반도체 광증폭기에 기반을 둔 소자들을 이용한 전광 반가산기가 처음으로 구현되었다. 전광 반가산기의 동작속도와 신호 형식은 각각 10Gb/s와 RZ였다. 전광 반가산기의 SUM과 CARRY의 동작에는 각각 전광 XOR 논리소자와 전광 AND 논리 소자가 이용되었으며 두 연산이 동시에 구현되었다.
본 논문에서는 전류모드 CMOS에 의한 2변수 3치 가산기 회로와 승산기 회로를 구현하였다. 제시된 전류모드 CMOS에 의한 3치 가산기 회로와 승산기 회로는 전압 레벨로 동작하며, HSpice 시뮬레이션을 통하여 이 회로들에 대하여 동작 특성을 보였다. 제시 된 회로들은 $0.180{\mu}m$ CMOS 표준 기술을 사용하여 HSpice로 시뮬레이션 하였다. 2 변수 3치 가산기 및 승산기 회로의 단위 전류 $I_u$는 $5{\mu}A$로 하였으며, NMOS의 길이와 폭 W/L는 $0.54{\mu}m/0.18{\mu}m$이고, PMOS의 길이와 폭 W/L는 $1.08{\mu}m/0.18{\mu}m$이다. VDD 전압은 2.5V를 사용하였으며 MOS 모델은 LEVEL 47으로 시뮬레이션 하였다. 전류모드 CMOS 3치 가산기 및 승산기 회로의 시뮬레이션 결과에서 전달 지연 시간이 $1.2{\mu}s$이며, 3치 가산기 및 승산기 회로가 안정하게 동작하여 출력 신호를 얻는 동작 속도가 300MHz, 소비 전력이 1.08mW임을 보였다.
저전력을 실현하기 위하여 구조, 논리 및 트랜지스터레벨에서 16비트 덧셈기를 설계하였다. 기존의 ELM덧셈기는 입력 비트 패턴에 의해 계산되는 블록캐리발생신호 (block carry generation signal) 때문에 특정 입력 비트 패턴이 인가되었을 때에는 G셀에서 글리치(glitch)가 발생하는 단점이 있다. 따라서 구조레벨에서는 특정 입력 비트 패턴에 대해서 글리치를 피하기 위해 자동적으로 각각의 블록캐리발생신호를 마지막 레벨의 G셀에 전달하는 저전력 덧셈기 구조를 제안하였다. 또한, 논리레벨에서는 정적 CMOS(static CMOS)논리형태와 저전력 XOR게이트로 구성된 저전력 소모에 적합한 조합형 논리형태(combination of logic style)를 사용하였다. 게다가 저전력을 위하여 트랜지스터레벨에서는 각 비트 전파의 논리깊이(logic depth)에 따라서 가변 크기 셀들(variable-sized cells)을 사용하였다. 0.6㎛ 단일폴리 삼중금속 LG CMOS 표준 공정변수를 가지고 16비트 덧셈기를 HSPICE로 모의 실험한 결과, 고정 크기 셀(fixed-sized cell)과 정적 CMOS 논리형태만으로 구성된 기존의 ELM 덧셈기에 비해 본 논문에서 제안된 덧셈기가 전력소모면에서는 23.6%, power-delay-product면에서는 22.6%의 향상을 보였다.
본 논문은 멤리스터-CMOS 기반의 잉여 이진 부호화 자리수 (RBSD) 가산기를 제안한다. 기존의 RBSD 가산기는 리플 캐리 가산기에 비해 큰 면적을 차지한다. 또한 처리하는 비트 수가 적을 때 연산 속도가 느린 단점이 있다. 제안된 RBSD 가산기는 기존 RBSD 가산기의 단점을 보완하기 위해 멤리스터-CMOS 회로를 사용한다. 제안된 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기는 기존 RBSD 가산기에 비해 단위 셀 면적이 45% 감소하였고, 지연시간이 24% 감소하였다. 제안된 멤리스터-CMOS 기반의 RBSD 가산기의 구현으로 인해 RBSD 가산기의 장점이 더욱 부각되고, 대용량 회로에서 더 큰 이득을 얻는다.
