基于增强型延时感知CSE算法的AES S盒电路优化设计

针对高级加密标准（AES）S-盒优化,提出了一种增强型延时感知公共项消除（CSE）算法.该算法能够在不同延时约束条件下优化多常数乘法运算电路,并给出从最小延时到最小面积全范围的面积-延时设计折中.采用该算法优化了基于冗余有限域算术的S盒实现电路,确定了延时最优、面积最优的两种S盒构造.实例优化结果表明所提出算法的优化效率高、优化结果整体延时小.所设计的S盒电路基于65nm CMOS工艺库综合,结果表明,对比于已有文献中S盒复合域实现电路,所提出面积最优S盒电路的面积-延时积最小,比目前最小面积与最短延时的S盒组合逻辑分别减少了17.58%和19.74%.     

基于PSO算法的FPRM电路延时和面积优化

RM(Reed-Muller)电路的极性决定其延时和面积,通过对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和FPRM表达式的研究,提出较大规模FPRM电路延时和面积优化算法.首先根据FPRM表达式特点,建立延时和面积估计模型;然后结合PSO算法和极性转换算法,对FPRM电路进行最佳延时和面积极性搜索;最后对PLA格式MCNC Benchmark电路进行测试,结果表明:与穷尽算法相比,PSO算法效率更高;与基于遗传算法的FPRM电路优化结果相比,延时平均节省6.6%,面积平均减少11.1%.     

复合卡诺图在多输出组合逻辑电路设计中的应用

为了使设计的多输出组合逻辑电路达到最简,运用复合卡诺图化简多输出函数,找出其各项的公共项,得到的表达式不一定是最简的,但是通过找公共项,使电路中尽量使用共用的逻辑门,从而减少电路整体的逻辑门,使电路简单。结果表明,利用复合卡诺图化简后设计出的电路更为简单。     

基于多策略离散粒子群算法的MPRM电路延时与面积优化

针对大规模混合极性Reed-Muller(Mixed Polarity Reed-Muller,MPRM)逻辑电路的延时与面积优化,提出一种基于多策略离散粒子群优化(Multi-Strategy Discrete Particle Swarm Optimization,MSDPSO)的极性搜索方法.在MSDPSO算法中,对粒子进行团队划分,每个团队既执行不同策略,又相互联系,并行完成探索与开发的双重任务.同时在进化过程中采用高斯调整来激活寻优能力较差的粒子.结合MSDPSO算法和列表极性转换技术,对大规模MPRM电路进行延时与面积极性搜索.最后对PLA格式的MCNC Benchmark电路进行算法性能测试,结果验证了MSDPSO算法的有效性.与离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法的优化结果相比较,MSDPSO算法获取的电路延时平均缩短8.43%,面积平均节省38.36%.     

一种有效缩减AES算法S盒面积的组合逻辑优化设计

 通过对AES算法S盒构造原理的研究,利用其中仿射变换的系数具有循环移位的周期性特点对电路结构进行改进,提出一种面积优化的AES算法S盒组合逻辑电路设计方法。该方法基于流水线技术,采用倍频复用的电路结构,较传统结构减少了逻辑资源的使用。经过EDA工具综合仿真和实际系统验证,该方法比Wolkerstorfer和Satoh的S盒有限域实现的硬件规模分别缩减了47.53%和41.49%,比Morioka的S盒真值表实现的硬件规模缩减了21.43%。该设计方案已成功用于一种基于FPGA实现的密码专用处理器设计中。     

一种AES算法中S盒和逆S盒替换的表达式方法

S盒替换与逆S盒替换是AES算法性能的主要瓶颈,它直接影响AES芯片的运算速度.在优化Q-M化简法基础上,提出了一种实现AES算法中S盒替换和逆S盒替换的表达式方法,这种表达式方法相比于普遍使用的查表法,其延时减小了8.5%,面积减小了27.4%,功耗减小了17%.     

超立方体法在SM4算法S盒中的应用

S盒是商用密码算法SM4中最耗时的一部分,因此构造高性能的S盒具有重要意义.为了显著减少SM4算法进行加解密运算的延时,我们引入了N维超立方体法构造S盒,在硬件电路的实现上,相比于传统S盒的查表法延时缩短6%,面积减少17%.此方法同时适用于其它对称加密算法中的S盒变换,具有可借鉴性.     

