GF(2^n)上並列乗算回路のFPGA化のためのニューラルネットワークによるLUT最適割当(VLSIシステム)
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概要
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M系列などの擬似乱数生成や各種の暗号アルゴリズムでは,ガロア体上での乗算回路を用いる場合が多い.現在,そのような乗算回路を実現する方策として,ASICのみならずFPGA化も検討されている.4入力のLUT(Look up Table)を基本としたFPGAにガロア体上の並列乗算回路を実現する場合,LUTの最適な割当が問題となる.本論文では,この問題を集合被覆問題としてとらえ,バイナリーニューロンを用いた相互結合型ニューラルネットワークによる並列解法を提案している.GF(2^n)上の入力AとBに対してそれらの乗算結果Yを並列に計算するFPGA回路を設計するにあたって,各出力に応じて一つのニューロングループを用意し,n個のニューロングループが互いに並行して最適解を求める.四次から八次までのガロア体を例に最適な並列乗算回路を導出させた結果,提案したニューラルネットワークによって有効なLUTの割当を求められることが判明した.
- 2006-11-01
著者
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