본 논문에서는 고속의 곱셈-누적 연산을 수행할 수 있는 새로운 MAC(Multiplier- Accumulator)의 구조를 제안하였다. 부분 곱의 생성을 위해서 1의 보수 기반의 고속 Booth 알고리즘(Modified Booth Algorithm, MBA)를 이용하였고 다수의 부분 곱을 더하기 위해서 CSA(Carry Save Adder)를 이용하였다. 부분 곱을 더하는 과정에서 Booth 인코딩 시 이용한 1의 보수 체계를 2의 보수 체계로 보상하고 이전 합과 캐리를 누적하는 연산을 수행하여 고속의 누적 연산이 가능한 구조를 제안한다. 또한 부분 곱의 덧셈에서 하위 비트들을 2 비트 CLA(Carry Look-ahead Adder)를 이용하여 연산함으로써 최종 덧셈기의 입력 비트수를 줄임으로써 전체적인 임계경로를 감소시켰다. 제안된 MAC을 JPEG2000을 위한 DWT (Discrete Wavelet Transform) 필터링 연산에 적용하여 고속의 디지털 신호처리가 가능함을 보였고 기존의 연구와 비교하여 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 DSP에서 필수적인 고속 저 전력 조건 선택 덧셈기/뺄셈기의 마크로 셀 라이브러리를 설계, 구축하였다. 덧셈기의 Carry전달 지연 시간을 최소로 하기 위한 CLA 기법과 연산 가능한 모든 결과 값을 미리 계산한 후 선택하는 조건 선택 기법을 적용하였다. 또한 이러한 설계방법이 8비트에서 64비트까지 자동 생성될 수 있도록 전용 프로그램을 작성하고 셀 기반 설계기법을 도입하여 Auto P&R Tool과 연계하여 자동으로 레이아웃이 가능하도록 하였다. 제안된 덧셈기/뺄셈기는 0.25${\mu}m$, 1-Poly, 5-Metal, N-well CMOS 공정을 사용하여 제작되었으며, 2.5V 단일 공급전압에서 지연시간, 소모 전력을 측정하였다. 측정결과 32 비트 덧셈기/뺄셈기의 경우 3.43ns의 지연시간과 42.8${\mu}w$/MHz의 전력소비를 나타내었다.
모바일 임베디드 시스템에서는 성능이 우수하면서도 작은 칩 크기와 저 전력의 동작 조건이 요구된다. CORDIC 연산기는 초월 함수들을 효율적으로 계산하는 알고리즘으로, 특유의 하드웨어 간결성으로 인하여 모바일 임베디드 시스템에 매우 적합한 연산기이다. 하지만 CORDIC 알고리즘은 내부 연산의 반복 횟수에 따라 성능이 저하되는 문제점이 있다. CORDIC 연산기를 분석하면 가산기의 영향이 매우 크다는 것을 알 수 있다. 가산기의 알고리즘 종류에 따라 필요 이상의 성능 증가로 인하여 회로 면적과 소비 전력이 증가하면서 성능이 낭비되는 문제점을 해결하기 위하여 연산 시간, 회로 면적, 소비 전력에 대한 보다 심층적인 절충 관계 분석이 필요하다. 본 논문에서는 가산기에 따른 자원 낭비를 최소화하는 방법으로 혼합 가산기를 이용한 CORDIC 연산기를 제안하고, 혼합 가산기를 사용하면 요구 조건에 보다 최적화된 CORDIC 연산기를 설계할 수 있음을 실험 결과를 이용하여 보였다.
동적 부분 재구성은 FPGA 칩에 구현된 디자인에서 변경이 필요한 부분만 재구성하여 줌으로써 실시간적 재구성을 가능하게하는 방법이다. 동적 부분 재구성에 대한 많은 연구를 통하여 게이트 수준의 부분 재구성이 가능하지만, 설계 복잡도가 큰 시스템을 설계시에 게이트 수준의 부분 재구성 방법은 부적적하다. 본 논문에서는 Xilinx에서 제고하는 버스 매크로를 사용하여 모듈 기반의 부분 재구성 기법에 대하여 기술하며, 곱셈기, 레지스터, 그리고 ripple carry adder로 구성된 회로에서 ripple carry adder를 carry lookahead adder로 재구성한다.
In this paper, we implement an Elliptic Curve Cryptosystem(ECC) processor for DTCP. Because DTCP(Digital Transmission Content Protection) uses GF(p), where p is a 160-bit prime integer, we design a scalar multiplier based on GF(p). The scalar multiplier consists of a modular multiplier and an adder. The multiplier uses montgomery algorithm which is implemented with CSA(Carry-save Adder) and CLA(Carry-lookahead Adder). Our new scalar multiplier has been synthesized using Samsung 0.18 um CMOS technology and the maximum operation frequency is estimated 98 MHz, with the size about 65,000 gates. The resulting performance is 29.6 kbps, that is, it takes 5.4 msec to process a 160-bit data frame. We assure that this performance is enough to be used for digital signature, encryption/decryption, and key exchanges in real time environments.
Conventional floating-point adders have one data-path that is used for all operations. This paper describes a floatingpoint adder eeveloped for low power consumption, which has three data-paths one of which is selected according to the exponent difference. The first is applied to the case that the absolute exponent difference (AED) of two operands is less than 1, and the second is for 1
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[게시일 2004년 10월 1일]
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