КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 19-19-00566
НазваниеПерспективные аппаратные средства с повышенной помехозащищённостью для задач обработки данных и моделирования динамических систем на основе векторных вычислителей
Руководитель Тюкин Иван Юрьевич, Доктор технических наук
Организация финансирования, регион Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина)" , г Санкт-Петербург
Конкурс №35 - Конкурс 2019 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»
Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-605 - Комплексирование и обработка информации в технических системах
Ключевые слова векторный сопроцессор, векторизация, MIPS, SIMD, QEMU, FPGA, ASIC, система остаточных классов, нейронные сети, обработка сигналов и изображений, кодирование, защита целостности данных, хаотические системы
Код ГРНТИ50.33.39
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Все современные процессоры в том или иной форме имеют аппаратную поддержку векторных вычислений. Правильное использование векторных регистров позволяет получить существенный прирост производительности благодаря выполнению нескольких однотипных операций за одну инструкцию при решении задач с естественным параллелизмом. К таким задачам можно отнести анализ многомерных гетерогенных сигналов, обработку растровых изображений, формирование и рендеринг объектов трехмерной графики, рекуррентный и бифуркационный анализ сложных динамических систем. Все эти задачи являются вычислительно затратными, и основным способом ускорения вычислений при их решении выступает использование векторных процессоров, многопоточных вычислений и специализированного математико-алгоритмического обеспечения. Особенно важным становится вопрос создания аппаратно-ориентированного математического аппарата при решении задач без естественного параллелизма на векторных вычислителях. В таких случаях параллелизм операций должен быть заложен на уровне алгоритма. Актуальность данной работы заключается в разработке современного отечественного процессора, обладающего повышенной помехозащищённостью и криптостойкостью, для обработки данных и многомерного анализа сигналов на основе рекуррентных алгоритмов с естественным параллелизмом за счет взаимной независимости пикселов динамической рекуррентной карты, представленной в виде многоцветного или монохромного изображения с высоким разрешением, способного обнаруживать и исправлять ошибки в арифметических модулях.
Основным принципом повышения производительности вычислений является их параллельное исполнение, используемое на всех уровнях организации вычислительного устройства, архитектуры команд и непосредственно микроархитектуры процессора. Следует отметить, что простое увеличение используемых элементарных конструкций, таких как лингвистические единицы языка программирования, количества элементов (АЛУ, ядер) практически никогда не приводит к пропорциональному росту полной вычислительной производительности. Предсказание поведения приложений на будущих, ещё не спроектированных системах, представляется крайне важным элементом работы, так как позволяет заранее обнаружить слабые места проекта и перераспределить средства для получения оптимальной системы. Целью работы является полноплатформенная симуляция вычислительных векторных систем с их последующим прототипированием на FPGA, решающая задачу прогнозирования производительности и иных характеристик аппаратных решений до запуска серийного производства.
Для построения и исследования моделей будет использован программный симулятор QEMU (www.qemu.org), предоставляющий ряд инструментов, необходимых для проводимого исследования: исполнение графических приложений на всех процессорах системы, распределение нагрузки как на отдельные элементы архитектуры команд, так и все узлы вычислителя, изучение влияния немодифицированной операционной системы. Включение всех деталей работы векторного микропроцессора, устройств оперативной памяти, сетевых маршрутизаторов приводит к существенному замедлению и невозможности проведения значительного объёма исследований в разумное время. Поэтому нами будет использован гибридный подход, в котором моделирование используется для получения значений ключевых параметров, характеризующих работу приложения внутри симулируемой системы, а также аппаратно-ориентированные методы и алгоритмы, позволяющие ускорить процесс моделирования за счет распараллеливания модельного процесса. Полученные статистические данные в дальнейшем будут применены в формульных описаниях и оценках производительности векторных многопроцессорных вычислителей при решении различных классов задач.
Так как безопасность и надежность являются одними из первостепенных вопросов при проектировании современных процессоров и сопроцессоров, будет уделено особое внимание вопросам обеспечения целостности информации, обеспечению целостности кэш памяти, арифметических блоков, содержащихся в процессоре, а также целостности управляющих инструкций.
