基于GPU的域乘法并行算法的改进研究

摘要

文章介绍了GF (2m)域乘法运用CUDA编程语言在GPU(Graphic Processing Unit)上的并行加速的一般算法,并提出同样运用CUDA在GPU上实现的新型GF (2m)域乘法NPU-MUL并行算法,相较前者,该算法减少了大量对GPU全局存储器的原子操作.通过在NVIDIA公司的显示卡GeForce GTS 250上实现两种算法,表明NPU-MUL的运行时间是一般域乘法的运行时间的五分之一.