近日，广东工业大学集成电路学院在大数模乘硬件加速领域取得重要进展，研究成果“FLALM: A Flexible Low Area-Latency Montgomery Modular Multiplication on FPGA”在《IEEE Transactions on Computers》上发表。这是广东工业大学集成电路学院首次以第一作者单位在TC上发表论文，充分展示了广工在数字集成电路设计领域的积累和科研实力。集成电路学院博士研究生谢宇俊为该论文第一作者，刘远教授及蔡述庭教授为论文通讯作者。
《IEEE Transactions on Computers》是IEEE在计算机领域最具影响力的期刊之一，也是中国计算机学会（CCF）的A类推荐期刊。该期刊创办于1952年，是计算机领域历史最悠久的期刊之一，每年发表论文仅200余篇，投稿录用率不足10%。
大数模乘是RSA、椭圆曲线密码、半同态和全同态等众多公钥密码学算法中最关键的运算之一，其对芯片性能与面积影响极大。蒙哥马利模乘算法是目前被应用最广泛的大数模乘算法。
图1 FLALM硬件结构图
该论文提出了一种可扩展精度、低面积-延时的蒙哥马利模乘算法硬件加速器（FLALM），该加速器同时支持模平方运算，创新点包括：
1. 一种新的基于FIPS（finely integrated product scanning）模乘的模平方调度算法，该算法仅需要新增少量控制便能使FIPS模乘支持模平方运算；
2. 一种新的双调度方法，该方法解决了单运算引擎在高性能场景下算法数据竞争的问题；
3. 低延时-面积硬件结构：该结构采用了电路复用和并行计算的硬件加速方法，平衡了各个关键路径的延时，关键算子Karatsuba Multiplication和Interative Compressor的利用率在连续运算过程中均接近100%。
通过在FPGA（Virtex-7平台）上的实现结果表明：在计算1024位和2048位GMM时，FLALM的面积*延迟（AL）值比目前最先进的可扩展参考方案提高了38.1%和44.7%；在计算SMM时，AL值的优势分别提升至73.7%和86.3%。
[1] Y. Xie, Y. Liu, X. Zheng, B. Lan, D. Lei, D. Xiang, S. Cai, and X. Xiong, “FLALM: A Flexible Low Area-Latency Montgomery Modular Multiplication on FPGA,” IEEE transactions on Computers, 2024. 10.1109/TC.2024.3457739.
文章来源：广东工业大学集成电路学院
