Случайный триггер

Случайный триггер (RFF) — это теоретическая концепция непоследовательной логической схемы, способной генерировать истинную случайность. По определению, он работает как «обычный» тактируемый триггер , запускаемый по фронту , за исключением того, что его тактовый вход действует случайным образом и с вероятностью p = 1/2. ^[1] В отличие от логических схем, которые ведут себя детерминировано, случайный триггер ведет себя недетерминировано. По определению случайный триггер электрически совместим со схемами булевой логики. Вместе с ними RFF составляет полный набор логических схем, способных выполнять произвольные алгоритмы, а именно реализовывать Вероятностную машину Тьюринга .

Символ

Случайный триггер бывает всех разновидностей, в которых работает обычный тактовый триггер, запускаемый по фронту, например: случайный триггер D-типа (DRFF). Случайный триггер Т-типа (TRFF), случайный триггер JK-типа (JKRFF) и т. д. Обозначения DRFF, TRFF и JKRFF показаны на рис. 1.

Хотя разновидности возможны, не все из них необходимы: один тип RFF может использоваться для эмуляции всех других типов. Эмуляция одного типа RFF другим типом RFF может быть выполнена с использованием той же схемы дополнительных вентилей, что и для обычных триггеров. Примеры показаны на рис. 2.

Практическая реализация случайного флип-флипа

По определению, действие теоретического RFF действительно случайно. На практике этого трудно достичь, и, вероятно, лучше всего это реализовать с помощью физической случайности. Было продемонстрировано, что RFF, основанный на квантово-случайном эффекте эмиссии фотонов в полупроводнике и последующем обнаружении, хорошо работает до тактовой частоты 25 МГц. ^[1] При более высокой тактовой частоте последующие действия RFF становятся коррелированными. Этот RFF был построен с использованием массовых компонентов, и в результате было создано лишь несколько единиц. Недавно был продемонстрирован монолитный чип, содержащий 2800 интегрированных RFF, основанный на квантовой случайности. ^[2]^[3] в процессе биполярной КМОП-ДМОП (BCD).

Приложения и перспективы

Одним из простых применений RFF является генерация случайных битов, как показано на рисунке 3.

Поскольку каждый RFF работает независимо от всех остальных, N RFF могут генерировать N бит за такт, таким образом, общая производительность генератора случайных чисел ограничивается только количеством доступных RFF и их максимальной рабочей тактовой частотой.

Самая большая разница между RFF и настоящим генератором случайных чисел заключается в том, что множество RFF могут работать одновременно, независимо друг от друга, с какой-либо синхронностью между ними или без нее. Это полезно в стохастических вычислениях , ^[4]^[5]^[6]^[7]^[8] также известный как случайные импульсные вычисления (RPC) [1] , где множество схем обработки информации работают параллельно. RFF также может найти применение в: протезных имплантатах, таких как искусственная кохлеарная кость или протезы конечностей, обработке изображений вблизи сенсора. ^[9] а также в процессорах искусственного интеллекта. ^[10]^[11]^[12]^[13] Кроме того, учитывая его высокую скорость, один RFF может использоваться для генерации порядка сотен тысяч 256-битных криптографических ключей в секунду или одноразовых данных, не требуя для связи какого-либо специального или проприетарного протокола, что делает его потенциально незаменимым. оборудование безопасности, такое как устройства Интернета вещей, смарт-карты, ключи от машины, а также любого компьютера или устройства цифровой связи.

Хотя технология реализации RFF на кристалле еще молода, ^[2] вполне возможно, что в будущем RFF как электронный элемент появится в универсальных логических микросхемах (таких как интегральные схемы серии 7400 ), в интегральных схемах специального назначения (ASIC) и в микросхемах программируемых вентильных матриц (FPGA), таким образом содействие разработке проектов, которые могли бы извлечь из этого пользу.

