VLSI DESIGN FOR CARRY-PROTECT FORMATTED DATA

However, research activities have proven the arithmetic optimizations at greater abstraction levels compared to structural circuit one considerably effect on the datapath performance. CS representation continues to be broadly accustomed to design fast arithmetic circuits because of its natural benefit of getting rid of the big carry-propagation chains. Hardware acceleration continues to be demonstrated a very promising implementation technique for digital signal processing (DSP) domain. Instead of adopting a monolithic application-specific integrated circuit design approach, within this brief, we present a manuscript accelerator architecture composed of flexible computational models that offer the execution of a big group of operation templates present in DSP popcorn kernels. Extensive experimental evaluations reveal that the suggested accelerator architecture provides average gains as high as 61.91% in area-delay product and 54.43% in energy consumption in comparison using the condition-of-art flexible datapaths. We differentiate from previous creates flexible accelerators by enabling computations to become strongly carried out with carry-save (CS) formatted data. Advanced arithmetic design concepts, i.e., recoding techniques, are employed enabling CS optimizations to become carried out inside a bigger scope compared to previous approaches

CONSTRUCTING A FA FOR HARDWARE HASTENING FOR DSP

CS representation continues to be broadly accustomed to design fast arithmetic circuits because of its natural benefit of getting rid of the big carry-propagation chains. Hardware acceleration continues to be demonstrated a very promising implementation technique for digital signal processing (DSP) domain. However, research activities have proven the arithmetic optimizations at greater abstraction levels compared to structural circuit one considerably effect on the data path performance. Instead of adopting a monolithic application-specific integrated circuit design approach, within this brief, we present a manuscript accelerator architecture composed of flexible computational models that offer the execution of a big group of operation templates present in DSP popcorn kernels. Extensive experimental evaluations reveal that the suggested accelerator architecture provides average gains as high as 61.91% in area-delay product and 54.43% in energy consumption in comparison using the condition-of-art flexible data paths. We differentiate from previous creates flexible accelerators by enabling computations to become strongly carried out with carry-save (CS) formatted data. Advanced arithmetic design concepts, i.e., recoding techniques, are employed enabling CS optimizations to become carried out inside a bigger scope compared to previous approaches

OPTIMIZING HIGH SPEED AND POWER CARRY SAVE ARITHMETIC CIRCUITS USING RISC PROCESSOR

RISC refers to Reduced Instruction Set Computer. Which means the computer that consists of RISC processor contains reduced (simple) instructions for performing necessary and required operations. Any chip if considered as processor, it should have the capability of performing certain operations like arithmetic, logical, control and data transfer. For performing these operations, a processor should contain some major blocks as Control unit (CU), Flexible computational unit (FCU), Program counter (PC), Accumulator, Instruction register, Memory and additional logic. RISC actually enhances the performance of processor by considering the factors like simple architecture construction and instruction set, easy instruction set for decoding and simplified control architecture. This paper proposes a simple 32 bit RISC processor by using Peres reversible logic gates, which is expected to reduce the size then the conventional architecture that is based on carry save logic adder approach. The synthesis and simulation is carried out using XILINX ISE 12.3i and HDL is developed using VHDL language

Implementation of RISC Processor for DSPAcceleratorArchitectureExploiting Carry Save Arithmetic

