳定性;利用RRAM循环间随机性实现指纹ID的重构,提升PUF的安全性。混合型PUF芯片指纹电路在0.35μm CMOS工艺下设计实现。仿真结果表明,PUF输出具有良好的稳定性与唯一性,标准温度电压下片间汉明距离为49.95%,同时温度在−40℃~100℃,电源电压在4.6 V~5.4 V范围内变化时,PUF比特错误率为0。
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关键词
芯片指纹识别
硬件
安全
物理不可克隆函数
阻
变
存储
器
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职称材料
题名
基于近端策略优化的阻变存储硬件加速器自动量化
被引量:
2
1
作者
魏正
张兴军
卓志敏
纪泽宇
李泳昊
机构
西安交通大学计算机科学与技术学院
北京电子工程总体研究所
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期518-532,共15页
基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0200902)。
文摘
卷积神经网络在诸多领域已经取得超出人类的成绩.但是,随着模型存储开销和计算复杂性的不断增加,限制处理单元和内存单元之间数据交换的"内存墙"问题阻碍了其在诸如边缘计算和物联网等资源受限环境中的部署.基于阻变存储的硬件加速器由于具有高集成度和低功耗等优势,被广泛应用于加速矩阵-向量乘运算,但是其不适合进行32 b浮点数计算,因此需要量化来降低数据精度.手工为每一层确定量化位宽非常耗时,近期的研究针对现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)平台使用基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)的强化学习来进行自动量化,但需要将连续动作转换为离散动作,并通过逐层递减量化位宽来满足资源约束条件.基于此,提出基于近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法的阻变存储硬件加速器自动量化,使用离散动作空间来避免动作空间转换步骤,设计新的奖励函数使PPO自动学习满足资源约束的最优量化策略,并给出软硬件设计改动以支持混合精度计算.实验结果表明:与粗粒度的量化相比,提出的方法可以减少20%~30%的硬件开销,而不引起模型准确度的过多损失.与其他自动量化相比,提出的方法搜索时间短,并且在相同的资源约束条件下可以进一步减少约4.2%的硬件开销.这为量化算法和硬件加速器的协同设计提供了参考.
关键词
自动量化
强化学习
基于阻变存储的硬件加速器
神经网络
内存计算
Keywords
automated quantization
reinforcement learning
ReRAM-based hardware accelerator
neural network
processing in memory
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于阻变存储器的物理不可克隆函数设计
2
作者
冯平
廖文丽
左石凯
陈铖颖
黄渝斐
机构
厦门理工学院光电与通信工程学院
出处
《半导体技术》
CAS
北大核心
2024年第4期341-349,共9页
基金
福建省自然科学基金(2023H0052)
厦门市科技计划项目(3502Z20221022)。
文摘
物理不可克隆函数(PUF)将集成电路制造过程中产生的工艺变化作为一种安全原语,已被广泛应用于硬件安全领域,特别是身份认证和密钥存储。提出了一种基于阻变存储器(RRAM)阵列的PUF优化设计,采用2T2R差分存储结构,并利用阵列中RRAM单元的阻值变化产生PUF的随机性,以实现更高安全级别所需的大量激励-响应对(CRP)。RRAM PUF的存储单元基于28 nm工艺实现,其面积仅为0.125μm~2,相比传统PUF存储单元面积开销减小,在入侵和侧信道攻击方面具有更好的鲁棒性。实验数据表明,RRAM PUF唯一性达到了约49.78%,片内汉明距离为0%,一致性良好,具有较好的随机性。
关键词
硬件
安全
阻
变
存储
器(RRAM)
物理不可克隆函数(PUF)
激励-响应对(CRP)
灵敏放大器
Keywords
hardware security
resistive random access memory(RRAM)
physical unclonable function(PUF)
challenge-response pair(CRP)
sense amplifier
分类号
TP333.8 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TN432 [电子电信—微电子学与固体电子学]
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职称材料
题名
