面向众核GPU结构的椭圆曲线加密流化技术
针对椭圆曲线加密系统的加密速度不能满足实时性要求的现状,分析了椭圆曲线加密机制(Elliptic Curve Cryptography,ECC)潜在的并行性,研究了GPU众核多线程及共享存储空间和只读Cache对ECC性能提升的影响,提出了以GPU强大计算资源和有效的存储带宽来流化加速ECC的方法.实验结果显示,在支持计算统一设备架构(Computing Unified Device Architecture,CUDA)的GPU上流化实现的ECC原型系统与优化的CPU实现相比可获得高达66×的加速度比.另外,针对ECC的流化并行及优化技术町作为一般方法推广至其它流体系结构.
GPU、椭圆曲线加密、流化并行、优化、计算统一设备架构
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家"973"计划资助项目2007CB310901;国家自然科学基金资助项目60803041;国防科技大学优秀研究生创新资助项目B090603
2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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