Recently a GPU has acquired programmability to perform general purpose computation fast by running thousands of threads concurrently. This paper presents a parallel GPU computation algorithm for dense matrix-matrix addition and scalar multiplication using OpenGL compute shader. It can play a very important role as a fundamental building block for many high-performance computing applications. Experimental results on NVIDIA Quad 4000 show that the proposed algorithm runs 21 times faster than CPU algorithm and achieves performance of 16 GFLOPS in single precision for dense matrices with size 4,096. Such performance proves that our algorithm is practical for real applications.
This paper analyzes the effect of reduced output width of the truncated logarithmic multiplication and application to inferences using convolutional neural networks (CNNs). For small hardware overhead, output width is reduced in the truncated Mitchell multiplier, so that fractional bits in multiplication output are minimized in error-resilient applications. This analysis shows that when reducing output width in the truncated Mitchell multiplier, even though worst-case relative error increases, average relative error can be kept small. When adopting 8 fractional bits in multiplication output in the evaluations, there is no significant performance degradation in target CNNs compared to existing exact and original Mitchell multipliers.
Vijayakumar, P.;Bose, S.;Kannan, A.;Jegatha Deborah, L.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권4호
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pp.878-894
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2013
Secure multimedia multicast applications involve group communications where group membership requires secured dynamic key generation and updating operations. Such operations usually consume high computation time and therefore designing a key distribution protocol with reduced computation time is necessary for multicast applications. In this paper, we propose a new key distribution protocol that focuses on two aspects. The first one aims at the reduction of computation complexity by performing lesser numbers of multiplication operations using a ternary-tree approach during key updating. Moreover, it aims to optimize the number of multiplication operations by using the existing Karatsuba divide and conquer approach for fast multiplication. The second aspect aims at reducing the amount of information communicated to the group members during the update operations in the key content. The proposed algorithm has been evaluated based on computation and communication complexity and a comparative performance analysis of various key distribution protocols is provided. Moreover, it has been observed that the proposed algorithm reduces the computation and communication time significantly.
In this paper, we present a fast Fourier transform (FFT) processor with four parallel data paths for multiband orthogonal frequency-division multiplexing ultra-wideband systems. The proposed 128-point FFT processor employs both a modified radix-$2^4$ algorithm and a radix-$2^3$ algorithm to significantly reduce the numbers of complex constant multipliers and complex booth multipliers. It also employs substructure-sharing multiplication units instead of constant multipliers to efficiently conduct multiplication operations with only addition and shift operations. The proposed FFT processor is implemented and tested using 0.18 ${\mu}m$ CMOS technology with a supply voltage of 1.8 V. The hardware- efficient 128-point FFT processor with four data streams can support a data processing rate of up to 1 Gsample/s while consuming 112 mW. The implementation results show that the proposed 128-point mixed-radix FFT architecture significantly reduces the hardware cost and power consumption in comparison to existing 128-point FFT architectures.
We propose an algorithm for obtaining the optimal node number of hidden units in dynamic neural networks. The dynamic nerual networks comprise of dynamic neural units and neural processor consisting of two dynamic neural units; one functioning as an excitatory neuron and the other as an inhibitory neuron. Starting out with basic network structure to solve the problem of control, we find optimal neural structure by multiplication and combining dynamic neural unit. Numerical examples are presented for nonlinear systems. Those case studies showed that the proposed is useful is practical sense.
작은 홀수 표수를 갖는 유한체 위에 정의된 타원곡선에서 스칼라 곱을 효율적으로 구현하기 위해 프로베니우스 자기준동형(Frobenius endomorphism)이 유용하게 사용된다. 본 논문은 이러한 타원곡선에서 스칼라 곱 연산속도를 향상 시키는 새로운 방법을 소개한다. 이 방법은 스칼라의 프로베니우스 자기준동형 확장길이를 기존의 것보다 줄이므로 속도개선을 얻는다.
