摘要:线性传感器网络(LSN, linear sensor network)中的传感器节点因监测区域的线性拓扑而呈线性部署。目前用于 LSN 的基于占空比和流水线调度(DCPF, duty-cycling and pipelined-forwarding)的介质访问控制(MAC, medium access control)协议虽然能缩减数据包的传播时延并降低网络能耗,但还存在数据包传输时的竞争、干扰以及能量空洞问题。为此,针对LSN提出基于多信道和冗余节点部署的改进型DCPF协议。基于OPNET的仿真结果表明,相较于现有协议,所提协议在能量使用效率、包到达率、吞吐率、包传输时延等方面具有更好的表现。
摘要:随着智能芯片在边缘终端设备的普及,未来大量的AI应用将部署在更靠近数据源的网络边缘。基于DNN的分割方法可以实现深度学习模型在资源受限的终端设备上训练和部署,解决边缘 AI 算力瓶颈问题。在传统基于工作负载的分割方案(WPM, workload based partition method)的基础上,提出基于卷积核的分割方案(KPM, kernel based partition method),分别从计算量、内存占用、通信开销3个方面进行推理性能的定量分析,并从推理过程灵活性、鲁棒性、隐私性角度进行定性分析。最后搭建软硬件实验平台,使用PyTorch实现AlexNet和VGG11网络进一步验证所提方案在时延和能耗方面的性能优势,相比于传统工作负载分割方案,所提卷积核分割方案在大规模计算场景下有更好的DNN推理加速效果,且具有更低的内存占用和能量消耗。
摘要:ASCON是2021年在NIST轻量级认证加密征集方案中最有希望成为国际标准的算法,该算法旨在物联网资源受限环境中获得最佳性能,在公开文献中还未见基于该算法的硬件IP核实现。提出了一种ASCON的软硬件协同实现方法,该方法通过S盒优化、先验计算和先进的流水线设计等硬件手段提升了ASCON在物联网安全认证应用中的速度,同时降低了内存占用。作为对比,在常见的物联网嵌入式处理器平台上软件移植了ASCON,结果显示所述方法的速度提升了7.9倍以上,而存储器的占用则降低了至少90%。所述方法可用于物联网安全专用集成电路或片上系统(SoC, system on a chip)的设计和实现。