【摘要】：在目前大數(shù)據(jù)以及5G通信時(shí)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(diǎn),而其中一個(gè)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(shí)性、完整性和不可否認(rèn)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(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)證,將GCM與SM4算法結(jié)合使用即為SM4-GCM,該算法同時(shí)提供對(duì)數(shù)據(jù)的加密與認(rèn)證。最近幾年,GPU并行計(jì)算技術(shù)發(fā)展極為迅速,GPU具有強(qiáng)大的并行計(jì)算能力,成為高速異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)首選加速模塊,本文的研究目標(biāo)是采用CPU-GPU異構(gòu)計(jì)算模型實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高速認(rèn)證加密,圍繞該目標(biāo)本文主要做了以下幾個(gè)方面的工作:1.對(duì)工業(yè)界常用的認(rèn)證加密方案進(jìn)行了研究和總結(jié),分析其中的優(yōu)缺點(diǎn)。介紹了CUDA編程模型、存儲(chǔ)器模型及訪問特點(diǎn)、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(duì)算法進(jìn)行并行化分析,將算法剖分成三個(gè)主要部分,并劃分了串行與并行任務(wù)。3.為實(shí)現(xiàn)高效率的數(shù)據(jù)讀寫,引入分級(jí)存儲(chǔ)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(jì)了兩種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式,既兼顧了全局內(nèi)存對(duì)齊合并的訪存特點(diǎn),又避免了數(shù)據(jù)緩存過程中出現(xiàn)共享內(nèi)存存儲(chǔ)體訪存沖突的問題。而為了解決這兩種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式相互換的問題,本文設(shè)計(jì)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(shí)現(xiàn)了這兩種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(rèn)證模塊中均有體現(xiàn)。4.在設(shè)計(jì)加密核函數(shù)過程中,對(duì)SM4輪函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,減少內(nèi)核對(duì)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(jìn)了GCM的認(rèn)證工作模式。在設(shè)計(jì)主機(jī)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(duì)本文所設(shè)計(jì)的模塊進(jìn)行測(cè)試,進(jìn)而獲得最佳內(nèi)核配置。在最佳配置基礎(chǔ)上測(cè)試了內(nèi)核的性能指標(biāo),結(jié)果顯示內(nèi)核的各項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)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(duì)模塊性能的影響,并對(duì)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(duì)SM4-GCM認(rèn)證加密算法進(jìn)行并行化改進(jìn),認(rèn)證加密速度達(dá)1.62GB/s,滿足目前5G通信技術(shù)對(duì)認(rèn)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN918.4
【圖文】：

GPU 加載并行計(jì)算任務(wù)之前，CPU 負(fù)責(zé)管理 GPU 的運(yùn)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(jì)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(jì)算系統(tǒng)為最大程度發(fā)揮CPU-GPU異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的計(jì)算能力，需要將計(jì)算任務(wù)進(jìn)行剖分，同時(shí)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(jí)并行部分，GPU 端執(zhí)行計(jì)算密集型任務(wù)，如圖 2.2 所示。圖2.2 計(jì)算任務(wù)分割圖

同時(shí)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(jí)并行部分，GPU 端執(zhí)行計(jì)算密集型任務(wù)，如圖 2.2 所示。圖2.2 計(jì)算任務(wù)分割圖

圖2.3 CUDA 軟件架構(gòu)DA 運(yùn)行時(shí)庫(kù)函數(shù)，庫(kù)函數(shù)為開發(fā)人員提供本數(shù)據(jù)類型、對(duì)各種類型計(jì)算的定義、主機(jī)放設(shè)備全局內(nèi)存以及流調(diào)度功能的實(shí)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(duì)存儲(chǔ)在 GPU 顯存中的數(shù)據(jù)進(jìn)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(gè)部分：一部分是運(yùn)行在 CPU 上的主機(jī)的數(shù)據(jù)拷貝、設(shè)備初始化以及內(nèi)核運(yùn)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(hào)：2762515