面向算术单元的FPGA工艺映射算法

本文提出了一种针对算术单元的FPGA工艺映射算法ArithM.实验结果表明,与公认ABC中的黑盒子映射算法相比,本文算法能平均减少逻辑单元面积7%,减少电路关键路径延时5%.ArithM采用了单元共享、平衡算术链以及吸收邻近节点三种方法来优化算术资源.     

基于多项式基的Camellia算法S盒硬件优化

该文提出一种基于不可约多项式的Camellia算法S盒的代数表达式，并给出了该表达式8种不同的同构形式。然后，结合Camellia算法S盒的特点，基于理论证明给出一种基于多项式基的S盒优化方案，此方法省去了表达式中的部分线性操作。相对于同一种限定门的方案，在中芯国际(SMIC)130 nm工艺库中，该文方案减少了9.12%的电路面积；在SMIC 65 nm工艺库中，该文方案减少了8.31%的电路面积。最后，根据Camellia算法S盒设计中的计算冗余，给出了2类完全等价的有限域的表述形式，此等价形式将对Camellia算法S盒的优化产生积极影响。     

量子遗传算法在多输出Reed-Muller逻辑电路最佳极性搜索中的应用

量子遗传算法是一种融合量子计算和遗传算法优点的智能算法,常用于求解组合优化问题.本文给出多输出RM(Reed Muller)逻辑电路最佳极性搜索方案,将量子遗传算法应用到多输出固定极性RM电路逻辑优化中.针对量子遗传算法易陷入局部极值的缺陷,结合群体灾变思想,提出一种基于量子遗传算法的多输出RM逻辑电路最佳极性搜索算法.最后对多个大规模PLA格式基准电路测试表明：该算法与基于遗传算法的最佳极性搜索相比,在优化能力、寻优性能和收敛速度等方面都有不同程度的提高.     

基于与非锥的新型FPGA逻辑簇互连结构研究

该文针对新型FPGA可编程逻辑单元与非锥(And-Inverter Cone, AIC)的结构特性,提出一系列方案以得到优化的逻辑簇互连结构,包括:移除输出级交叉矩阵,单级反相交叉矩阵,低负载电路优化,将反馈和输出选择功能分开,限制AIC输出级数的基础上移除中间级交叉矩阵,与LUT架构进行混合等。通过大量的实验,得出针对面积延时积最优的AIC簇互连结构,与Altera公司的FPGA芯片Stratix-IV结构相比,该结构逻辑功能簇本身面积减小9.06%, MCNC应用电路集在基于优化的AIC FPGA架构上实现的平均面积延时积减小40.82%, VTR应用电路集平均面积延时积减小17.38%;与原有的AIC结构相比,簇面积减小23.16%, MCNC应用电路集平均面积延时减小27.15%, VTR应用电路集平均面积延时积减小15.26%。     

基于遗传算法的DFRM极性转换

n变量的逻辑函数具有2n个固定极性,而每个极性对应不同的DFRM(Dual Forms of Reed-Muller)逻辑展开式,因此极性直接影响着DFRM电路的面积和功耗.通过对DFRM逻辑展开式和极性转换算法的研究,本文成功地将遗传算法应用于DFRM逻辑电路最佳极性的搜索.对10个较大规模的MCNC Benchmark电路测试表明,所提算法搜索到的最佳极性相对应的DFRM电路,与极性0时的DFRM电路相比,面积和功耗的平均节省分别达到了75.0%和65.2%.     

基于整体退火遗传算法的低功耗极性转换

针对n变量逻辑函数在不同极性下所对应REED-MULLER(RM)电路功耗和面积不问的特点,对信号几率传递算法、多输入XOR/AND(异或/与)门的低功耗分解算法和多成份极性转换算法进行了深入研究,成功地将整体退火遗传算法(whole annealing genetic algorithm,WAGA)应用于RM电路最佳极件的搜索.通过对8个MCNC Benchmark测试表明,算法搜索到的最佳极性,其所对应RM电路的SYNOPSYS综合结果,与极性0时相比,功耗、面积和最大延时的平均节省分别达到了77.2%,62.4%和9.2%.     

基于整体退火遗传算法的低功耗极性转换

针对n变量逻辑函数在不同极性下所对应REED-MULLER(RM)电路功耗和面积不问的特点,对信号几率传递算法、多输入XOR/AND(异或/与)门的低功耗分解算法和多成份极性转换算法进行了深入研究,成功地将整体退火遗传算法(whole annealing genetic algorithm,WAGA)应用于RM电路最佳极件的搜索.通过对8个MCNC Benchmark测试表明,算法搜索到的最佳极性,其所对应RM电路的SYNOPSYS综合结果,与极性0时相比,功耗、面积和最大延时的平均节省分别达到了77.2%,62.4%和9.2%.     