Криптографические сопроцессоры для обеспечения целостности представленных выше элементов вычислительного устройства используют дополнительные компоненты, выполняющие хеширование инструкций, а также информации, записываемой и выгружаемой из кэша. Такой подход позволяет убедиться в целостности информации путем сравнения хеш-суммы текущего значения блока и предварительно сохраненной контрольной суммой. Однако метод на основе хеш-значений не подходит для обеспечения целостности некриптографических сопроцессоров, поскольку сильно снижает производительность последних. Нецелесообразно использование для некриптографических сопроцессоров также алгоритмов легковесной криптографии, несмотря на их аппаратную эффективность. Наибольшей производительности можно достичь при использовании методов помехоустойчивого кодирования, способных обнаружить ошибки любой кратности. В данном проекте предлагаются схемы обеспечения целостности для векторного сопроцессора, построенные на основе кодовых конструкций, содержащих PN и APN функций. Актуальность данного научного проекта обусловлена высоким практическим интересом к составлению эффективных схем обеспечения целостности, способных обнаружить ошибки любой кратности, а также не снижающих значительно производительность устройства. Также предлагается разработка и исследование архитектуры криптографических сопроцессоров, основанных на дискретных отображениях с управляемой симметрией и генераторах псевдослучайных последовательностей на их основе.
Результаты проекта могут быть использованы при построении высокопроизводительных систем обработки сигналов и изображений, встраиваемых систем анализа многомерных сигналов на основе рекуррентных диаграмм высокого разрешения, при разработке суперкомпьютеров, предназначенных для имитационного моделирования сложных естественных и технических процессов, а также способных обеспечивать защиту от возможных преднамеренных и случайных ошибок, возникающих в модулях сопроцессора, криптографические операции и функции генератора псевдослучайных последовательностей с заданной величиной дальней корреляцией значений.
Одним из эффективных путей снижения энергопотребления процессорами является оптимизация арифметического уровня вычислений. К сожалению, за последние полвека при разработке микропроцессорных систем в большинстве случаев используется позиционная система счисления, унаследованная от процессоров ранних поколений. Наступает время для существенного изменения подходов к использованию систем счисления в цифровых системах и разработки новых непозиционных систем счисления, особенно для использования во встраиваемых проблемно-ориентированных процессорах. Среди различных альтернативных числовых систем, Система Остаточных Классов (СОК) является одной из самых известных систем, которая способна обеспечить параллельную реализацию арифметических операций, особенно для сложения и умножения чисел. СОК оперирует с небольшими остатками, вместо обработки чисел большой разрядности в позиционных системах счисления.
Мотивацией данного проекта является способность СОК к увеличению скорости вычислительных систем за счет распараллеливания арифметических операций. Работа в рамках данного проекта будет направлена на развитие новых, высокоэффективных версий устройств и систем, функционирующих в СОК, для увеличения возможностей применения СОК на практике. Основной целью является разработка новых устройств на основе СОК, позволяющих достичь наилучшего сочетания параметров цифровых устройств: производительности, энергопотребления и аппаратных затрат. Существенное внимание будет уделено разработке СОК с большим числом модулей для улучшения коэффициента параллелизма, что может быть эффективно использовано в криптографических приложениях. Следующим этапом станет разработка эффективных устройств для аппаратной реализации разработанных систем на основе СОК. Все устройства будут смоделированы и реализованы на различных аппаратных платформах (FPGA и ASIC) для оценки их эффективности в сравнении с ранее разработанными решениями на основе СОК. Наконец, в рамках данного проекта планируется использовать разработанные СОК в таких приложениях как цифровая обработка сигналов, обработка изображений, криптография и компьютерные сети.
Вторым направлением данного проекта является обеспечение сопроцессора высоким уровнем безопасности и отказоустойчивости с помощью методов теории кодирования и оснащения его блоками генерации псевдослучайных последовательностей с улучшенными статистическим свойствами на основе хаотических нелинейных отображений с управляемой симметрией. Данное научное исследование представляет собой принципиально новый результат, обеспечивая развитие теории кодирования, теории совершенно нелинейных и почти совершенно нелинейных функций, а также усовершенствование полученных ранее результатов. Исследование методов кодирования на основе PN и APN функций привело к созданию новых схем обнаружения ошибок, способных обнаруживать любую комбинацию ошибок с заданной вероятностью. Данный проект призван расширить применение методов кодирования на основе PN и APN функций. Коды на основе PN и APN функций впервые будут использованы для обеспечения целостности информации, инструкций и арифметических блоков в векторных сопроцессорах. В этом отношении предлагаемый научный проект обладает новизной и представляет большую практическую ценность при решении задач обеспечения целостности и защиты информации.
