摘 要： 為解決粗粒度密碼邏輯陣列控制開銷大、控制效率低的問題，在研究主流陣列處理架構下三層控制模型的基礎上，提出了一種陣列的四層控制模型，并設計了對應的可編程控制網絡。在規(guī)模為4×4的可編程控制網絡上實現了對AES、A5-1等對稱算法的控制流映射。在65 nm CMOS 工藝下，DC綜合結果顯示總面積為13 712 μm2，折合等效與非門數0.95萬，占陣列面積0.37%。映射AES和A5-1控制流最高頻率分別為1 389 MHz和1 190 MHz，達到面積小、速度快的應用需求。將四層控制模型與三層控制模型進行六個不同性能對比，前者整體性能遠超后者，且能滿足任意網絡互連結構陣列的高效控制需求。

引言

網絡帶寬的增長和網絡安全協(xié)議的多樣化，導致密碼應用不斷擴大及對密碼設備性能要求不斷提高。對于運算密集型的密碼算法，數據流驅動的粗粒度密碼邏輯陣列(Coarse-Grained Cryptographic Logic Array，CGCLA)結構可充分利用其數據并行性和算法流水的特性，達到密碼運算速度快、靈活性高等性能要求。然而面對如此靈活高效的可重構數據通路，若陣列控制器控制效率低，延遲和面積大，則控制時間開銷與數據路徑時間開銷相當，因此控制路徑可能成為關鍵路徑，將導致成本高、擴展性差等問題，所以高效率的控制器將成為CGCLA發(fā)揮其良好性能的關鍵。

本文對3種主流可重構處理架構的控制模式進行研究，發(fā)現ADRES架構的控制器存在面積規(guī)模大、可擴展性差等問題；XPP架構下控制范圍存在局限性、控制流間信息交互難等問題；MorphoSys架構下控制流單一，且存在交互開銷和存儲開銷大的問題。針對以上架構存在的控制缺陷，從對稱密碼算法結構出發(fā)，提取控制流特征，采用了全動態(tài)的配置信息技術，提出了一種性能強大的四層控制模型，并設計了在該模型下面向CGCLA的可編程控制網絡結構，克服了控制器可擴展性差、交互時間長、信息交互難、控制流單一、映射算法困難等問題，從而能很好地支持對分組密碼算法和序列密碼算法的高效控制。

1 主流可重構密碼處理架構控制模型研究

目前，可重構密碼處理架構主要有兩種：陣列結構（ADRES[1]、XPP[2]、MorphoSys[3]、S-RCCPA[4]等）和VLIW結構（Cryptonite[5]、CCproc[6]、RCB-CP[7]等）。對于實現運算密集型密碼算法，陣列結構數據加速、資源利用率等性能更優(yōu)。

ADRES架構由超長指令字處理器控制，屬于集中控制方式，能做到配置信息的周期級切換，但是超長指令字處理器定制性太強，導致面積規(guī)模大、可擴展性差等問題。XPP架構的控制模式屬于半集中式控制，每個陣列處理簇能產生至少一個控制流，通過配置頁面切換，能實現比ADRES架構更為靈活的控制，然而當需要數據流圖或控制流圖交互時，此架構不能實現或者實現效率很低，從而可能造成算法映射困難、配置管理器間交互開銷大等問題。MorphoSys架構由于只有單一的主處理器控制陣列，只能產生單一的控制流，對于多種密碼算法的并行實現適配效率非常低，降低了陣列數據并行性的優(yōu)勢，而且存在控制與運算交互時間長、局部存儲開銷大等問題，所以不能實現高效控制。

將以上3種主流架構的控制模型抽象成三層，如圖1(a)所示，對其進一步改進，抽象成四層控制模型，如圖1(b)所示。在配置頁面層與可重構陣列之間，加入可編程控制器，控制器能夠接收各個處理單元的反饋信息，并根據反饋信息選擇配置頁面，增強了數據流與控制流間信息交互能力，可以提高控制效率，但仍然存在可擴展性差、控制流單一等問題，且此種基于陣列的配置技術在配置頁面切換時會產生巨大功耗。

對四層控制流模型進一步改進，如圖1(c)所示。控制層采用基于網絡互連結構的控制網絡設計，為每個處理單元分配一個能產生簡單控制流的可編程控制器(Programmable Control Element，PCE)，然后結合三維配置信息技術[8]，為陣列的每個處理單元分配存儲空間來存儲算子配置信息，改進后的四層控制模型通過可編程控制器網絡互連可以產生不同或者復雜的控制流，通過三維配置信息技術能夠完成全動態(tài)配置，且能克服基于陣列配置技術帶來的頁面切換功耗大的問題。

2 對稱密碼算法控制方法研究

為設計合適的粗粒度密碼邏輯陣列可編程控制器，就必須從對稱密碼算法的結構特征出發(fā)，總結提取合適的控制方法。

2.1 數據流復用控制

無論是分組密碼算法的輪運算、序列密碼算法的記憶部件更新，還是雜湊算法消息擴展運算和輪運算，都滿足迭代原則，其數據流呈現很強的規(guī)律性：每次運算都使用了完全相同的數據流，每組中間數據都只與下一組數據直接相關。

2.2 不等長數據路徑控制

分組和雜湊密碼算法在一個分組內需要計算多路數據，如圖2(a)所示。而每一路數據可能需要不同的操作，操作數據也有可能不同，為保證得到正確的計算結果，一般有兩種可行方案，第一種是在較短的路徑中插入無效操作使其與較長路徑等長，如圖2(b)所示。在路徑較多的情況下，該方式變得很復雜，且浪費資源。第二種是通過不斷向自身賦值的方式保持原值不變從而使較短的數據流停止，如圖2(c)所示，等到另一數據算出正確結果后再切換到下一數據流圖進行運算，即原來的一張流圖將被拆成兩張子圖，然而雜湊算法內部一般存在很多路數的運算，所以不適合采用第二種方式。在此，基于第二種用子圖切換實現等待的方式，提出一種寄存器等待的方式，如圖2(d)所示，通過使能寄存器，達到不同路徑的同步。相比前兩種方式，提高了資源利用率，也減少了子圖的數量，從而可以減少控制復雜度。

2.3 切換控制

對稱密碼算法一般由多個執(zhí)行不同運算的階段組成，相應的對稱密碼算法全局數據流圖一般由多個不同的子圖構成。分組密碼算法可分為初始運算、輪運算、輸出運算3個階段，序列密碼算法大致可分為密鑰輸入、記憶部件初始化和置亂輸出3個階段，而雜湊算法的每一輪采用的是完全相同的運算結構，一般不存在階段劃分。

2.4 鐘控、控選結構控制

與分組密碼算法任意時刻有確定的數據流圖不同，序列密碼算法由于鐘控模型的存在，導致數據流有不確定性，這就要求在運算中臨時確定數據流圖，滿足此要求一種方法是采用選擇結構，同時實現兩路鐘控運算，相當于將控制流整合至數據流中，使其也同樣具有固定的數據流，代價是需要更多的資源，運算變得更加復雜。另一種方法是將計算鐘控值所需的抽取位傳遞至控制流，控制流根據抽取位決定數據流圖選擇，如圖3所示。這種方法資源變少、運算簡單，但控制流與控制流關系更加復雜。