基于GPU的SHA-2哈希算法的快速实现及应用
发布时间：2021-07-07 13:06
随着十几年来GPU硬件制造技术的不断提升,GPU计算能力以接近摩尔定律的速度飞速发展着。得益于GPU设备的可编程性、高吞吐量和高并发能力,GPU通用计算成为研究热点,也越来越多的被用于高性能计算。作为两大GPU通用计算平台之一的OpenCL平台,提供了更广泛的硬件支持。本文在OpenCL平台上研究基于GPU设备的SHA-2系列哈希算法的快速实现及应用。文章结合GPU硬件结构特点,提出了降低GPU计算量、降低GPU额外开销和增加GPU设备占用率这三条GPU优化原则。在这些原则的基础上,本文总结了一系列存储访问方面和算法结构方面的优化方法,并针对性地提出了 SHA-2系列算法的快速实现方案。本文将SHA-2系列算法的快速实现方案应用于口令恢复,设计并实现了基于GPU的高性能SHA-2 口令恢复算法。该算法支持多种口令恢复模式,实现了不同模式下的并行口令哈希计算。实验数据说明,优化后的SHA-2系列口令恢复算法有效降低了算法计算量和额外开销、有效提高了设备利用率和算法性能,在口令恢复方面比CPU和FPGA设备有着显著优势。在掩码模式下,优化后的SHA-256和SHA-512 口令恢复算法在A...
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
召GC卜通用标且寄存器LICa己卜们(SGPR.，日K日)
??ＧＣＮ架构的计算单元的设计和上一代架构截然不同，如图２－３所示，每个??ＧＣＮ计算单元包．括１个标量ＡＬＵ?（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ?Ｌｏｇｉｃａｌ?Ｕｎｉｔ，运算器）单元和６４个??矢量ＡＬＵ单元标量ＡＬＵ単元和８ＫＢ的标量逋用寄存器（ＳｃａｌａｒＧｅｎｅｒａｌ－ｐｕｒｐｏｓｅ??Ｒｅｇｉｓｔｅｒ，简称ＳＧＰＲ＞相连；６４个矢量ＡＬＵ单元均分到４个ＳＩＭＤ单元中，每??个ＳＩＭＤ．牟元还拥有一片６４ＫＢ的矢量通用寄存器．（Ｖｅｃｔｏｒ?Ｇｅｎｅｒａｌ?Ｐｕｒｐｏｓｅ?Ｒｅｇｉｓｔｅｒ，．??简称ＶＧＰＲ）。整个计算单元共享一片１６ＫＢ的一级读写缓存、指令调度单元和一??些其他硬件资源。??对应到ＯｐｅｎＣＬ标准Ｊｖ每个矢鐘ＡＬＵ单元对应为一个处理单元，每个ｗｏｒｋ－??ｉｔｅｍ运行在不词的矢量ＡＬＵ单元Ｊｊ＊在．ＯｐｅｎＣＬ执行模凰中，ｗｏｒｋ－ｉｔｅｍ被组銳??成ｗｏｒｋ－ｇｒｏｕｐ?Ｃ作组的形式存在，同一Ｈ作组内的线程会并行运行在同一??个计算单元内，菌一个计算单元可以并行运行多个：！：作组。??ＧＣＮ架构＿的ＧＰＵ以６４个ｗｏｒｋ－ｉｔｅｍ为最小调废單位
２．２．１平台模型??ＯｐｅｎＣＬ的平台模型包括一个Ｈｏｓｔ?Ｃ主机）和一个或多个Ｄｅｖｉｃｅ?（设备）［２８］，??如图２－７所示。ＯｐｅｎＣＬ定义了一个平台统一接Ｄ！每家支持ＯｐｅｎＣＬ的硬件厂商??都在统一接口下实现自Ｂ的ＯｐｅｎＣＬ库。由于平台接口是统一的ｉ主机可以和不??同的设备通信＆??Ｈｏｓｔ??ＣＰＵ??，?＾?｜??Ｄｅｖｉｃｅ?１?〇???Ｄｅｖｉｃｅ?０??Ｃｏｍｐｕｔｅ?Ｃｏｍｐｕｔｅ????Ｕｎｉｔ?Ｕｎｉｔ??Ｂｕｉｌｔ－ｉｎ?Ｃｏｍｐｕｔｅ?Ｃｏｍｐｕｔｅ??Ｕｎｉｔ?Ｕｎｉｔ??Ｋｅｒｎｅｌ???????Ｃｏｍｐｕｔｅ?ｐＥ?ｐＥ????Ｕｎｉｔ?Ｉ?Ｉ??图２－７?０ｐｅｎＣＬ平台模型??Ｆｉｇ．２－７?ＯｐｅｎＣＬ?ｐｌａｔｆｏｒｍ?ｍｏｄｅｌ??－１５?－??
