Nova arquitetura de multiplicador em GF (28) utilizando portas de limiar linear.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: SANTOS, Marlo Andrade.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/19971
Resumo: Nesta dissertação são apresentados o desenvolvimento e implementação em hardware de uma nova arquitetura de multiplicador em corpos finitos baseada no multiplicador de Mastrovito. Nesta arquitetura são utilizadas as portas de limiar linear como elemento básico de processamento, que é o elemento básico de uma rede neural discreta. As redes neurais discretas implementadas com portas de limiar permitem reduzir a complexidade dos circuitos quando comparados com implementações com lógica tradicional (portas AND, OR e NOT). Por esta razão, estender e implementar portas de limiar linear na aritmética dos corpos finitos se torna atraente. Assim, com a finalidade de comprovar a eficiência de tais portas como unidades básicas de processamento da arquitetura de multiplicadores em GF (2n), foi projetado, na linguagem de descrição de hardware Verilog, um multiplicador em GF (28) utilizando portas de limiar linear. Foram desenvolvidos diversos níveis de abstração e utilizado a FPGA (Field-Programmable Gate Array), ferramenta Quartus II® e a placa de desenvolvimento EP2C35F672C6, da Altera®. Os resultados do desenvolvimento são apresentados. A partir deles é apresentado o funcionamento prático da nova arquitetura proposta do multiplicador em GF (28). A partir dos resultados da operação de multiplicação em corpos finitos, observou-se uma taxa de acerto de 90%., verificando-se, entretanto, que o tempo de processamento e contagem de portas ficou abaixo do valor esperado.