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J-GLOBAL ID：201902288210227850   整理番号：19A2923766

埋込みGPUのためのChaosニューラルネットワークの並列実装【JST・京大機械翻訳】

Parallel Implementation of Chaos Neural Networks for an Embedded GPU

著者 (4件)： Liu Zhongda (Ishinomaki Senshu University,Faculty of Science and Engineering,Ishinomaki,Japan) ,  Murakami Takeshi (Iwate University,Technical Division,Morioka,Japan) ,  Kawamura Satoshi (Morioka University,Faculty of Humanities,Takizawa,Japan) ,  Yoshida Hitoaki (Iwate University,Faculty of Education,Morioka,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： iCAST  ページ： 1-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)はユビキタスになり,より高い情報セキュリティの必要性が増加している。情報セキュリティタスクを処理するためのIoTデバイスのCPU利用コストは大きい。本論文では,オープンコンピューティング言語(OpenCL)を用いた埋め込みGPUのためのカオスニューラルネットワークの並列実装を研究した。この並列実装を評価し,結果は,それが高速で低CPU利用で擬似乱数系列を抽出できることを示した。この実装はCPUにおける実装よりも著しく高速であり,カウンタモードにおけるAESよりも約49%高速である。GPUの100計算ユニットを用いるとき,擬似乱数発生の比率は2.1Gbpsより高い。ストリーム暗号を適用することはインターネット通信にも十分である。抽出された擬似乱数系列は独立で,微細なランダム性を持ち,ストリーム暗号に適用される一つの系列に合体することができる。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 擬似乱数 ,  通信 ,  言語 ,  計数器 ,  *ニューラルネットワーク ,  インターネット ,  情報セキュリティ ,  カオスニューラルネットワーク ,  モノのインターネット
準シソーラス用語： ランダム性 ,  ストリーム暗号 ,  ユビキタス ,  並列実装 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 符号理論  (ND02030R) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  データ保護  (JD01020V) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 埋込み ,  GPU ,  ニューラルネットワーク ,  並列実装