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б Стипчевич, Марио (март 2016 г.). «Квантовый случайный триггер и его применение в синтезе случайных частот и генерации истинно случайных чисел» . Обзор научных инструментов . 87 (3): 035113. arXiv : 1308.5719 . Бибкод : 2016RScI...87c5113S . дои : 10.1063/1.4943668 . ISSN 0034-6748 . ПМИД 27036825 . S2CID 24089028 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Кешаварзян, Пуян; Раму, Картик; Тан, Дуй; Вайль, Карлос; Грамулья, Франческо; Тан, Шюэ Сенг; Тнг, Мишель; Лим, Луи; Квик, Элджин; Мандич, Денис; Стипчевич, Марио; Чарбон, Эдоардо (11 сентября 2022 г.). «Квантовый генератор случайных чисел на основе SPAD со скоростью 3,3 Гбит/с». arXiv : 2209.04868 [ cs.CR ].
^ Кешаварзян, Пуян; Раму, Картик; Тан, Дуй; Вайль, Карлос; Грамулья, Франческо; Тан, Шюэ Сенг; Тнг, Мишель; Лим, Луи; Кек, Элджин; Мандич, Денис; Стипчевич, Марио; Чарбон, Эдоардо (2023). «Квантовый генератор случайных чисел на основе SPAD со скоростью 3,3 Гбит/с» . Журнал IEEE твердотельных схем . 58 (9): 2632–2647. Бибкод : 2023IJSSC..58.2632K . дои : 10.1109/JSSC.2023.3274692 . ISSN 0018-9200 . S2CID 258793632 .
^ Фон Нейман, Джон (1995). Сборник Неймана . Ф. Броуди, Тибор Вамос. Сингапур: World Scientific. ISBN 981-02-2201-7 . ОСЛК 32013468 .
^ Алаги, Армин; Цянь, Вэйкан; Хейс, Джон П. (август 2018 г.). «Перспективы и проблемы стохастических вычислений» . Транзакции IEEE по автоматизированному проектированию интегральных схем и систем . 37 (8): 1515–1531. дои : 10.1109/TCAD.2017.2778107 . ISSN 1937-4151 . S2CID 5990686 .
^ Алаги, Армин; Хейс, Джон П. (01 мая 2013 г.). «Обзор стохастических вычислений» . Транзакции ACM во встроенных вычислительных системах . 12 (2с): 92:1–92:19. дои : 10.1145/2465787.2465794 . ISSN 1539-9087 . S2CID 4689958 .
^ Цянь, Вэйкан; Ли, Синь; Ридель, Марк Д.; Базарган, Киа; Лилья, Дэвид Дж. (январь 2011 г.). «Архитектура отказоустойчивых вычислений со стохастической логикой» . Транзакции IEEE на компьютерах . 60 (1): 93–105. дои : 10.1109/TC.2010.202 . ISSN 1557-9956 . S2CID 9969218 .
^ Стипчевич, Марио; Бателич, Матея (07 января 2022 г.). «Аспекты энтропии в улучшенных схемах для биологических компьютеров со случайными импульсами» . Научные отчеты . 12 (1): 115. Бибкод : 2022НатСР..12..115С . дои : 10.1038/s41598-021-04177-9 . ISSN 2045-2322 . ПМК 8741937 . ПМИД 34997140 .
^ Ли, Винсент Т.; Алаги, Армин; Хейс, Джон П.; Сате, Вишвеш; Сезе, Луис (март 2017 г.). «Энергоэффективные гибридные стохастически-бинарные нейронные сети для околосенсорных вычислений» . Конференция и выставка «Проектирование, автоматизация и испытания в Европе» (ДАТА), 2017 г. стр. 13–18. arXiv : 1706.02344 . дои : 10.23919/ДАТА.2017.7926951 . ISBN 978-3-9815370-8-6 . S2CID 1557449 .
^ Уидроу, Бернард; Ким, Янгсик; Пак, Дукан; Перин, Хосе Краузе (01 января 2019 г.), Козьма, Роберт; Алиппи, Чезаре; Чхве, Юнсок; Морабито, Франческо Карло (ред.), «Правило обучения природы» , Искусственный интеллект в эпоху нейронных сетей и мозговых вычислений , Academic Press, стр. 1–30, doi : 10.1016/b978-0-12-815480-9.00001- 3 , ISBN 978-0-12-815480-9 , S2CID 125516633 , получено 27 апреля 2023 г.
^ Каналс, Винсент; Морро, Антони; Оливер, Антони; Аломар, Микель Л.; Росселло, Хосеп Л. (март 2016 г.). «Новая методология стохастических вычислений для эффективной реализации нейронных сетей» . Транзакции IEEE в нейронных сетях и системах обучения . 27 (3): 551–564. дои : 10.1109/TNNLS.2015.2413754 . ISSN 2162-2388 . ПМИД 25915963 . S2CID 3452994 .
^ Рен, АО; Ли, Чжэ; Ван, Яньчжи; Цю, Цинру ; Юань, Бо (октябрь 2016 г.). «Проектирование реконфигурируемых крупномасштабных систем глубокого обучения с использованием стохастических вычислений» . Международная конференция IEEE по перезагрузке компьютеров (ICRC) , 2016 г. стр. 1–7. дои : 10.1109/ICRC.2016.7738685 . ISBN 978-1-5090-1370-8 . S2CID 738155 .
^ Ченг, Цзэнгуан; Риос, Карлос; Пернис, Вольфрам HP; Райт, К. Дэвид; Бхаскаран, Хариш (сентябрь 2017 г.). «Встроенный фотонный синапс» . Достижения науки . 3 (9): e1700160. Бибкод : 2017SciA....3E0160C . дои : 10.1126/sciadv.1700160 . ISSN 2375-2548 . ПМЦ 5617375 . ПМИД 28959725 .