Предлагаемые аппаратно-ориентированные методы позволяют эффективно использовать преимущества векторных вычислений при решении задач моделирования динамических систем, описываемых дифференциальными уравнениями, в т.ч. уравнениями в частных производных. Использование композиционных и экстраполяционных схем позволяет распараллеливать решение задач, не предусматривающих естественного параллелизма, и существенно ускорять процесс моделирования сложных систем за счет использования векторных вычислений.
Предлагаемые новые алгоритмы рекуррентного и бифуркационного анализа, в свою очередь, основаны на особых свойствах авторских методов численного моделирования, как то: наличие нескольких вариантов коммутации одного и того же алгоритма, обладающих равной скоростью расхождения траектории решения и общими статистическими свойствами, что позволяет избежать выбора изначального смещения и перенормировки при расчете ляпуновского спектра и фрактальной размерности. Обратимость и симметричность таких алгоритмов позволяет моделировать консервативные нелинейные системы на длительных интервалах времени без искажения фазовых и энергетических свойств модели в отличие от используемых сейчас явных и неявных методов интегрирования.
Опираясь на опыт коллектива в построении кодовых конструкций вейвлетных AMD кодов, оценке вероятности маскировки ошибок для большого кол-ва конструкций, а также выполнения теоретических и практических задач аналогичного масштаба в теории помехоустойчивого кодирования, можно утверждать, что возможность получения запланированных результатов сомнений не вызывает. Используемые в исследовании методы и ожидаемые результаты соответствуют мировому уровню, они не имеют аналогов в нашей стране и за рубежом.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Публикации
1.
Мария Валуева, Георгий Валуев, Наталья Семёнова, Павел Ляхов, Николай Червяков, Дмитрий Каплун, Данил Богаевский
Construction of Residue Number System Using Hardware Efficient Diagonal Function
Electronics, 8(6), номер статьи 694 (год публикации - 2019)
10.3390/electronics8060694
2.
Каплун Д.И., Червяков Н.И., Ляхов П.А., Ионисян А.С., Валуева М.В., Гульванский В.В., Рангабабу П.
Hardware Implementation of Video Processing Device using Residue Number System
Proceedings of the 42nd International Conference on Telecommunications and Signal Processing, TSP 2019, Номер статьи 8769117, страницы 98-101 (год публикации - 2019)
10.1109/TSP.2019.8768827
3.
Каплун Д.И., Тутуева А.В., Бутусов Д.Н., Каримов А.И., Томинг Я.
Memristive Circuit Simulation Using the Semi-Implicit Multistep Method
Proceedings of the 42nd International Conference on Telecommunications and Signal Processing, TSP 2019, Номер статьи 8769117, страницы 98-101 (год публикации - 2019)
10.1109/TSP.2019.8769117
4.
Левина А., Мостовой Р., Цветков Л.
Physical model of sensitive data leakage from PC-based cryptographic systems
Journal of Cryptographic Engineering, Том 9, выпуск 4, стр.393-400 (год публикации - 2019)
10.1007/s13389-019-00215-5
5. Левина А.Б., Кадыков В.Ю., Каплун Д.И. New direction in Cryptography: Homomorphic Encryption Proceedings of the 2nd International Conference on Advances in Electrical, Electronic and System Engineering, 2019, ICAEESE 2019 (год публикации - 2019)
6.
Тюкин И.Ю., Горбань А.Н., Макиван А., Мешкинфамфард С.
Bringing the Blessing of Dimensionality to the Edge
Proceedings of the 1st International Conference on Industrial Artificial Intelligence, IAI 2019, Номер статьи 8850825 (год публикации - 2019)
10.1109/ICIAI.2019.8850825
Публикации
1.
Каплун Д.И., Аряшев С.И., Велигоша А.В., Дойникова Е.В., Ляхов П.А., Бутусов Д.Н.
Improving Calculation Accuracy of Digital Filters Based on Finite Field Algebra
Applied Sciences, 10(1), 45 (год публикации - 2019)
10.3390/app10010045
2.
Червяков Н.И., Ляхов П.А., Бабенко М.Г., Лавриненко И.Н., Дерябин М.А., Лавриненко А.В., Назаров А.С., Валуева М.В., Вознесенский А.С., Каплун Д.И.
A Division Algorithm in a Redundant Residue Number System Using Fractions
Applied Sciences, 10(2), 695 (год публикации - 2020)
10.3390/app10020695
3.
Валуева М.В., Нагорнов Н.Н., Ляхов П.А., Валуев Г.В., Червяков Н.И.
Application of the residue number system to reduce hardware costs of the convolutional neural network implementation
Mathematics and Computers in Simulation, 177 (2020), 232–243 (год публикации - 2020)
10.1016/j.matcom.2020.04.031
4.
