본 논문에서는 RNS(residue number systems) 몽고메리 모듈라 곱셈기 기반의 2,048 비트 RSA 설계를 제안한다. RNS는 긴 워드에 대한 모듈라 연산을 짧은 워드로 분할하여 고속 병렬 모듈라 연산을 처리하는 시스템으로써 본 논문에서는 RNS 몽고메리 모듈라 곱셈 연산을 위해 Wallace 트리 모듈라 곱셈기 기반의 Montgomery reduction method(MRM)[1]와 33개의 64 비트 RNS base 를 도입하였다. 또한, 고속 RNS 모듈라 곱셈 연산을 위해 Chinese remainder theorem(CRT)[2]기반의 개선된 base extension 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제시한 RNS 기반의 2,048 비트 RSA는 삼성 0.35㎛ 공정을 사용하여 기능을 검증하였으며 100㎒에서 2.53㎳ 연산 속도 결과를 얻었다.
본 논문에서는 RNS 시스템 상에서 시간 및 공간 복잡도 향상을 위한 병렬 모듈러 곱셈 알고리즘을 제안한다. 모듈러 감소를 위해서 새로운 테이블 참조 방식을 사용한다. 테이블 참조시 RNS 시스템이 비 가중치 시스템이므로 대수 비교를 비교하기 위해서 MRS 시스템을 이용한다. 제안한 곱셈 알고리즘은 RNS 컴퓨터 상에서 상대적으로 계간하기 쉬운 MRS 시스템을 사용함으로써 대수 비교를 효율적으로 수행할 수 있다. 기존의 RNS 시스템 상에서 테이블 감소를 이용한 모듈러 곱셈 알고리즘과 비교시 전체 테이블의 크기를 1/2로 줄일 수 있고, 산술 연산도 2ㅣ 개의 프로세서를 사용하여 0(ι) 만에 수행할 수 있다.
Xiao, Hanshen;Garg, Hari Krishna;Hu, Jianhao;Xiao, Guoqiang
ETRI Journal
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제38권2호
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pp.326-336
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2016
We propose and describe new error control algorithms for redundant residue number systems (RRNSs) and residue number system product codes. These algorithms employ search techniques for obtaining error values from within a set of values (that contains all possible error values). For a given RRNS, the error control algorithms have a computational complexity of $t{\cdot}O(log_2\;n+log_2\;{\bar{m}})$ comparison operations, where t denotes the error correcting capability, n denotes the number of moduli, and ${\bar{m}}$ denotes the geometric average of moduli. These algorithms avoid most modular operations. We describe a refinement to the proposed algorithms that further avoids the modular operation required in their respective first steps, with an increase of ${\lceil}log_2\;n{\rceil}$ to their computational complexity. The new algorithms provide significant computational advantages over existing methods.
일반적으로 유전 알고리즘은 전형적인 프로세서에서 수행할 경우 매우 큰 시간 공간 복잡도를 가진다. 따라서 유전 알고리즘 처리를 위해서는 고성능$\cdot$고가격의 프로세서를 필요로 하게 된다. 또한 이것은 유전 알고리즘을 소형 이동 로봇과 같이 비교적 간단한 룰을 필요로 하는 실제 하드웨어에 적용하는데 있어 큰 장벽으로 작용한다. 이러한 문제의 해결을 위해, 본 논문에서는 유전 알고리즘의 신속한 처리를 위해 강화된 프로세서 구조를 보인다. 정렬 네트워크와 residue number system (RNS)를 이용하여 일반적인 프로세서의 구조를 유전 알고리즘의 처리에 효율적이도록 강화할 수 있다. 정렬 네트워크는 유전 알고리즘에 필수적인 해들의 품질 비교를 하드웨어적으로 처리할 수 있게 하여 수행에 요구되는 시간을 줄일 수 있다. RNS는 산술 연산의 속도를 좌우하는 bit 사이즈를 줄여 전체적인 로직의 사이즈를 줄이고, 산술 연산의 처리 속도를 빠르게 할 수 있다.
유전 알고리듬은 NP-Hard 문제의 해결이나, 함수 최적화, 복잡한 제어기의 파라미터 값 추적 등, 광범위한 분야에 걸쳐 이용되고 있다 일반적인 유전 알고리듬은 적합도 함수를 통해 해들의 품질을 결정하고, 해들의 품질에 따라 선택 연산을 거쳐, 교차나 돌연변이를 통해 우수한 품질의 해를 찾는 과정을 가진다 현재 이 과정은 대부분 소프트웨어적으로 구현되어 범용 프로세서를 통해 수행된다. 그러나 높은 소프트웨어 의존성은 해집단의 크기가 커질수록 교차/변이 연산과 해들의 품질비교에 수행되는 시간을 크게 증가시키는 약점이 있다. 따라서 본 논문에서는 순위 기반 선택과 일점 교차(one-point crossover)를 사용한다는 제약하에, 해들의 순위를 정렬 네트워크를 통해 결정하고 해들을 Residue Number System(RNS)로 표현하여 하드웨어적으로 교차연산을 처리하는 프로세서 구조를 제안한다 이러한 접근을 통해 해들의 품질비교에 걸리는 시간을 크게 줄이고 교차/변이 연산의 효율을 높일 수 있다.
This paper shows that we can design a vector-coordinate rotation processor and obtain the approximate evaluations of sine and cosine based upon the use of residue number systems. The algorithm results in the considerable improvement of the computation speed when compared to CORDIC algorithm. The results from computer simulation show that the mean error of sine and cosine is 0.0025 and the mean error of coordinate rotation arithmatic is 0.65. Also, the proposed processor has the efficiency for the design and fabrication of integrated circuit, because it consists of the array of idecntially structured look-up tables.
최근 레지듀 수체계를 기반으로 하는 컴퓨터 영상처리, 음성출력 등의 디지털 신호처리 하드웨어에 관한 연구가 고속저가의 하드웨어 구현에 크게 기여하고 있다. 본 논문에서는 모듈라이$(2^k-1, 2^k, 2^k+1)$를 사용하여 RNS에서 WNS로 WNS에서 RNS로 변환하는 방법을 통해 승산기를 설계 및 구현한다. 이는 CRT 변환을 중첩다중비트 주사기법을 접목한 시뮬레이션을 통해, 기존의 방법보다 속도가 빠르다는 것을 알 수 있고, 이는 RNS의 병렬처리와 캐리부재의 연산특성 때문임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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