Optimizing FPGA implementation of high-precision chaotic systems for improved performance
Notice bibliographique
Résumé
Developing chaotic systems-on-a-chip is gaining much attention due to its great potential in securing communication, encrypting data, generating random numbers, and more. The digital implementation of chaotic systems strives to achieve high performance in terms of time, speed, complexity, and precision. In this paper, the focus is on developing high-speed Field Programmable Gate Array (FPGA) cores for chaotic systems, exemplified by the Lorenz system. The developed cores correspond to numerical integration techniques that can extend to the equations of the sixth order and at high precision. The investigation comprises a thorough analysis and evaluation of the developed cores according to the algorithm complexity and the achieved precision, hardware area, throughput, power consumption, and maximum operational frequency. Validations are done through simulations and careful comparisons with outstanding closely related work from the recent literature. The results affirm the successful creation of highly efficient sixth-order Lorenz discretizations, achieving a high throughput of 3.39 Gbps with a precision of 16 bits. Additionally, an outstanding throughput of 21.17 Gbps was achieved for the first-order implementation coupled with a high precision of 64 bits. These outcomes set our work as a benchmark for high-performance characteristics, surpassing similar investigations reported in the literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».