METHOD OF GENERATING ENERGY EFFICIENT CODES

В. В. Ярещенко; В. В. Косенко

doi:10.26906/SUNZ.2025.1.213-217

Автор(и)

В. В. Ярещенко Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
В. В. Косенко Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.1.213-217

Ключові слова:

кодування, коди одиничних відстаней, енергоефективне кодування, комутаційна активність, еквівалентність

Анотація

У статті розглядається актуальна проблема зниження потужності, що розсіюється, в глобальних
лініях зв'язку при збереженні високої продуктивності. Висока комутаційна активність призводить до значних втрат
через ємності зв'язку між довгими лініями. Вони є одним із самих енергоємних компонентів убудованої системи.
Використання кодів Грея не тільки зменшує динамічні втрати енергії в адресній шині, але також мінімізує втрати зв'язку
між близько розташованими лініями. Однак, код Грея має низьку збалансованість і велику кількість перемикань бітів.
Досліджено методи побудови альтернативних кодів Грея, що дозволяють зменшити кількість перемикань на шинах.
Мета статті полягає у розробці методу побудови кодів одиничної відстані, визначення видів кодових перетворень та
формування системи різних типових представників. Отримано оцінки їх кількості, визначено характеристики,
сформовано каталоги типових представників. Застосування розробленого методу дозволить аналізувати та вибирати
коди з найкращими властивостями та в результаті отримувати найкращі результати з погляду мережевих затримок,
витрат на електроенергію та інших конструктивних обмежень для комп'ютерних систем.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

1. Taha T. B., Barzinjy A. A., Hussain F. H. Nanotechnology and computer science: Trends and advances. Memories-Materials, Devices, Circuits and Systems. 2022. Vol. 2. P. 100011. DOI: https://doi.org/10.1016/j.memori.2022.100011 DOI: https://doi.org/10.1016/j.memori.2022.100011

2. Samanth R., Nayak S. G., Nempu P. B. A Novel Multiply-Accumulator Unit Bus Encoding Architecture for Image Processing Applications. Iranian Journal of Electrical and Electronic Engineering. 2023. Vol. 19. №. 1. P. 1 – 11. DOI:https://doi.org/10.22068/IJEEE.19.1.2391

3. Chennakesavulu M., Prasad T. J., Sumalatha V. Data encoding techniques to improve the performance of system on chip. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences. 2022. Vol. 34. №. 2. P. 492–503. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2018.12.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2018.12.003

4. Huffman W. C., Kim J. L., Solé P. Concise encyclopedia of coding theory. Chapman and Hall/CRC, 2021. 998p. https://doi.org/10.1201/9781315147901 DOI: https://doi.org/10.1201/9781315147901

5. Serkov A. Noise stability of mobile telecommunication systems / A. Serkov, K. Trubchaninova, B. Lazurenko // Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal. – Poltava: PNTU, 2020. – VOL. 2 (60). – P. 169-172. DOI:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.2.169 DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.2.169

6. Mittal S., Nag S. A survey of encoding techniques for reducing data-movement energy //Journal of Systems Architecture. – 2019. – Vol. 97. – P. 373-396. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2018.11.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2018.11.001

7. Beletsky A. Ya. Generalized Gray Transforms and Synthesis Symmetric Systems of Walsh functions, Telecommunications and Radio Engineeringю - Vol. 78. - № 4, 2019, p.p. 305-326. DOI:10.1615/TelecomRadEng.v78.i4.30 DOI: https://doi.org/10.1615/TelecomRadEng.v78.i4.30

8. Beletsky A. Conceptual Bases of Gray Transformations and Discrete Vilenkin-Crestenson Functions Systems //WSEAS Transactions on Computers. – 2023. – Vol. 22. – С. 44-56. DOI: 10.37394/23205.2023.22.5 DOI: https://doi.org/10.37394/23205.2023.22.5