Бойваленков П., Червяков Н.И., Ляхов П.А., Семёнова Н.Ф., Назаров А.С., Валуева М.В., Бойваленков Г., Богаевский Д.В., Каплун Д.И.
Classification of Moduli Sets for Residue Number System With Special Diagonal Functions
IEEE Access, vol. 8, pp. 156104-156116 (год публикации - 2020)
10.1109/ACCESS.2020.3019452
5.
Бриллиантов Н.В., Абутайа Х., Тюкин И.Ю., Матвеев С.А.
Swirlonic state of active matter
Scientific Reports, 10, Article number: 16783 (год публикации - 2020)
10.1038/s41598-020-73824-4
6.
Левина А.Б., Каменев И., Зикратов И.
Implementation White Box Cryptography in Substitution-Permutation network
Proceedings of the 9th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO-2020), pp. 1-3 (год публикации - 2020)
10.1109/MECO49872.2020.9134124
7.
Левина А.Б., Молдовян Н.А., Ряскин Г., Зикратов И.
Switchable Controlled Operations with Bent Functions
Proceedings of the 9th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO-2020), pp. 1-5 (год публикации - 2020)
10.1109/MECO49872.2020.9134121
8.
Боргес В., Непомусена Е.Г., Тутуева А.В., Каримов А.И., Дюк К., Каримов Т.И.
Analysis of IIR Filters by Interval Response
Proceedings of the 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT), pp. 1-5 (год публикации - 2020)
10.1109/MWENT47943.2020.9067455
9.
Юрьева Р.А., Таранов С.В., Пенской А.В., Кремлев А.С.
Ensuring Confidentiality of Information When Processing Operational Production Plans in Cloud Services
Proceedings of the 17th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2020), pages 167-173 (год публикации - 2020)
10.5220/0009873201670173
10.
Бергельман М.В., Ляхов П.А., Вознесенский А.С., Богаевский Д.В., Каплун Д.И.
Designing reverse converter for data transmission systems from twolevel RNS to BNS
Journal of Physics: Conference Series, 1658 (2020), 012005 (год публикации - 2020)
10.1088/1742-6596/1658/1/012005
Публикации
1.
Тюкин И.Ю.,Горбань А.Н.,Макиван А.А.,Мешкинфармфард С., Танг Л.
Blessing of dimensionality at the edge and geometry of few-shot learning
Information Sciences, том 564, стр.124–143 (год публикации - 2021)
10.1016/j.ins.2021.01.022
2.
Каплун Д.И., Вознесенский А.С., Велигоша А.В., Калмыков И.А., Сарма К.К.
Technique to Adjust Adaptive Digital Filter Coefficients in Residue Number System Based Filters
IEEE Access, Том 9, стр.82402–82416, номер 9446075 (год публикации - 2021)
10.1109/ACCESS.2021.3085704
3.
Кадыков В.Ю., Левина А.Б., Вознесенский А.С.
Homomorphic Encryption within Lattice-Based Encryption System
Procedia Computer Science, Том 186, стр.309–315 (год публикации - 2021)
10.1016/j.procs.2021.04.149
4.
Богаевский Д.В., Ежов С.Н., Миненко М.В., Каплун Д.И.
Development and Implementation of the H.264- Codec Deblocking Filter Based on the MIPS SIMD Architecture
Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, стр. 246-251, номер статьи 9396406 (год публикации - 2021)
10.1109/ElConRus51938.2021.9396406
5.
Левина А.Б., Камнев И., Зикратов И.А.
Implementation White-Box Cryptography for Elliptic Curve Cryptography
Proceedings of the 10th Mediterranean Conference on Embedded Computing, MECO 2021, Article number 9460128 (год публикации - 2021)
10.1109/MECO52532.2021.9460128
6.
Кадыков В.Ю., Левина А.Б.
Homomorphic Properties Within Lattice-Based Encryption Systems
Proceedings of the 10th Mediterranean Conference on Embedded Computing, MECO 2021, Article number 9460165 (год публикации - 2021)
10.1109/MECO52532.2021.9460165
7.
Ляхов П.А., Бергерман М.В.,Семёнова Н.Ф., Каплун Д.И., Вознесенский А.С.
Design Reverse Converter for Balanced RNS with Three Low-cost Modules
Proceedings of the 10th Mediterranean Conference on Embedded Computing, MECO'2021, Article number 9460200 (год публикации - 2021)
10.1109/MECO52532.2021.9460200