Journal of information and communication convergence engineering
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v.14
no.1
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pp.26-34
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2016
The alignment of DNA sequences is one of the important processes in the field of bioinformatics. The Smith-Waterman algorithm (SWA) performs optimally for aligning sequences but is computationally expensive. Field programmable gate array (FPGA) performs the best on parameters such as cost, speed-up, and ease of re-configurability to implement SWA. The performance of FPGA-based SWA is dependent on efficient cell-basic implementation-unit design. In this paper, we present an optimized systolic cell design while avoiding oversimplification, very large-scale integration (VLSI)-level design, and direct mapping of iterative equations such as previous cell designs. The proposed design makes efficient use of hardware resources and provides portability as the proposed design is not based on gate-level details. Our cell design implementing a linear gap penalty resulted in a performance improvement of 32× over a GPP platform and surpassed the hardware utilization of another implementation by a factor of 4.23.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.3
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pp.66-72
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2003
An ordinary differential equation in analytical numerics is utilized to some applications, for example, physics, mechanical engineering, electrical engineering, thermodynamics and etc. But this equation has problems a lots to process in the real time processing by software method. This paper is proposed a systolic Arrays architecture for solving the Runge-Kutta method. it is one of method for solving an ordinary differential equation. the proposed its architecture is very high speed and regular. this hardware proposed in this paper may be part of the mathematical problem solver's tool kit in the future and may be available to many applications in the engineering.
Multiple-input multiple-output (MIMO) technology provides high data rate and enhanced quality of service for wireless communications. Since the benefits from MIMO result in a heavy computational load in detectors, the design of low-complexity suboptimum receivers is currently an active area of research. Lattice-reduction-aided detection (LRAD) has been shown to be an effective low-complexity method with near-maximum-likelihood performance. In this paper, we advocate the use of systolic array architectures for MIMO receivers, and in particular we exhibit one of them based on LRAD. The "Lenstra-Lenstra-Lov$\acute{a}$sz (LLL) lattice reduction algorithm" and the ensuing linear detections or successive spatial-interference cancellations can be located in the same array, which is considerably hardware-efficient. Since the conventional form of the LLL algorithm is not immediately suitable for parallel processing, two modified LLL algorithms are considered here for the systolic array. LLL algorithm with full-size reduction-LLL is one of the versions more suitable for parallel processing. Another variant is the all-swap lattice-reduction (ASLR) algorithm for complex-valued lattices, which processes all lattice basis vectors simultaneously within one iteration. Our novel systolic array can operate both algorithms with different external logic controls. In order to simplify the systolic array design, we replace the Lov$\acute{a}$sz condition in the definition of LLL-reduced lattice with the looser Siegel condition. Simulation results show that for LR-aided linear detections, the bit-error-rate performance is still maintained with this relaxation. Comparisons between the two algorithms in terms of bit-error-rate performance, and average field-programmable gate array processing time in the systolic array are made, which shows that ASLR is a better choice for a systolic architecture, especially for systems with a large number of antennas.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.30B
no.2
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pp.44-50
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1993
In this paper, we will present an array processor for implementation of digital neural networks. Back-propagation model can be formulated as a consecutive matrix-vector multiplication problem with some prespecified thresholding operation. This operation procedure is suited for the design of an array processor, because it can be recursively and repeatedly executed. Systolic array circuit architecture with Residue Number System is suggested to realize the efficient arithmetic circuit for matrix-vector multiplication and compute sigmoid function. The proposed design method would expect to adopt for the application field of neural networks, because it can be realized to currently developed VLSI technology.
In this paper, the design of decoder for R-S code using discrete finite-field Fourier transform is presented. An important ingredient of this design is a modified Euclid algorithm for computing the error-locator polynomial. The computation of inverse elements is completely avoided in this modification of Euclid algorithm. This decoder is regular and simple, and naturally suitable for VLSI implementation.
This paper proposes the self test method for 16 point FFT processor with systolic array architecture. To test efficiently and solve the increased hardware problems due to built-in self test, we change the normal registers into Linear Feedback Shift Registers(LFSR). LFSR can be served as a test pattern generator or a signature analyzer during self test operation, while LFSR a ordering register or a accumulator during normal operation. From the results of logic simulation for 16 point FFT processor by YSLOG, the total time is estimated in about. 21.4 [us].
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.7
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pp.129-140
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1994
In this paper we investigate the hardware implementation of block matching algorithms (BMAs) for moving sequences. Using systolic arrays we propose a hardware architecture of a two-stage BMA using integral projections which reduces greatly computational complexity with its performance comparable to that of the full search (FS). Proposed hardware architecture is faster than hardware architecture of the FS by 2~15 times. For realization of the FS and two stage BMA modeling and simulation results using SPW and VHDL are also shown.
In this paper, we propose a VLSI architecture for computation of the SVM(Support Vector Machine) that has become established as a powerful technique for solving a variety of classification, regression, and so on. When we compare the proposed systolic arrays with the conventional method, our architecture exhibits a lot of advantages in terms of latency and throughput rate.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.8
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pp.2222-2232
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1999
This paper proposed a Systolic Arrays architecture for computing edge detection on images. It is very difficult to be processed images to real time because of operations of local operators. Local operators for computing edge detection are to be used in many image processing tasks, involve replacing each pixel in an image with a value computed within a local neighborhood of that pixel. Computing such operators at the video rate requires a computing power which is not provided by conventional computer. Through computationally expensive, it is highly regular. Thus, this paper presents a systolic arrays for tasks such as edge detection and laplacian, which are defined in terms of local operators.
In this paper we, implement LSB-first digit-serial systolic multiplier for computing modular multiplication $A({\times})B$mod G ({\times})in finite fields GF $(2^m)$. If input data come in continuously, the implemented multiplier can produce multiplication results at a rate of one every [m/L] clock cycles, where L is the selected digit size. The analysis results show that the proposed architecture leads to a reduction of computational delay time and it has more simple structure than existing digit-serial systolic multiplier. Furthermore, since the propose architecture has the features of regularity, modularity, and unidirectional data flow, it shows good extension characteristics with respect to m and L.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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