This article presents a coarse-grained reconfigurable cryptographic logic array named PVHArray and an intelligent mapping algorithm for cryptographic algorithms. We propose three techniques to improve energy efficiency without affecting performance. First, the coarse-grained pipeline variable reconfigurable operation units balance the system critical path delay and number of algorithm operations to ensure the best performance. Second, the hierarchical interconnect network overcomes the shortcomings of a single network, providing PVHArray with good interconnectivity and scalability while managing the network hardware resource overhead. Third, the distributed control network supports accurate period-oriented control with a lightweight hardware structure, preserving hardware resources for other performance enhancements. We combine these advances with deep learning to propose a type of smart ant colony optimization mapping algorithm to improve algorithm mapping performance. We implemented our PVHArray on a 12.25 mm2 silicon square with 55-nm CMOS technology, with each algorithm working at its optimum frequency. Experiments show that PVHArray improved performance by about 12.9% per unit area and 13.9% per unit power compared with the reconfigurable cryptographic logic array REMUS_LPP and other state-of-the-art cryptographic structures. For cryptographic algorithm mapping, our smart ant colony optimization (SACO) algorithm reduced compilation time by nearly 38%. Finally, PVHArray supports a variety of types of cryptographic algorithms.

中文翻译：

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PVHArray：具有智能映射的节能可重构密码逻辑阵列

本文介绍了一种名为 PVHArray 的粗粒度可重构密码逻辑阵列和一种用于密码算法的智能映射算法。我们提出了三种技术来提高能源效率而不影响性能。首先，粗粒度流水线变量可重构运算单元平衡了系统关键路径延迟和算法运算次数，以确保最佳性能。其次，分层互联网络克服了单一网络的缺点，在管理网络硬件资源开销的同时，为PVHArray提供了良好的互联性和可扩展性。第三，分布式控制网络以轻量级的硬件结构支持精确的面向周期的控制，为其他性能增强保留硬件资源。我们将这些进步与深度学习相结合，提出了一种智能蚁群优化映射算法，以提高算法映射性能。我们在采用 55 纳米 CMOS 技术的 12.25 平方毫米硅方块上实施了我们的 PVHArray，每种算法都以其最佳频率工作。实验表明，与可重构密码逻辑阵列 REMUS_LPP 和其他最先进的密码结构相比，PVHArray 每单位面积的性能提高了约 12.9%，每单位功率提高了 13.9%。对于密码算法映射，我们的智能蚁群优化 (SACO) 算法将编译时间缩短了近 38%。最后，PVHArray 支持多种类型的加密算法。我们在采用 55 纳米 CMOS 技术的 12.25 平方毫米硅方块上实施了我们的 PVHArray，每种算法都以其最佳频率工作。实验表明，与可重构密码逻辑阵列 REMUS_LPP 和其他最先进的密码结构相比，PVHArray 每单位面积的性能提高了约 12.9%，每单位功率提高了 13.9%。对于密码算法映射，我们的智能蚁群优化 (SACO) 算法将编译时间缩短了近 38%。最后，PVHArray 支持多种类型的加密算法。我们在采用 55 纳米 CMOS 技术的 12.25 平方毫米硅方块上实施了我们的 PVHArray，每种算法都以其最佳频率工作。实验表明，与可重构密码逻辑阵列 REMUS_LPP 和其他最先进的密码结构相比，PVHArray 每单位面积的性能提高了约 12.9%，每单位功率提高了 13.9%。对于密码算法映射，我们的智能蚁群优化 (SACO) 算法将编译时间缩短了近 38%。最后，PVHArray 支持多种类型的加密算法。与可重构密码逻辑阵列 REMUS_LPP 和其他最先进的密码结构相比，每单位功率降低 9%。对于密码算法映射，我们的智能蚁群优化 (SACO) 算法将编译时间缩短了近 38%。最后，PVHArray 支持多种类型的加密算法。与可重构密码逻辑阵列 REMUS_LPP 和其他最先进的密码结构相比，每单位功率降低 9%。对于密码算法映射，我们的智能蚁群优化 (SACO) 算法将编译时间缩短了近 38%。最后，PVHArray 支持多种类型的加密算法。