ReHuff:基于ReRAM的Huffman编码硬件结构设计
3
作者
郑道文
周一开
唐忆滨
刘博生
武继刚
机构
广东工业大学计算机学院
武汉数字工程研究所
图形处理芯片及智能计算系统技术创新中心
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第6期988-997,共10页
基金
国家自然科学基金(62302102,62174038)
广东省基础与应用基础研究基金(2023A1515012844,2022A1515110599)。
文摘
随着数据量在深度学习等各种应用场景中的迅速增大,通信和存储的硬件开销显著增加。在此背景下,压缩方法的重要性日益提升。哈夫曼编码是目前具备代表性且广泛应用的压缩方法之一,其特点是在不损害数据完整性的前提下,有效压缩数据并节省存储空间。然而,由于分层内存存储的限制,哈夫曼编码在传统硬件中的解决方案面临着高延迟和高能耗的挑战。提出了一种名为ReHuff的硬件架构,利用阻变随机存储器(ReRAM)实现在内存中直接进行哈夫曼编码。设计了基于ReRAM的哈夫曼编码映射方法,以提取有效数据。针对映射过程中存在的变长编码数据与定长ReRAM块之间的匹配问题,提出了适应架构设计的双阶段变长数据选择与分割方法,整合变长输出以节省能耗并提升ReRAM的利用效率。仿真结果表明,所提出的设计方案的性能与能耗表现均优于代表性基准,在性能方面提高了18.6倍,在能耗方面降低了82.4%。
关键词
哈夫曼编码
数据压缩
阻
变
随机
存储
器
加速器
设计
数据映射
Keywords
Huffman coding
data compression
resistive random access memory
accelerator design
data mapping
分类号
TN492 [电子电信—微电子学与固体电子学]
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职称材料
题名
基于石墨烯电极RRAM的混合型PUF指纹电路
4
作者
白创
张伟
吕豪
米莲娜·朱卡诺维奇
机构
长沙理工大学物理与电子科学学院
柔性电子材料基因工程湖南省重点实验室
黑山大学电气工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期508-513,550,共7页
基金
柔性电子材料基因工程湖南省重点实验室开放基金(202005)
中国−黑山科技合作委员会第3届例会交流项目(3-7)。
文摘
该文提出了一种基于阻变存储器(RRAM)的混合型物理不可克隆函数(PUF)芯片指纹电路。RRAM器件采用石墨烯电极、对称山型结构实现,具有阻值分布宽、开关比大的特点;通过引入对称RRAM阻值偏差作为PUF单元的随机熵源,提升PUF的唯一性;采用RRAM不同阻态阻值放大存储PUF单元初始偏差,提升PUF的稳定性;利用RRAM循环间随机性实现指纹ID的重构,提升PUF的安全性。混合型PUF芯片指纹电路在0.35μm CMOS工艺下设计实现。仿真结果表明,PUF输出具有良好的稳定性与唯一性,标准温度电压下片间汉明距离为49.95%,同时温度在−40℃~100℃,电源电压在4.6 V~5.4 V范围内变化时,PUF比特错误率为0。
关键词
芯片指纹识别
硬件
安全
物理不可克隆函数
阻
变
存储
器
Keywords
chip fingerprint identification
hardware security
physical unclonable function
RRAM
分类号
TP319.56 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于近端策略优化的阻变存储硬件加速器自动量化
魏正
张兴军
卓志敏
纪泽宇
李泳昊
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
2
基于阻变存储器的物理不可克隆函数设计
冯平
廖文丽
左石凯
陈铖颖
黄渝斐
《半导体技术》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
3
ReHuff:基于ReRAM的Huffman编码硬件结构设计
郑道文
周一开
唐忆滨
刘博生
武继刚
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
0
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下载PDF
职称材料
4
基于石墨烯电极RRAM的混合型PUF指纹电路
白创
张伟
吕豪
米莲娜·朱卡诺维奇
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
0
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职称材料
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