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Enregistrement W2057734830 · doi:10.1109/pacrim.2013.6625466

New and improved word-based unified and scalable architecture for radix 2 Montgomery modular multiplication algorithm

2013· article· en· W2057734830 sur OpenAlexaff
Atef Ibrahim, Fayez Gebali, Hamed Elsimary

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCryptography and Residue Arithmetic
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdderComputer scienceScalabilityOperandParallel computingModular arithmeticApplication-specific integrated circuitThroughputArithmeticWord (group theory)Critical path methodModular designMultiplication (music)ArchitectureMultiplication algorithmAlgorithmComputer hardwareBinary numberMathematicsLatency (audio)EngineeringCryptography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new and improved word-based processor array architecture for unified and scalable radix2 Montgomery modular multiplication algorithm. In this architecture, the multiplicand and the modulus words are allocated to each processing element rather than pipelined between the processing elements as in the previous architecture extracted by Ç. Koç̧, and also the multiplier bits are fed serially to the first processing element of the processor array every odd clock cycle. Moreover, this architecture was modified to reduce the critical path delay and area by replacing the two levels of carry save adder (CSA) logic by modified 4-to-2 CSA that use only one level of dual field adder logic (DFA) taking advantage of processing two operand words by the same processing element (PE) of the processor array. An ASIC Implementation of the proposed architecture shows that it can perform 1024-bit modular multiplication (for word size w = 32) in about 17.07 μs. Also, the results show that it has smaller Area ×Time values compared to all existing designs by ratios ranging from 11.6 % to 47.8 % which makes it suitable for implementations where both area and performance are of concern. Moreover, it has higher throughput (1.8-39.5 %) than most of the published unified and scalable architectures except the architecture extracted by Harris. It has slightly higher throughput (4.5 %) than the proposed one.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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