[發明專利]用于消息散列算法的消息擴展的光電集成電路

有效

• 申請號: 202111190819.5
• 申請日: 2021-10-13
• 公開（公告）號: CN113642725B
• 公開（公告）日: 2022-03-08
• 發明（設計）人: 戴瓊海;鄧辰辰;鄭紀元;吳嘉敏
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G06N3/067
• 分類號: G06N3/067;G06N3/08
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張娜

本申請涉及電數字數據處理技術領域，特別涉及一種用于消息散列算法的消息擴展的光電集成電路，光電集成電路上集成設置有第一至第N級光學神經網絡和調制器組，其中，調制器組包括多個調制器，用于通過多個調制器將預設數字調制信息加載至多路相干光信號；第一至第N級光學神經網絡，用于對通過波導并行輸入的多路相干光信號按照從第一至第N級進行消息散列算法中的消息擴展運算，其中，通過每級光學神經網絡對加載至多路相干光信號的消息進行消息擴展運算，逐級擴展至滿足擴展條件的多個擴展光信號。由此，通過光信號進行計算，有效提高了性能，且能耗更低，大幅提升能量效率，解決了安全散列運算的功耗大，性能提升受限的問題。

技術領域

本申請涉及電數字數據處理技術領域，特別涉及一種用于消息散列算法的消息擴展的光電集成電路。

背景技術

安全散列算法（Secure Hash Algorithm，SHA）能計算出一個數字消息所對應的長度固定的消息摘要，常應用于數字簽名和數據完整性檢查中。傳統安全散列算法大多是軟件來實現的，具有中間值可能會被截取的風險，導致明文可能會被反推出來，同時軟件的計算速率低。通過單純電路ASIC（Application SpecificIntegrated Circuit，專用集成電路）和GPU（graphics processing unit，圖形處理器）可以克服這些缺點，但是隨著摩爾定律的放緩甚至走向終結，基于傳統集成電路工藝的硬件電路面臨著性能和能效的瓶頸。光電計算技術具有高性能、低功耗等優勢，有潛力解決目前安全散列算法實現所面臨的算力和功耗瓶頸。

相關技術中，高吞吐率SHA-256算法實現通常基于寄存器或鎖存器的全流水硬件實現方式，但是動態翻轉功耗較大，且64級消息擴展函數計算中有16級無效運算，產生了不必要的動態功耗。同時，基于傳統集成電路的性能也受限于功耗的嚴苛要求，亟待解決。

發明內容

本申請提供一種用于消息散列算法的消息擴展的光電集成電路，以解決安全散列運算的功耗大，性能提升受限的問題，具有更低的單位計算能耗。

本申請實施例提供一種用于消息散列算法的消息擴展的光電集成電路，光電集成電路上集成設置有第一至第N級光學神經網絡和調制器組，其中，

所述調制器組包括多個調制器，用于通過所述多個調制器將預設數字調制信息加載至多路相干光信號；

所述第一至第N級光學神經網絡，用于對通過波導并行輸入的所述多路相干光信號按照從第一至第N級進行消息散列算法中的消息擴展運算，其中，通過每級光學神經網絡對加載至所述多路相干光信號的消息進行消息擴展運算，逐級擴展至滿足擴展條件的多個擴展光信號。

可選地，所述第一至第N級光學神經網絡中每級光學神經網絡均包括第一至第十六路輸入端和第一至第十六路輸出端，其中，第一級光學神經網絡的第一至第十六路輸入端用于接收通過波導并行輸入的第一至第十六相干光信號。

可選地，在第二至第N級光學神經網絡中，

每級光學神經網絡的輸入端通過光纖與前一級光學神經網絡的第一至第十五輸出端一一對應相連。

可選地，每級光學神經網絡均包括第一微納光學衍射線陣列和第二微納光學衍射線陣列，其中，在每級光學神經網絡中：

所述第一微納光學衍射線陣列的第一輸入端與第二路輸入端之間通過光纖相連、第二輸入端與第十五路輸入端之間通過光纖相連、第三輸入端與第十六路輸入端之間通過光纖相連，所述第一微納光學衍射線陣列的輸出端與所述第二微納光學衍射線陣列的第二輸入端之間通過光纖相連，用于將第二路輸入端、第十五路輸入端和第十六路輸入端的相干光信號進行第一衍射運算，并將衍射運算得到的第一衍射光信號輸入至所述第二微納光學衍射線陣列；