Hardware acceleration has been proved an extremely promisingimplementation strategyforthedigitalsignal processing(DSP) domain.Ratherthanadoptingamonolithicapplication-specificintegrated circuit designapproach,  in thisbrief, we present a  novel accelerator architecture comprising flexiblecomputational  units that support the executionofalargesetofoperationtemplatesfoundinDSPkernels. Wedifferentiatefrompreviousworksonflexibleacceleratorsbyenabling computations tobeaggressivelyperformedwithcarry-save(CS)formatteddata.Advancedarithmeticdesignconcepts, i.e.,recodingtechniques, areutilizedenabling CSoptimizationstobeperformedinalargerscope thaninpreviousapproaches.Extensiveexperimentalevaluationsshow thattheproposedacceleratorarchitecturedeliversaveragegainsofup to 61.91%in area-delay productand54.43%in energy consumption comparedwiththestate-of-artflexibledatapaths. In this paper, their concentration is on 16 bit operations but here in the proposed scheme, the focus is on 32 bit operations.Hardware Acceleration basically refers to the usage of computer hardware to perform some functions faster than they are actually possible within the software running on general purpose CPU. TheRISCor ReducedInstructionSetComputerisadesignphilosophythathasbecomeamainstreaminScientificandengineeringapplications.Themainobjectiveofthispaperis to design and implement of 32 – bit RISC(ReducedInstruction Set Computer) processor forflexible DSP Accelerator Architecture.Thedesignwillhelp to improve the speed of the processor, and to give thehigherperformance of the processor. The most important featureofthe RISC processor is that this processor is very simpleandsupport load/store architecture. The important componentsofthis processor include the Arithmetic Logic Unit,Shifter,Rotator and Control unit. The module functionalityandperformance issues like area, power dissipationandpropagation delay are analyzed. Therefore, here we meet some of the main constraints likeComplexity of the instruction set, which will reduce the amount of space, time, cost, power, heat and other things that it takes to implement the instruction set part of a processor. As the Time of execution decreases, the Speed of execution automatically increases.Hardware acceleration has been proved an extremely promisingimplementation strategyforthedigitalsignal processing(DSP) domain.Ratherthanadoptingamonolithicapplication-specificintegrated circuit designapproach,  in thisbrief, we present a  novel accelerator architecture comprising flexiblecomputational  units that support the executionofalargesetofoperationtemplatesfoundinDSPkernels. Wedifferentiatefrompreviousworksonflexibleacceleratorsbyenabling computations tobeaggressivelyperformedwithcarry-save(CS)formatteddata.Advancedarithmeticdesignconcepts, i.e.,recodingtechniques, areutilizedenabling CSoptimizationstobeperformedinalargerscope thaninpreviousapproaches.Extensiveexperimentalevaluationsshow thattheproposedacceleratorarchitecturedeliversaveragegainsofup to 61.91%in area-delay productand54.43%in energy consumption comparedwiththestate-of-artflexibledatapaths. In this paper, their concentration is on 16 bit operations but here in the proposed scheme, the focus is on 32 bit operations.Hardware Acceleration basically refers to the usage of computer hardware to perform some functions faster than they are actually possible within the software running on general purpose CPU. TheRISCor ReducedInstructionSetComputerisadesignphilosophythathasbecomeamainstreaminScientificandengineeringapplications.Themainobjectiveofthispaperis to design and implement of 32 – bit RISC(ReducedInstruction Set Computer) processor forflexible DSP Accelerator Architecture.Thedesignwillhelp to improve the speed of the processor, and to give thehigherperformance of the processor. The most important featureofthe RISC processor is that this processor is very simpleandsupport load/store architecture. The important componentsofthis processor include the Arithmetic Logic Unit,Shifter,Rotator and Control unit. The module functionalityandperformance issues like area, power dissipationandpropagation delay are analyzed. Therefore, here we meet some of the main constraints likeComplexity of the instruction set, which will reduce the amount of space, time, cost, power, heat and other things that it takes to implement the instruction set part of a processor. As the Time of execution decreases, the Speed of execution automatically increases

IMPLEMENTATION OF LOW POWER AND DELAY SCALABLE CHANNEL PARALLEL NAND FLASH MEMORY CONTROLLER ARCHITECTURE USING ALU

RISC refers to Reduced Instruction Set Computer. Which means the computer that consists of RISC processor contains reduced (simple) instructions for performing necessary and required operations. Any chip if considered as processor, it should have the capability of performing certain operations like arithmetic, logical, control and data transfer. For performing these operations, a processor should contain some major blocks as Control unit (CU), Flexible computational unit (FCU), Program counter (PC), Accumulator, Instruction register, Memory and additional logic. RISC actually enhances the performance of processor by considering the factors like simple architecture construction and instruction set, easy instruction set for decoding and simplified control architecture. This paper proposes a simple 32 bit RISC processor by using Peres reversible logic gates, which is expected to reduce the size then the conventional architecture that is based on carry save logic adder approach. The synthesis and simulation is carried out using XILINX ISE 12.3i and HDL is developed using VERILOG language

