Les limites physiques des circuits à base de silicium étant en passe d'être atteintes, de nouveaux moyens doivent être trouvés pour outrepasser la fin de la loi de Moore. Beaucoup d'applications peuvent tolérer des approximations dans leurs calculs à différents niveaux, sans dégrader la qualité de leur sortie, ou en la dégradant de manière acceptable. Cette thèse se concentre sur les architectures arithmétiques approximatives afin de saisir cette opportunité. Tout d'abord, une étude critique de l'état de l'art des additionneurs et multiplieurs approximatifs est présentée. Ensuite, un modèle de propagation d'erreur virgule-fixe mettant en œuvre la densité spectrale de puissance est proposée, suivi d'un modèle de propagation du taux d'erreur binaire positionnel des opérateurs approximatifs. Les opérateurs approximatifs sont ensuite utilisés pour la reproduction des effets de la VOS dans les opérateurs arithmétiques exacts. Grâce à notre outil de travail open-source ApxPerf et ses bibliothèques synthétisables C++ apx_fixed pour les opérateurs approximatifs et ct_float pour l'arithmétique flottante basse consommation, deux études consécutives sont proposées, basées sur des applications de traitement du signal complexes. Tout d'abord, les opérateurs approximatifs sont comparés à l'arithmétique virgule-fixe, et la supériorité de la virgule-fixe est soulignée. Enfin, la virgule fixe est comparée aux petits flottants dans des conditions équivalentes. En fonction des conditions applicatives, la virgule-flottante montre une compétitivité inattendue face à la virgule-fixe. Les résultats et discussions de cette thèse donnent un regard nouveau sur l'arithmétique approximative et suggère de nouvelles directions pour le futur des architectures efficaces en énergie. / The physical limits being reached in silicon-based computing, new ways have to be found to overcome the predicted end of Moore's law. Many applications can tolerate approximations in their computations at several levels without degrading the quality of their output, or degrading it in an acceptable way. This thesis focuses on approximate arithmetic architectures to seize this opportunity. Firstly, a critical study of state-of-the-art approximate adders and multipliers is presented. Then, a model for fixed-point error propagation leveraging power spectral density is proposed, followed by a model for bitwise-error rate propagation of approximate operators. Approximate operators are then used for the reproduction of voltage over-scaling effects in exact arithmetic operators. Leveraging our open-source framework ApxPerf and its synthesizable template-based C++ libraries apx_fixed for approximate operators, and ct_float for low-power floating-point arithmetic, two consecutive studies are proposed leveraging complex signal processing applications. Firstly, approximate operators are compared to fixed-point arithmetic, and the superiority of fixed-point is highlighted. Secondly, fixed-point is compared to small-width floating-point in equivalent conditions. Depending on the applicative conditions, floating-point shows an unexpected competitiveness compared to fixed-point. The results and discussions of this thesis give a fresh look on approximate arithmetic and suggest new directions for the future of energy-efficient architectures.

Ces travaux de thèse portent sur l'accélération de calculs de la cryptographie sur courbes elliptiques (ECC) grâce à une représentation peu habituelle des nombres, appelée représentation modulaire des nombres (ou RNS pour residue number system). Après un état de l'art de l'utilisation du RNS en cryptographie, plusieurs nouveaux algorithmes RNS, plus rapides que ceux de l'état de l'art, sont présentés. Premièrement, nous avons proposé un nouvel algorithme d'inversion modulaire en RNS. Les performances de notre algorithme ont été validées via une implantation FPGA, résultant en une inversion modulaire 5 à 12 fois plus rapide que l'état de l'art, pour les paramètres cryptographiques testés. Deuxièmement, un algorithme de multiplication modulaire RNS a été proposé. Cet algorithme décompose les valeurs en entrée et les calculs, afin de pouvoir réutiliser certaines parties lorsque c'est possible, par exemple lors du calcul d'un carré. Il permet de réduire de près de 25 % le nombre de pré-calculs à stocker et jusqu'à 10 % le nombre de multiplications élémentaires pour certaines applications cryptographiques (p. ex. le logarithme discret). Un algorithme d'exponentiation reprenant les mêmes idées est aussi présenté, réduisant le nombre de multiplications élémentaires de 15 à 22 %, contre un surcoût en pré-calculs à stocker. Troisièmement, un autre algorithme de multiplication modulaire RNS est proposé, ne nécessitant qu'une seule base RNS au lieu de 2 pour l'état de l'art, et utilisable uniquement dans le cadre ECC. Cet algorithme permet, pour certains corps bien spécifiques, de diviser par 2 le nombre de multiplications élémentaires et par 4 les pré-calculs à stocker. Les premiers résultats FPGA donnent des implantations de notre algorithme jusqu'à 2 fois plus petites que celles de l'algorithme de l'état de l'art, pour un surcoût en temps d'au plus 10 %. Finalement, une méthode permettant des tests de divisibilités multiples rapides est proposée, pouvant être utilisée en matériel pour un recodage de scalaire, accélérant certains calculs pour ECC. / The main objective of this PhD thesis is to speedup elliptic curve cryptography (ECC) computations, using the residue number system (RNS). A state-of-art of RNS for cryptographic computations is presented. Then, several new RNS algorithms, faster than state-of-art ones, are proposed. First, a new RNS modular inversion algorithm is presented. This algorithm leads to implementations from 5 to 12 times faster than state-of-art ones, for the standard cryptographic parameters evaluated. Second, a new algorithm for RNS modular multiplication is proposed. In this algorithm, computations are split into independant parts, which can be reused in some computations when operands are reused, for instance to perform a square. It reduces the number of precomputations by 25 % and the number of elementary multiplications up to 10 %, for some cryptographic applications (for example with the discrete logarithm). Using the same idea, an exponentiation algorithm is also proposed. It reduces from 15 % to 22 % the number of elementary multiplications, but requires more precomputations than state-of-art. Third, another modular multiplication algorithm is presented, requiring only one RNS base, instead of 2 for the state-of-art. This algorithm can be used for ECC and well-chosen fields, it divides by 2 the number of elementary multiplications, and by 4 the number of precomputations to store. Partial FPGA implementations of our algorithm halves the area, for a computation time overhead of, at worse, 10 %, compared to state-of-art algorithms. Finally, a method for fast multiple divisibility tests is presented, which can be used in hardware for scalar recoding to accelerate some ECC computations.