We have designed and measured an SFQ(Single Flux Quantum) OR gate for a superconducting ALU (Arithmetic Logic Unit). To optimize the circuit, we used WRspice, XIC and Lmeter for simulations and layouts. The OR gate was consisted of a Confluence Buffer and a D Flip-Flop. When a pulse enters into the OR gate, the pulse does not propagate to the other input port because of the Confluence Buffer. A role of D Flip-Flip is expelling the data when the clock is entered into D Flip-Flop. For the measurement of the OR gate operation, we attached three DC/SFQs, three SFQ/DCs and one RS Flip -Flop to the OR gate. DC/SFQ circuits were used to generate the data pulses and clock pulses. Input frequency of 10kHz and 1MHzwere used to generate the SFQ pulses from DC/SFQ circuits. Output data from OR gate moved to RS flip -Flop to display the output on the oscilloscope. We obtained bias margins of the D Flip -Flop and the Confluence Buffer from the measurements. The measured bias margins $\pm$38.6% and $\pm$23.2% for D Flip-Flop and Confluence Buffer, respectively The circuit was measured at the liquid helium temperature.
We have designed and measured a SFQ(Single Flux Quantum) DFFC and an Inverter(NOT) for superconducting ALU(Arithmetic Logic Unit) development. To optimize the circuit, we used Julia, XIC, and L meter for circuit simulations and circuit layouts. The Inverter was consisted of a D Flip-Flop, a data input, a clock input and a data output. If a data pulse arrives at the inverter, then the output reads ‘0’ (no output pulse is produced) at the next clock period. If there is no input data pulse, it reads out ‘1’(output pulse is produced). The DFFC was consisted of a D flip-Flop, an Inverter, a Data in, a Clock in and two outputs. If a data pulse arrives at the DFFC circuit, then the output2 reads ‘1’ at the next clock period, otherwise it reads out ‘1’ to output1. Operation of the fabricated chip was performed at the liquid helium temperature and at the frequencies of 1KHz.
The problem of fluctuation-induced digital errors in a rapid single flux quantum (RSFQ) circuit has been a very important issue. In this work, we calculated the bit error rate of an RSFQ switch used in superconductive arithmetic logic unit (ALU). RSFQ switch should have a very low error rate in the optimal bias. Theoretical estimates of the RSFQ error rate are on the order of $10^{-50}$ per bit operation. In this experiment, we prepared two identical circuits placed in parallel. Each circuit was composed of 10 Josephson transmission lines (JTLs) connected in series with an RSFQ switch placed in the middle of the 10 JTLs. We used a splitter to feed the same input signal to both circuits. The outputs of the two circuits were compared with an RSFQ exclusive OR (XOR) to measure the bit error rate of the RSFQ switch. By using a computerized bit-error-rate test setup, we measured the bit error rate of $2.18{\times}10^{-12}$ when the bias to the RSFQ switch was 0.398 mA that was quite off from the optimum bias of 0.6 mA.
최근 그래픽 프로세서(GPU)의 발전에 따라 대량의 프로세서를 탑재한 고성능 그래픽 카드가 개인 컴퓨터에서 널리 사용되고 있다. GPU를 사용하여 CPU의 부하를 줄이면서도 성능을 향상시킬 수 있어서 복잡한 연산을 처리해야 하는 다양한 응용 프로그램에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복잡한 연산이 필요한 공간 데이터 처리의 성능을 향상시키기 위하여 GPU의 병렬 처리 기술을 활용하는 방법을 제안하였다. 원본 공간 데이터를 화면에 출력하기 위해서는 그래픽 처리 연산이 필요하며 같은 종류의 연산을 모든 데이터에 적용해야 하므로 GPU의 SIMD 병렬 처리를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있다.
현재 사용되고 있는 RSA, ECC와 같은 공개키 암호화 기법은 소인수분해와 같은 현재의 컴퓨터로 계산이 오래 걸리는 수학적 문제를 암호화에 사용했다. 그러나 양자컴퓨터가 상용화된다면 Shor Algorithm에 의해 기존의 암호화 시스템은 쉽게 깨질 수 있다. 그로 인해 Quantum-resistant 한 암호화 알고리즘의 도입이 필요해졌고, 그중 하나로 Lattice-based Cryptography가 제안되고 있다. 이 암호화 알고리즘은 Polynomial Ring에서 연산이 행해지고, 그중 Polynomial Multiplication이 가장 큰 연산 시간을 차지한다. 그러므로 다항식 곱셈 계산을 빠르게 하는 하드웨어 모듈이 필요하고, 그중 Finite Field에서 연산 되는 FFT인 Number Theoretic Transform을 이용해서 다항식 곱셈을 계산하는 8-point NTT-based Polynomial Multiplier 모듈을 설계하고 시뮬레이션했다. HDL을 사용하여 로직검증을 수행하였고, Hspice를 사용하여 트랜지스터 수준에서 제안된 설계가 지연시간과 전력소모에서 얼마나 개선되는지를 비교 분석하였다. 제안된 설계에서 평균 지연속도 30%의 개선과 8% 이상의 전력소모 감소 효과를 볼 수 있었다.
그래픽 처리 장치(GPU)는 내부에 대량의 산술 논리 연산 장치(ALU)를 보유하고 있다. 대량의 ALU는 병렬 처리를 위해 이용될 수 있으므로, GPU는 효율적인 데이터 처리를 제공한다. 공간 데이터를 지도상에 표현하기 위하여 지리학적 좌표가 필요하다. 좌표들은 측지경도와 측지위도의 형태로 저장된다. 데카르트 좌표계로 구성된 지도를 표현하기 위하여 측지경도와 측지위도는 국제 횡단 메르카토르 좌표계(UTM)로 전환돼야 한다. 좌표계 변환 과정과 변환된 좌표를 화면상에 표현하기 위한 렌더링 과정은 복잡한 부동 소수점 계산이 필요하다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 GPU를 활용한 좌표변환 과정과 렌더링 과정을 병렬적으로 처리하는 기법을 제안한다. 대용량 공간 데이터는 파일로 디스크 내에 저장된다. 대용량 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 공간 데이터 파일들을 하나의 대용량 파일로 병합하고 Memory Mapped File 기법을 활용하여 파일에 접근하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 TIGER/Line 데이터를 활용하여 747,302,971개의 점으로 구성된 공간 데이터의 좌표 변환 및 렌더링 처리 과정을 GPU를 활용하여 병렬로 수행하는 연구를 진행한다. CPU를 이용하여 좌표변환 과정 결과와 렌더링 처리 과정 결과를 비교하여 속도 향상 정도에 대한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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