Automated Design of Approximate Accelerators

In den letzten zehn Jahren hat das Bedürfnis nach Recheneffizienz die Entwicklung neuer Geräte, Architekturen und Entwurfstechniken motiviert. Approximate Computing hat sich als modernes, energieeffizientes Entwurfsparadigma für Anwendungen herausgestellt, die eine inhärente Fehlertoleranz aufweisen. Wenn die Genauigkeit der Ergebnisse in aktuellen Anwendungen wie Bildverarbeitung, Computer Vision und maschinellem Lernen auf ein akzeptables Maß reduziert wird, können Einsparungen im Schaltungsbereich, bei der Schaltkreisverzögerung und beim Stromverbrauch erzielt werden. Mit dem Aufkommen dieses Approximate Computing Paradigmas wurden in der Literatur viele approximierte Funktionseinheiten angegeben, insbesondere approximierte Addierer und Multiplizierer. Für eine Vielzahl solcher approximierter Schaltkreise und unter Berücksichtigung ihrer Verwendung als Bausteine für den Entwurf von approximierten Beschleunigern für fehlertolerante Anwendungen, ergibt sich eine Herausforderung: die Auswahl dieser approximierten Schaltkreise für eine bestimmte Anwendung, die die erforderlichen Ressourcen minimieren und gleichzeitig eine definierte Genauigkeit erfüllen. Diese Dissertation schlägt automatisierte Methoden zum Entwerfen und Implementieren von approximierten Beschleunigern vor, die aus approximierten arithmetischen Schaltungen aufgebaut sind. Um dies zu erreichen, befasst sich diese Dissertation mit folgenden Herausforderungen und liefert die nachfolgenden neuartigen Beiträge: In der Literatur wurden viele approximierte Addierer und Multiplizierer vorgestellt, indem entweder approximierte Entwürfe aus genauen Implementierungen wie dem Ripple-Carry-Addierer vorgeschlagen oder durch Approximate Logic Synthesis (ALS) Methoden generiert wurden. Ein repräsentativer Satz dieser approximierten Komponenten ist erforderlich, um approximierte Beschleuniger zu bauen. In diesem Sinne präsentiert diese Dissertation zwei Ansätze, um solche approximierte arithmetische Schaltungen zu erstellen. Zunächst wird AUGER vorgestellt, ein Tool, mit dem Register-Transfer Level (RTL) Beschreibungen für einen breiten Satz von approximierten Addierern und Multiplizierer für unterschiedliche Datenbitbreiten- und Genauigkeitskonfigurationen generiert werden können. Mit AUGER kann eine Design Space Exploration (DSE) von approximierten Komponenten durchgeführt werden, um diejenigen zu finden, die für eine gegebene Bitbreite, einen gegebenen Approximationsbereich und eine gegebene Schaltungsmetrik Pareto-optimal sind. Anschließend wird AxLS vorgestellt, ein Framework für ALS, das die Implementierung modernster Methoden und den Vorschlag neuartiger Methoden ermöglicht, um strukturelle Netzlistentransformationen durchzuführen und approximierte arithmetische Schaltungen aus genauen Schaltungen zu generieren. Darüber hinaus bieten beide Werkzeuge eine Fehlercharakterisierung in Form einer Fehlerverteilung und Schaltungseigenschaften (Fläche, Schaltkreisverzögerung und Leistung) für jede von ihnen erzeugte approximierte Schaltung. Diese Informationen sind für das Untersuchungsziel dieser Dissertation von wesentlicher Bedeutung. Trotz der Fehlertoleranz müssen approximierte Beschleuniger so ausgelegt sein, dass sie Genauigkeitsvorgaben erfüllen. Für den Entwurf solcher Beschleuniger unter Verwendung von approximierten arithmetischen Schaltungen ist es daher unerlässlich zu bewerten, wie sich die durch approximierte Schaltungen verursachten Fehler durch andere Berechnungen ausbreiten, entweder genau oder ungenau, und sich schließlich am Ausgang ansammeln. Diese Dissertation schlägt analytische Modelle vor, um die Fehlerpropagation durch genaue und approximierte Berechnungen zu beschreiben. Mit ihnen wird eine automatisierte, compilerbasierte Methodik vorgeschlagen, um die Fehlerpropagation auf approximierten Beschleunigerdesigns abzuschätzen. Diese Methode ist in ein Tool, CEDA, integriert, um schnelle, simulationsfreie Genauigkeitsschätzungen von approximierten Beschleunigermodellen durchzuführen, die unter Verwendung von C-Code beschrieben wurden. Beim Entwurf von approximierten Beschleunigern benötigen sich wiederholende Simulationen auf Gate-Level und die Schaltungssynthese viel Zeit, um viele oder sogar alle möglichen Kombinationen für einen gegebenen Satz von approximierten arithmetischen Schaltungen zu untersuchen. Andererseits basieren aktuelle Trends beim Entwerfen von Beschleunigern auf High-Level Synthesis (HLS) Werkzeugen. In dieser Dissertation werden analytische Modelle zur Schätzung der erforderlichen Rechenressourcen vorgestellt, wenn approximierte Addierer und Multiplizierer in Konstruktionen von approximierten Beschleunigern verwendet werden. Darüber hinaus werden diese Modelle zusammen mit den vorgeschlagenen analytischen Modellen zur Genauigkeitsschätzung in eine DSE-Methodik für fehlertolerante Anwendungen, DSEwam, integriert, um Pareto-optimale oder nahezu Pareto-optimale Lösungen für approximierte Beschleuniger zu identifizieren. DSEwam ist in ein HLS-Tool integriert, um automatisch RTL-Beschreibungen von approximierten Beschleunigern aus C-Sprachbeschreibungen für eine bestimmte Fehlerschwelle und ein bestimmtes Minimierungsziel zu generieren. Die Verwendung von approximierten Beschleunigern muss sicherstellen, dass Fehler, die aufgrund von approximierten Berechnungen erzeugt werden, innerhalb eines definierten Maximalwerts für eine gegebene Genauigkeitsmetrik bleiben. Die Fehler, die durch approximierte Beschleuniger erzeugt werden, hängen jedoch von den Eingabedaten ab, die hinsichtlich der für das Design verwendeten Daten unterschiedlich sein können. In dieser Dissertation wird ECAx vorgestellt, eine automatisierte Methode zur Untersuchung und Anwendung feinkörniger Fehlerkorrekturen mit geringem Overhead in approximierten Beschleunigern, um die Kosten für die Fehlerkorrektur auf Softwareebene (wie es in der Literatur gemacht wird) zu senken. Dies erfolgt durch selektive Korrektur der signifikantesten Fehler (in Bezug auf ihre Größenordnung), die von approximierten Komponenten erzeugt werden, ohne die Vorteile der Approximationen zu verlieren. Die experimentelle Auswertung zeigt Beschleunigungsverbesserungen für die Anwendung im Austausch für einen leicht gestiegenen Flächen- und Leistungsverbrauch im approximierten Beschleunigerdesign