本文编号：3269685
【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
召GC卜通用标且寄存器LICa己卜们(SGPR.，日K日)
??ＧＣＮ架构的计算单元的设计和上一代架构截然不同，如图２－３所示，每个??ＧＣＮ计算单元包．括１个标量ＡＬＵ?（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ?Ｌｏｇｉｃａｌ?Ｕｎｉｔ，运算器）单元和６４个??矢量ＡＬＵ单元标量ＡＬＵ単元和８ＫＢ的标量逋用寄存器（ＳｃａｌａｒＧｅｎｅｒａｌ－ｐｕｒｐｏｓｅ??Ｒｅｇｉｓｔｅｒ，简称ＳＧＰＲ＞相连；６４个矢量ＡＬＵ单元均分到４个ＳＩＭＤ单元中，每??个ＳＩＭＤ．牟元还拥有一片６４ＫＢ的矢量通用寄存器．（Ｖｅｃｔｏｒ?Ｇｅｎｅｒａｌ?Ｐｕｒｐｏｓｅ?Ｒｅｇｉｓｔｅｒ，．??简称ＶＧＰＲ）。整个计算单元共享一片１６ＫＢ的一级读写缓存、指令调度单元和一??些其他硬件资源。??对应到ＯｐｅｎＣＬ标准Ｊｖ每个矢鐘ＡＬＵ单元对应为一个处理单元，每个ｗｏｒｋ－??ｉｔｅｍ运行在不词的矢量ＡＬＵ单元Ｊｊ＊在．ＯｐｅｎＣＬ执行模凰中，ｗｏｒｋ－ｉｔｅｍ被组銳??成ｗｏｒｋ－ｇｒｏｕｐ?Ｃ作组的形式存在，同一Ｈ作组内的线程会并行运行在同一??个计算单元内，菌一个计算单元可以并行运行多个：！：作组。??ＧＣＮ架构＿的ＧＰＵ以６４个ｗｏｒｋ－ｉｔｅｍ为最小调废單位
２．２．１平台模型??ＯｐｅｎＣＬ的平台模型包括一个Ｈｏｓｔ?Ｃ主机）和一个或多个Ｄｅｖｉｃｅ?（设备）［２８］，??如图２－７所示。ＯｐｅｎＣＬ定义了一个平台统一接Ｄ！每家支持ＯｐｅｎＣＬ的硬件厂商??都在统一接口下实现自Ｂ的ＯｐｅｎＣＬ库。由于平台接口是统一的ｉ主机可以和不??同的设备通信＆??Ｈｏｓｔ??ＣＰＵ??，?＾?｜??Ｄｅｖｉｃｅ?１?〇???Ｄｅｖｉｃｅ?０??Ｃｏｍｐｕｔｅ?Ｃｏｍｐｕｔｅ????Ｕｎｉｔ?Ｕｎｉｔ??Ｂｕｉｌｔ－ｉｎ?Ｃｏｍｐｕｔｅ?Ｃｏｍｐｕｔｅ??Ｕｎｉｔ?Ｕｎｉｔ??Ｋｅｒｎｅｌ???????Ｃｏｍｐｕｔｅ?ｐＥ?ｐＥ????Ｕｎｉｔ?Ｉ?Ｉ??图２－７?０ｐｅｎＣＬ平台模型??Ｆｉｇ．２－７?ＯｐｅｎＣＬ?ｐｌａｔｆｏｒｍ?ｍｏｄｅｌ??－１５?－??
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