大数乘法的GPU加速实现

• 作者: 唐天泽 孙玲 谢星 韩赛飞 黄新明
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 大数乘法 图形处理器 全同态加密
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 3075-3077
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.10.045

摘要

大数乘法是公钥加密中最为核心的计算环节之一,快速实现大数乘法单元也是RSA、ElGamal、全同态等密码体制急需解决的问题之一.目前,基于C++的NTL+ GMP库函数虽然能在CPU上实现高精度的大数乘法,但其仍不能满足加密对实时性的要求.针对全同态加密应用需求,提出了一种基于Sch(o)nhage-Strassen算法的大数乘法GPU加速方法.通过比较相同实验平台下仅用CPU和GPU+ CPU异构方法实现的大数乘法运算,验证了设计方法的正确性和有效性.实验结果表明,采用该方法实现的相同大数乘法运算所需的时间比在多核CPU平台实现所需的时间有12倍以上的加速.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙玲	南通大学电子信息学院	68	237	8.0	11.0
3	唐天泽	南通大学电子信息学院	3	9	2.0	3.0
6	黄新明	南通大学电子信息学院	6	15	2.0	3.0
10	谢星	南通大学电子信息学院	13	21	2.0	3.0
11	韩赛飞	南通大学电子信息学院	6	15	2.0	3.0