面向心电检测的混合多模卷积神经网络加速器设计

随着医疗资源日益匮乏以及人口老龄化日趋严重,心血管疾病已对人类健康造成了极大的威胁。具有心电(ECG)检测的便携式设备能有效降低心血管疾病对患者的威胁,因此该文设计了一种面向心电检测的混合多模卷积神经网络加速器。该文首先介绍了一种用于心电信号分类的1维卷积神经网络(1D-CNN)模型,随后针对该模型设计了一种高效的卷积神经网络(CNN)加速器,该加速器采用了一种多并行展开策略和多数据流的运算模式完成了卷积循环的加速和优化,能在时间上和空间上高度复用数据,同时提高了硬件资源利用率,从而提升了硬件加速器的硬件效率。最后基于Xilinx ZC706硬件平台完成了原型验证,结果显示,所设计卷积神经网络加速器消耗的资源为2247 LUTs, 80 DSPs。在200 MHz的工作频率下,该设计的整体性能可达到28.1 GOPS,并且硬件效率达到了12.82 GOPS/kLUT。

后量子密码算法与芯片设计研究进展

后量子密码是用于抵御量子计算机攻击的新一代密码技术,被视为传统密码系统的可靠替代,国际上相关标准也正在逐步形成。综述了后量子密码的发展历程,分析了当前算法研究的最新进展、数学原理及属性特点。从算法、硬件实现架构及具体电路实现3个层次展开分析,提出了未来研究所需要攻克的高效硬件实现、动态可重构、侧信道攻击防御及安全SoC集成等关键技术。通过对低功耗后量子密码芯片、高性能后量子密码芯片及芯片中的哈希散列、随机采样、运算加速和逻辑处理等核心模块进行了综述,总结了当前芯片实现在核心算子高效IP设计、多场景应用兼容、多元防御机制和信息基础设施融合等重点领域的应用现状与研究价值,以及产业化与多元化方面的未来发展趋势。