행렬 곱셈은 과학 및 공학 분야에서 널리 사용되는 기본 연산이다. 딥러닝의 학습 알고리즘에도 행렬 곱셈이 많이 사용된다. 따라서 행렬 곱셈을 효과적으로 수행하기 위한 다양한 알고리즘들 개발하고 있다. 이중 행렬 곱셈의 연산량을 줄이는 방법으로 근사 행렬 곱셈 방법이 있다. 근사 행렬 곱셈은 행렬의 열과 행을 선택하기 위한 적절한 확률 분포를 결정하고, 이 분포에 따라 행렬의 열과 행을 선택하여 근사 행렬 곱셈을 수행한다. 기존의 방법들을 행렬 곱셈에 참여하는 두 개의 행렬 A, B를 모두 고려하여 확률 분포를 생성한다. 본 논문은 행렬 A만을 대상으로 근사 행렬 곱셈에 사용될 행렬의 열과 행을 선택하는 확률 분포를 생성하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법들을 사용하여 1000×1000, 2000×2000, 3000×3000, 4000×4000, 5000×5000 행렬에 대하여 근사 행렬 곱셈을 수행하였다. 기존의 방법보다 제안한 방법을 적용한 근사 행렬 곱셈이 평균 0.02%에서 2.34%까지 원래 행렬 곱셈 결과에 더 근접하는 결과를 보였다.
타원곡선 암호시스템은 작은 키 길이로 인하여 스마트카드, 센서 모트와 같은 메모리, 계산 능력이 제약된 장치에서 사용하기에 적합하다. 본 논문에서는 이러한 장치에서 타원곡선 서명 알고리즘 검증 (uP+vQ, u, v: 상수, P, Q: 타원곡선 위의 점)의 주된 계산인 다중 상수배를 효율적으로 계산하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 부분 윈도우와 Interleave 방법에 기반을 둔 것으로서 어떠한 크기의 사전계산 테이블이라도 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 해당 테이블에서 최적의 nonzero 밀도를 제공한다. 또한 상수 리코딩이 테이블 조회를 사용하지 않고 상수배 계산과 함께 진행되기 때문에 기존의 다른 알고리즘에 비하여 더욱 메모리를 절약할 수 있다. 실험을 통하여 163비트의 u, v와, 233 비트의 u, v에 대하여 uP+vQ를 수행하는 데 필요한 계산량을 사전계산 테이블의 크기에 따라 비교함으로써 최적의 테이블 크기는 각각 7, 15임을 알아낼 수 있었다.
본 논문에서는 곱셈을 수행할 때 발생되는 스위칭 을을 줄이는 방식의 저전력 부스 곱셈기를 제안한다. radix-4 부스 알고리즘 (radix-4 Booth algorithm)은 입력에서 연속되는 3비트가 0이나 1의 같은 값을 가지게 되면, 부스 인코딩 결과로서 0을 발생시키는 특성을 가지고 있다. 따라서 곱셈기의 두 입력 중 더 작은 활성영역을 갖는 입력을 승수로 사용할 때 부분 곱셈결과가 0이 될 확률이 높다. 제안된 곱셈기는 곱셈식을 본래의 곱셈 입력 비트보다 더 작은 비트를 갖는 여러 개의 곱셈식으로 분할한 후, 각각의 곱셈들을 독립적으로 계산하여 각각의 곱셈의 결과를 더하여 최종적인 결과를 얻는다. 따라서 곱셈의 두 입력간의 교환율은 기존의 곱셈기보다 더 높아지게 된다. 이는 제안된 곱셈기의 부스 인코딩 결과가 0이 되는 확률이 기존의 곱셈기보다 더 높은 저전력 곱셈기를 구현할 수 있음을 의미한다. 제안된 곱셈기는 기존의 부스 곱셈기보다 최대 $20\%$ 정도의 소모전력이 감소됨을 확인하였다.
확장체 GF($p^n$)의 구성에서 차수와 다항식 곱셈 방법은 밀접한 관련을 가진다. 기존의 다항식 곱셈 방법인 KO] 및 MSK 방법은 효율적으로 계수-곱셈 연산량을 줄인다. 그러나 이들 방법을 이용하여 확장체 곱셈을 구성할 경우, 일반적으로 해당하는 분할 방법의 배수가 되도록 패딩(Padding)하여 구성하지만 이에 대한 기준이 모호하며 계수-곱셈의 연산량이 최소가 되도록 패딩하는 방법 또한 제안되지 않았다. 본 논문에서는 확장체 곱셈을 효율적으로 구성할 수 있는 기본적인 성질과 계수-곱셈의 연산량이 최소가 되는 다항식 차수를 찾는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 적용하면 기존의 방법을 그대로 적용하여 구성할 때 보다 확장체의 차수가 증가할수록 더 많은 계수-곱셈 연산량을 줄일 수 있다. 따라서 본 논문의 결과는 스마트 카드 등 작은 공간 복잡도를 요구하는 병렬처리 곱셈기에 효율적으로 적용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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