基于变换的可逆逻辑电路量子代价优化方法

电路优化是可逆逻辑综合的关键问题。为解决可逆逻辑电路优化算法的复杂度高和可伸缩性差的问题,文中针对常见的以Toffoli为构件的可逆逻辑电路,分析归纳了其中相邻逻辑门的关系,提出了该类电路中子序列的移动和化简规则,进而给出了基于这些规则的可逆逻辑电路优化算法。并在此基础上,提出了利用模板匹配法对已被规则优化的电路进行深度优化的有效方法。通过Benchmark的电路测试,结果表明,该方法能够部分减少可逆电路的门数和控制位数,降低了构建可逆电路的代价。     

基于近似计算技术的FPRM电路面积优化

近似计算技术通过降低电路输出精度实现电路功耗、面积、速度等方面的优化.本文针对RM（Reed-Muller）逻辑中"异或"运算特点，提出了基于近似计算技术的适合FPRM逻辑的电路面积优化算法，包括基于不相交运算的RM逻辑错误率计算方法，及在错误率约束下，有利于面积优化的近似FPRM函数搜索方法等.优化算法用MCNC（Microelectronics Center of North Carolina）电路进行测试.实验结果表明，提出的算法可以处理输入变量个数为199个的大电路，在平均错误率为5.7%下，平均电路面积减少62.0%，并在实现面积优化的同时有利于实现电路的动态功耗的优化且对电路时延影响不大.     

逻辑组合电路计算机辅助分析

一套完整通用的逻辑电路计算机辅助分析方法,可以解决工程设计中对逻辑电路的模拟和分析,减少人工分析的时间,提高工作效率。本文着重介绍一种逻辑组合电路计算机辅助分析的通用程序,用迅速简便的方法在普通计算机上实现,奠定逻辑电路计算机辅助设计的基础。一、逻辑关系式和信息符号的建立实现逻辑组合电路计算机辅助分析方法的关键,不仅要建立高级语言所能执行的逻辑表达式,而且还要建立相适应的能判别什么样的逻辑门、信号传递路径等计算机所需要的信息,让计算机自动完成一切“智能”工作。因此,我们首先用表1给出高级语言的逻辑表达式和辨别逻辑门的信息符号。     

可逆逻辑表达式的识别和图示方法

可逆逻辑电路是仅包含可逆运算的新型电路,还可根除源于信息损失的能耗和发热,是研究与实现超低功耗集成电路、量子计算机及信息安全等的关键基础。文中针对可逆逻辑电路研究的需要,研究了通过识别可逆逻辑表达式提取可逆逻辑电路结构信息,并加以图形化显示的有效方法和可行算法,以便更形象、直观地表达可逆逻辑电路综合、优化的结果,进而为分析、理解和优化可逆逻辑电路提供方便。     

用EPROM构成数字逻辑电路

可编程只读存贮器 EPROM 已广泛地应用在微计算机技术上,用以存贮一些固定程序和固定数据。除此之外,我们也试用 EPROM 代替 TTL 及 CMOS 数字集成电路,设计出了各种组合逻辑电路和时序逻辑电路。采用 EPROM 代替数字集成电路的主要优点是,可使集成电路的实际安装件减少,从而使构成的电路简单,价格降低,可靠性提高。设计的电路逻辑功能愈复杂,这些优点愈突出。下面我们以 MC2716型 EPROM 为例,介绍用EPROM 构成组合逻辑电路和时序逻辑电路的设计方法及应用举例。(一)用 EPROM 构成组合逻辑电路组合逻辑电路的一般设计方法是:(1)根据所要完成的逻辑功能列出真值表;(2)利用卡诺图化简;(3)构     

基于单驱动和多驱动通道形式组合的FPGA互连结构研究

单驱动实现和多驱动实现是FPGA中单向互连通道的两种实现形式。该文讨论了二者在版图面积、延时等方面的差异,以及它们各自对通道结构的限制。提出在互连结构中将两种实现形式进行组合。并给出一种有效的结构设计方法,通过两级优化得到了面积延时积最优情况下对应的互连线段长度组合方式以及互连实现形式组合方式。与其他结构相比,使用该文方法得到的50%长度为6的单驱动电路,25%长度为8的多驱动电路和25%长度为8的单驱动电路的组合结构,改进了57%～86%的面积延时积。