[:0-1] Перейти обратно: ^а ^б Стипчевич, Марио (март 2016 г.). «Квантовый случайный триггер и его применение в синтезе случайных частот и генерации истинно случайных чисел» . Обзор научных инструментов . 87 (3): 035113. arXiv : 1308.5719 . Бибкод : 2016RScI...87c5113S . дои : 10.1063/1.4943668 . ISSN 0034-6748 . ПМИД 27036825 . S2CID 24089028 .

[:1-2] Перейти обратно: ^а ^б Кешаварзян, Пуян; Раму, Картик; Тан, Дуй; Вайль, Карлос; Грамулья, Франческо; Тан, Шюэ Сенг; Тнг, Мишель; Лим, Луи; Квик, Элджин; Мандич, Денис; Стипчевич, Марио; Чарбон, Эдоардо (11 сентября 2022 г.). «Квантовый генератор случайных чисел на основе SPAD со скоростью 3,3 Гбит/с». arXiv : 2209.04868 [ cs.CR ].

[3] Кешаварзян, Пуян; Раму, Картик; Тан, Дуй; Вайль, Карлос; Грамулья, Франческо; Тан, Шюэ Сенг; Тнг, Мишель; Лим, Луи; Кек, Элджин; Мандич, Денис; Стипчевич, Марио; Чарбон, Эдоардо (2023). «Квантовый генератор случайных чисел на основе SPAD со скоростью 3,3 Гбит/с» . Журнал IEEE твердотельных схем . 58 (9): 2632–2647. Бибкод : 2023IJSSC..58.2632K . дои : 10.1109/JSSC.2023.3274692 . ISSN 0018-9200 . S2CID 258793632 .

[4] Фон Нейман, Джон (1995). Сборник Неймана . Ф. Броуди, Тибор Вамос. Сингапур: World Scientific. ISBN 981-02-2201-7 . ОСЛК 32013468 .

