大数乘法的GPU加速实现

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.