9. Bouyuklieva S., Bouyukliev I., Bakoev V., Pashinska-Gadzheva, M. Generating m-Ary Gray Codes and Related Algorithms //Algorithms. – 2024. – Vol. 17. – №. 7. – С. 311. 331. -https://doi.org/10.3390/a17070311 DOI: https://doi.org/10.3390/a17070311

10. Phillips A. T., Wick M. R. A dynamic programming approach to generating a binary reflected gray code sequence //Proc. 38th Annual Midwest Instruction and Computing Symposium. – 2005. 11р [RS 95]. Rasmussen D. J., Savage C. D. Gray Code Enumeration of Families of Integer Partitions/.Journal of Combinatorial Theory, Series A. / – 1995. P. 201-229. https://doi.org/10.1016/0097-3165(95)90090-X DOI: https://doi.org/10.1016/0097-3165(95)90090-X

11. Nimbe P., Yeng P., Okyere E., Weyori B., Adekoya A. Innovative Approaches to Classical and Quantum Reflected Binary Code Generation using Pascal Triangle, Reversible N-Input C-Gate and Reversible N-Input Q-Gate //Journal of Algebraic Statistics. – 2022. – Vol. 13. – №. 3. – P. 4708-4734.

12. Islam, M. N., & Foysal, A. B. (2009). Algorithms for generating binary reflected gray code sequence: Time efficient approaches. Proceedings - 2009 International Conference on Future Computer and Communication, ICFCC . – 2009.- № 79. - P. 79–83. https://doi.org/10.1109/ICFCC.2009.41 DOI: https://doi.org/10.1109/ICFCC.2009.41

13. Mutze, T., & Nummenpalo, J. (2018). Efficient computation of middle levels gray codes. ACM Transactions on Algorithms, 14(2), 915–927. https://doi.org/10.1007/978-3-662-48350-3_76 DOI: https://doi.org/10.1145/3170443

14. Zhou Y., Panetta K., Chen C. (n, k, p)-Gray code for image systems //IEEE transactions on cybernetics. – 2013. – Vol. 43. – №. 2. – С. 515-529. doi: https://10.1109/TSMCB.2012.2210706 DOI: https://doi.org/10.1109/TSMCB.2012.2210706

15. Wang, X., Su, Y., Zhang, H., & Zou, C. A new hybrid image encryption algorithm based on Gray code transformation and snake-like diffusion //The Visual Computer. – 2022. – P. 1-22. https://doi.org/10.1007/s00371-021-02224-0 DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-021-02224-0

16. Tahiri M., Karmouni H., Bencherqui A., Daoui A., Sayyouri M., Qjidaa H., Hosny K. New color image encryption using hybrid optimization algorithm and Krawtchouk fractional transformations //The Visual Computer. – 2023. – Vol. 39. – №. 12. – P. 6395-6420. http://dx.doi.org/10.1007/s00371-022-02736-3 DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-022-02736-3

17. Arora U. A review of mathematical methods for construction of Gray codes./GANITA, Vol.71(2), 2021, P 153-164.

18. Meenakshi G., Gupta S. Advanced level cyclic gray codes with application //International Journal of Electronics Communication and Computer Technology (IJECCT). – 2014. – Vol. 4. – №. 3. – P. 619-622.

19. Jacques, M., Wong, D., & Woo, K. (2020). Generating Gray codes for weak orders in constant amortized time. Discrete Mathematics, 343(10), 111992. doi:10.1016/j.disc.2020.111992 DOI: https://doi.org/10.1016/j.disc.2020.111992

20. Yareshchenko V. Coding to reduce the energy of data movement / V. Yareshchenko, V. Kosenko // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ. – 2023. – Vol. 1 (71). – P. 159-162. DOI:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2023.1.159. DOI: https://doi.org/10.26906/SUNZ.2023.1.159

21. Yareschenko, V. V., Kosenko, V. V. (2023), “Low energy coding.” Electronic and mechatrony systems: theory, innovation, practice: Coll. Sciences. BC according to the materials of IX All -Ukrainian. scientific-practical. conf., 10 November. Poltava: Nat. Univ. Yuri Kondratyuk. P. 67–68.