論文の概要: A System for Generating Non-Uniform Random Variates using Graphene Field-Effect Transistors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14111v2
• Date: Wed, 28 Oct 2020 10:36:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 23:44:54.946044
• Title: A System for Generating Non-Uniform Random Variates using Graphene Field-Effect Transistors
• Title（参考訳）: グラフェン電界効果トランジスタを用いた非一様ランダム変量生成システム
• Authors: Nathaniel Joseph Tye, James Timothy Meech, Bilgesu Arif Bilgin, Phillip Stanley-Marbell
• Abstract要約: グラフェン電界効果トランジスタの転送特性に基づいたハードウェア非一様乱数生成手法を提案する。 この方法はカスタムコンピューティングシステムに統合できる。 モンテカルロ積分を最大2$times$の係数で高速化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.867517731896504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new method for hardware non-uniform random number generation based on the transfer characteristics of graphene field-effect transistors (GFETs) which requires as few as two transistors and a resistor (or transimpedance amplifier). The method could be integrated into a custom computing system to provide samples from arbitrary univariate distributions. We also demonstrate the use of wavelet decomposition of the target distribution to determine GFET bias voltages in a multi-GFET array. We implement the method by fabricating multiple GFETs and experimentally validating that their transfer characteristics exhibit the nonlinearity on which our method depends. We use the characterization data in simulations of a proposed architecture for generating samples from dynamically-selectable non-uniform probability distributions. Using a combination of experimental measurements of GFETs under a range of biasing conditions and simulation of the GFET-based non-uniform random variate generator architecture, we demonstrate a speedup of Monte Carlo integration by a factor of up to 2$\times$. This speedup assumes the analog-to-digital converters reading the outputs from the circuit can produce samples in the same amount of time that it takes to perform memory accesses.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフェン電界効果トランジスタ (GFET) の転送特性に基づいたハードウェア非一様乱数生成手法を提案する。 この方法は任意の単変量分布のサンプルを提供するカスタムコンピューティングシステムに統合できる。 また、ターゲット分布のウェーブレット分解を用いて、マルチGFETアレイにおけるGFETバイアス電圧を決定する。 提案手法は,複数のGFETを作製し,その転写特性が本手法に依存する非線形性を示すことを実験的に検証する。 提案手法のシミュレーションでは,動的選択可能な非一様確率分布からサンプルを生成するためにキャラクタリゼーションデータを用いる。 様々なバイアス条件下でのGFETの実験的測定とGFETに基づく非一様ランダム変量発生器アーキテクチャのシミュレーションを組み合わせることで,モンテカルロ積分を最大2$\times$で高速化することを示した。 このスピードアップは、回路から出力を読み取るアナログ-デジタル変換器が、メモリアクセスの実行に要する時間と同じ時間でサンプルを生成することができると仮定する。

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