[5] Алаги, Армин; Цянь, Вэйкан; Хейс, Джон П. (август 2018 г.). «Перспективы и проблемы стохастических вычислений» . Транзакции IEEE по автоматизированному проектированию интегральных схем и систем . 37 (8): 1515–1531. дои : 10.1109/TCAD.2017.2778107 . ISSN 1937-4151 . S2CID 5990686 .

[6] Алаги, Армин; Хейс, Джон П. (01 мая 2013 г.). «Обзор стохастических вычислений» . Транзакции ACM во встроенных вычислительных системах . 12 (2с): 92:1–92:19. дои : 10.1145/2465787.2465794 . ISSN 1539-9087 . S2CID 4689958 .

[7] Цянь, Вэйкан; Ли, Синь; Ридель, Марк Д.; Базарган, Киа; Лилья, Дэвид Дж. (январь 2011 г.). «Архитектура отказоустойчивых вычислений со стохастической логикой» . Транзакции IEEE на компьютерах . 60 (1): 93–105. дои : 10.1109/TC.2010.202 . ISSN 1557-9956 . S2CID 9969218 .

[8] Стипчевич, Марио; Бателич, Матея (07 января 2022 г.). «Аспекты энтропии в улучшенных схемах для биологических компьютеров со случайными импульсами» . Научные отчеты . 12 (1): 115. Бибкод : 2022НатСР..12..115С . дои : 10.1038/s41598-021-04177-9 . ISSN 2045-2322 . ПМК 8741937 . ПМИД 34997140 .

[9] Ли, Винсент Т.; Алаги, Армин; Хейс, Джон П.; Сате, Вишвеш; Сезе, Луис (март 2017 г.). «Энергоэффективные гибридные стохастически-бинарные нейронные сети для околосенсорных вычислений» . Конференция и выставка «Проектирование, автоматизация и испытания в Европе» (ДАТА), 2017 г. стр. 13–18. arXiv : 1706.02344 . дои : 10.23919/ДАТА.2017.7926951 . ISBN 978-3-9815370-8-6 . S2CID 1557449 .

[10] Уидроу, Бернард; Ким, Янгсик; Пак, Дукан; Перин, Хосе Краузе (01 января 2019 г.), Козьма, Роберт; Алиппи, Чезаре; Чхве, Юнсок; Морабито, Франческо Карло (ред.), «Правило обучения природы» , Искусственный интеллект в эпоху нейронных сетей и мозговых вычислений , Academic Press, стр. 1–30, doi : 10.1016/b978-0-12-815480-9.00001- 3 , ISBN 978-0-12-815480-9 , S2CID 125516633 , получено 27 апреля 2023 г.

[11] Каналс, Винсент; Морро, Антони; Оливер, Антони; Аломар, Микель Л.; Росселло, Хосеп Л. (март 2016 г.). «Новая методология стохастических вычислений для эффективной реализации нейронных сетей» . Транзакции IEEE в нейронных сетях и системах обучения . 27 (3): 551–564. дои : 10.1109/TNNLS.2015.2413754 . ISSN 2162-2388 . ПМИД 25915963 . S2CID 3452994 .

[12] Рен, АО; Ли, Чжэ; Ван, Яньчжи; Цю, Цинру ; Юань, Бо (октябрь 2016 г.). «Проектирование реконфигурируемых крупномасштабных систем глубокого обучения с использованием стохастических вычислений» . Международная конференция IEEE по перезагрузке компьютеров (ICRC) , 2016 г. стр. 1–7. дои : 10.1109/ICRC.2016.7738685 . ISBN 978-1-5090-1370-8 . S2CID 738155 .

[13] Ченг, Цзэнгуан; Риос, Карлос; Пернис, Вольфрам HP; Райт, К. Дэвид; Бхаскаран, Хариш (сентябрь 2017 г.). «Встроенный фотонный синапс» . Достижения науки . 3 (9): e1700160. Бибкод : 2017SciA....3E0160C . дои : 10.1126/sciadv.1700160 . ISSN 2375-2548 . ПМЦ 5617375 . ПМИД 28959725 .

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]