In this paper, our ray tracing hardware is implemented on the latest high-capacity FPGA board. The system included ray tracing hardware for rendering and tree building hardware for handling dynamic scenes. The FPGA board used in the implementation is a Xilinx Alveo U250 accelerator card for data centers. This included 12 ray tracing hardware cores and 1 tree-building hardware core. As a result of testing in various scenes in Full HD resolution, the FPS performance of the proposed ray tracing system was measured from 8 to 28. The overall average is about 17.7 FPS.
The FPGAs are semiconductors that can be redesigned after initial fabrication. It is used in various embedded systems such as signal processing, automotive industry, defense and military systems. However, as the complexity of hardware design increases and the design and manufacturing process globalizes, there is a growing concern about hardware trojan inserted into hardware. Many detection methods have been proposed to mitigate this threat. However, existing methods are mostly targeted at IC chips, therefore it is difficult to apply to FPGAs that have different components from IC chips, and there are few detection studies targeting FPGA chips. In this paper, we propose a method to detect hardware trojan by learning the static features of hardware trojan in LUT-level netlist of FPGA using machine learning.
This paper presents the design and implementation of Crystals-Kyber, a next-generation postquantum cryptography, as a hardware accelerator on an FPGA using High-Level Synthesis (HLS). We optimized the Crystals-Kyber algorithm using various directives provided by Vitis HLS, configured the AXI interface, and designed a hardware accelerator that can be implemented on an FPGA. Then, we used Vivado tool to design the IP block and implement it on the ZYNQ ZCU106 FPGA. Finally, the video was recorded and H.264 compressed with Python code in the PYNQ framework, and the video encryption and decryption were accelerated using Crystals-Kyber hardware accelerator implemented on the FPGA.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.20-26
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2021
Recent systems contain hardware and software components together for faster execution speed and less power consumption. In conventional hardware and software co-design, the ratio of software and hardware was divided by the designer's empirical knowledge. To find optimal results, designers iteratively reconfigure accelerators and applications and simulate it. Simulating iteratively while making design change is time-consuming. In this paper, we propose a hardware and software co-design platform for energy-efficient FPGA accelerator design. The proposed platform makes it easy for designers to find an appropriate hardware ratio by automatically generating application program code and hardware code by parameterizing the components of the accelerator. The co-design platform based on the Vitis unified software platform runs on a server with Xilinx Alveo U200 FPGA card. As a result of optimizing the multiplication accelerator for two matrices with 1000 rows, execution time was reduced by 90.7% and power consumption was reduced by 56.3%.
Education equipment for field programmable gate array (FPGA) based multimedia player design is introduced. Using the education equipment, an example of hardware design for color detection and augment reality (AR) game is described, and an example of syllabus for "Digital system design using FPGA" course is introduced. Using the education equipment, students can develop the ability to design some hardware, and to train the ability for the creative capstone design through conceptual, partial-level, and detail designs. By controlling audio codec, system-on-chip (SOC) design skills combining a NIOS II soft microprocessor and digital hardware in one FPGA chip are improved. The ability to apply wireless communication and LabView to FPGA-based digital design is also increased.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.2
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pp.55-61
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2013
A field-programmable gate array (FPGA) is an integrated circuit designed to be configured by a customer or a designer after manufacturing. The FPGA configuration is generally specified using a hardware description language (HDL), similar to that used for an application-specific integrated circuit (ASIC) (circuit diagrams were previously used to specify the configuration, as they were for ASICs, but this is increasingly rare). Contemporary FPGAs have large resources of logic gates and RAM blocks to implement complex digital computations. In this paper, we implement a system of digital instrumentation using FPGA. This system consists of the trigger part, memory address controller part, control FSM part, Encoder part, LCD controller part. The hardware implement using FPGA and the verification of the operation is done in a PC simulation. The proposed hardware was mapped into Cyclone III EP2C5Q208 from Altera and used 1,700(40%) of Logic Element (LE). The implemented circuit used 24,576-bit memory element with 6-bit input signal. The result from implementing in hardware (FPGA) could operate stably in 140MHz.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.10
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pp.922-929
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2004
In this paper, we develop control hardware such as an FPGA based general purposed intelligent controller with a DSP board to solve nonlinear system control problems. PID control algorithms are implemented in an FPGA and neural network control algorithms are implemented in a BSP board. An FPGA was programmed with VHDL to achieve high performance and flexibility. The additional hardware such as an encoder counter and a PWM generator can be implemented in a single FPGA device. As a result, the noise and power dissipation problems can be minimized and the cost effectiveness can be achieved. To show the performance of the developed controller, it was tested fur nonlinear systems such as a robot hand and an inverted pendulum.
Present electric grids are advanced to integrate smart grids, distributed resources, high-speed sensing and control, and other advanced metering technologies. Cybersecurity is one of the challenges of the smart grid and nuclear plant digital system. It affects the advanced metering infrastructure (AMI), for grid data communication and controls the information in real-time. The research article is emphasized solving the nuclear and smart grid hardware security issues with the integration of field programmable gate array (FPGA), and implementing the latest Time Authenticated Cryptographic Identity Transmission (TACIT) cryptographic algorithm in the chip. The cryptographic-based encryption and decryption approach can be used for a smart grid distribution system embedding with FPGA hardware. The chip design is carried in Xilinx ISE 14.7 and synthesized on Virtex-5 FPGA hardware. The state of the art of work is that the algorithm is implemented on FPGA hardware that provides the scalable design with different key sizes, and its integration enhances the grid hardware security and switching. It has been reported by similar state-of-the-art approaches, that the algorithm was limited in software, not implemented in a hardware chip. The main finding of the research work is that the design predicts the utilization of hardware parameters such as slices, LUTs, flip-flops, memory, input/output blocks, and timing information for Virtex-5 FPGA synthesis before the chip fabrication. The information is extracted for 8-bit to 128-bit key and grid data with initial parameters. TACIT security chip supports 400 MHz frequency for 128-bit key. The research work is an effort to provide the solution for the industries working towards embedded hardware security for the smart grid, power plants, and nuclear applications.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.5
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pp.567-574
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2006
This paper presents the hardware implementation of a neural network controller for a nonlinear system with a micro-controller unit (MCU) and a field programmable gate array (FPGA) chip. As an on-line learning algorithm of a neural network, the reference compensation technique has been implemented on an MCU, while PID controllers with other functions such as counters and PWM generators are implemented on an FPGA chip. Interface between an MCU and a field programmable gate array (FPGA) chip has been developed to complete hardware implementation of a neural controller. The developed neural control hardware has been tested for balancing the inverted pendulum while controlling a desired trajectory of a cart as a nonlinear system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.12
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pp.1153-1159
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2007
This paper presents the hardware implementation of nonlinear PID controllers for the ROBOKER humanoid robot arms. To design the nonlinear PID controller on an FPGA chip, nonlinear functions as well as the conventional PID control algorithm have to be implemented by the hardware description language. Therefore, nonlinear functions such as trigonometric or exponential functions are designed on an FPGA chip. Simulation studies of the position control of humanoid arms are conducted and results are compared. Superior performances by the nonlinear PID controllers are confirmed when disturbances are present. Experiments of humanoid robot arm control tasks are conducted to confirm the performance of our hardware design and the simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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