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基于CUDA的并行SM4-GCM設(shè)計與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2020-07-19 14:02
【摘要】:在目前大數(shù)據(jù)以及5G通信時代背景下,高速網(wǎng)絡(luò)通信系統(tǒng)中信息的安全可靠傳輸已經(jīng)成為一大研究熱點,而其中一個重要研究議題就是要確保網(wǎng)絡(luò)上傳輸數(shù)據(jù)的安全性、真實性、完整性和不可否認性。SM4是目前工業(yè)界廣泛采用的分組加密算法,用于保證數(shù)據(jù)的安全性,GCM算法則提供對數(shù)據(jù)的認證,將GCM與SM4算法結(jié)合使用即為SM4-GCM,該算法同時提供對數(shù)據(jù)的加密與認證。最近幾年,GPU并行計算技術(shù)發(fā)展極為迅速,GPU具有強大的并行計算能力,成為高速異構(gòu)計算系統(tǒng)首選加速模塊,本文的研究目標是采用CPU-GPU異構(gòu)計算模型實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高速認證加密,圍繞該目標本文主要做了以下幾個方面的工作:1.對工業(yè)界常用的認證加密方案進行了研究和總結(jié),分析其中的優(yōu)缺點。介紹了CUDA編程模型、存儲器模型及訪問特點、CUDA執(zhí)行模型、SM4-GCM算法基本原理。2.結(jié)合SM4-GCM算法基本原理,對算法進行并行化分析,將算法剖分成三個主要部分,并劃分了串行與并行任務(wù)。3.為實現(xiàn)高效率的數(shù)據(jù)讀寫,引入分級存儲的思想,將共享內(nèi)存作為全局內(nèi)存與寄存器之間的緩存,并基于全局內(nèi)存與共享內(nèi)存的訪存特性,設(shè)計了兩種數(shù)據(jù)存儲模式,既兼顧了全局內(nèi)存對齊合并的訪存特點,又避免了數(shù)據(jù)緩存過程中出現(xiàn)共享內(nèi)存存儲體訪存沖突的問題。而為了解決這兩種數(shù)據(jù)存儲模式相互換的問題,本文設(shè)計了四組地址偏移量查找表,采用查表法快速確定線程讀寫地址,實現(xiàn)了這兩種數(shù)據(jù)存儲模式相互之間無訪存沖突的轉(zhuǎn)換,該思想在后續(xù)的加密與認證模塊中均有體現(xiàn)。4.在設(shè)計加密核函數(shù)過程中,對SM4輪函數(shù)進行優(yōu)化,減少內(nèi)核對寄存器資源的消耗,采用循環(huán)展開,減少冗余指令。結(jié)合相關(guān)密碼學(xué)理論,改進了GCM的認證工作模式。在設(shè)計主機接口函數(shù)過程中,引入了鎖頁內(nèi)存與流,隱藏了CPU與GPU之間的通信延遲。5.結(jié)合GPU相關(guān)參數(shù),調(diào)整相關(guān)核函數(shù)的配置,對本文所設(shè)計的模塊進行測試,進而獲得最佳內(nèi)核配置。在最佳配置基礎(chǔ)上測試了內(nèi)核的性能指標,結(jié)果顯示內(nèi)核的各項指標均達到預(yù)期的效果。在該部分末尾還比較了不同的優(yōu)化措施對模塊性能的影響,并對結(jié)果作出相應(yīng)的分析。本文基于所研究的技術(shù)和方法,對SM4-GCM認證加密算法進行并行化改進,認證加密速度達1.62GB/s,滿足目前5G通信技術(shù)對認證加密速度的要求,程序的移植性較好,應(yīng)用前景廣闊。
【學(xué)位授予單位】:西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:TN918.4
【圖文】:

異構(gòu)計算系統(tǒng)


GPU 加載并行計算任務(wù)之前,CPU 負責管理 GPU 的運行環(huán)境、加載內(nèi)核代碼及相關(guān)數(shù)據(jù)。GPU 執(zhí)行完計算任務(wù)后,再將得到的數(shù)據(jù)送回 CPU 端,供用戶使用。圖2.1 典型的 CPU-GPU 異構(gòu)計算系統(tǒng)為最大程度發(fā)揮CPU-GPU異構(gòu)計算系統(tǒng)的計算能力,需要將計算任務(wù)進行剖分,同時使用 CPU 和 GPU 來執(zhí)行應(yīng)用程序。CPU 端執(zhí)行串行代碼或任務(wù)級并行部分,GPU 端執(zhí)行計算密集型任務(wù),如圖 2.2 所示。圖2.2 計算任務(wù)分割圖

分割圖,代碼


同時使用 CPU 和 GPU 來執(zhí)行應(yīng)用程序。CPU 端執(zhí)行串行代碼或任務(wù)級并行部分,GPU 端執(zhí)行計算密集型任務(wù),如圖 2.2 所示。圖2.2 計算任務(wù)分割圖

軟件架構(gòu)


圖2.3 CUDA 軟件架構(gòu)DA 運行時庫函數(shù),庫函數(shù)為開發(fā)人員提供本數(shù)據(jù)類型、對各種類型計算的定義、主機放設(shè)備全局內(nèi)存以及流調(diào)度功能的實現(xiàn)。DA 應(yīng)用程序工作流程遵循以下模式:數(shù)據(jù)從 CPU 內(nèi)存拷貝到 GPU 顯存;對存儲在 GPU 顯存中的數(shù)據(jù)進行處理;的數(shù)據(jù)從 GPU 顯存拷貝回 CPU 內(nèi)存。了上述工作流程。依照上述工作模式,基于兩個部分:一部分是運行在 CPU 上的主機的數(shù)據(jù)拷貝、設(shè)備初始化以及內(nèi)核運行結(jié)束行在 GPU 上的設(shè)備程序,也稱核函數(shù),核行化處理。

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本文編號:2762515

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