Cryptography for Ultra-Low Power Devices

Ubiquitous computing describes the notion that computing devices will be everywhere: clothing, walls and floors of buildings, cars, forests, deserts, etc. Ubiquitous computing is becoming a reality: RFIDs are currently being introduced into the supply chain. Wireless distributed sensor networks (WSN) are already being used to monitor wildlife and to track military targets. Many more applications are being envisioned. For most of these applications some level of security is of utmost importance. Common to WSN and RFIDs are their severely limited power resources, which classify them as ultra-low power devices. Early sensor nodes used simple 8-bit microprocessors to implement basic communication, sensing and computing services. Security was an afterthought. The main power consumer is the RF-transceiver, or radio for short. In the past years specialized hardware for low-data rate and low-power radios has been developed. The new bottleneck are security services which employ computationally intensive cryptographic operations. Customized hardware implementations hold the promise of enabling security for severely power constrained devices. Most research groups are concerned with developing secure wireless communication protocols, others with designing efficient software implementations of cryptographic algorithms. There has not been a comprehensive study on hardware implementations of cryptographic algorithms tailored for ultra-low power applications. The goal of this dissertation is to develop a suite of cryptographic functions for authentication, encryption and integrity that is specifically fashioned to the needs of ultra-low power devices. This dissertation gives an introduction to the specific problems that security engineers face when they try to solve the seemingly contradictory challenge of providing lightweight cryptographic services that can perform on ultra-low power devices and shows an overview of our current work and its future direction

Generating Posit-Based Accelerators With High-Level Synthesis

Recently, the posit number system has demonstrated a higher accuracy over standard floating-point arithmetic for many scientific applications. However, when it comes to implementing accelerators for these applications, the tool support for this arithmetic format is still missing, especially during the step. In this paper, we incorporate the posit data type into the high-level synthesis (HLS) design process, so that we can generate the implementation directly from a given behavioral specification, but using posit numbers instead of the classical floating-point notations. Our evaluations show that, even if posit-based circuits require more area than their floating-point counterparts, they offer higher accuracy when using the same bitwidth. For example, using posit arithmetic can reduce computation errors by about two orders of magnitude when compared to using standard floating-point numbers. Our approach also includes an alternative to mitigate the high overheads of the posits and broadening the potential use of this format. We also propose a hybrid scheme that uses posit numbers only in the private local memory, while the accelerator operates in the classic floating-point notation. This solution is useful when the designers want to optimize local memories and data transfers, but still use legacy high-level synthesis (HLS) tools that only support traditional floating-point notations