基于CUDA的并行SM4-GCM设计与实现

发布时间：2020-07-19 14:02

【摘要】：在目前大数据以及5G通信时代背景下,高速网络通信系统中信息的安全可靠传输已经成为一大研究热点,而其中一个重要研究议题就是要确保网络上传输数据的安全性、真实性、完整性和不可否认性。SM4是目前工业界广泛采用的分组加密算法,用于保证数据的安全性,GCM算法则提供对数据的认证,将GCM与SM4算法结合使用即为SM4-GCM,该算法同时提供对数据的加密与认证。最近几年,GPU并行计算技术发展极为迅速,GPU具有强大的并行计算能力,成为高速异构计算系统首选加速模块,本文的研究目标是采用CPU-GPU异构计算模型实现对数据的高速认证加密,围绕该目标本文主要做了以下几个方面的工作:1.对工业界常用的认证加密方案进行了研究和总结,分析其中的优缺点。介绍了CUDA编程模型、存储器模型及访问特点、CUDA执行模型、SM4-GCM算法基本原理。2.结合SM4-GCM算法基本原理,对算法进行并行化分析,将算法剖分成三个主要部分,并划分了串行与并行任务。3.为实现高效率的数据读写,引入分级存储的思想,将共享内存作为全局内存与寄存器之间的缓存,并基于全局内存与共享内存的访存特性,设计了两种数据存储模式,既兼顾了全局内存对齐合并的访存特点,又避免了数据缓存过程中出现共享内存存储体访存冲突的问题。而为了解决这两种数据存储模式相互换的问题,本文设计了四组地址偏移量查找表,采用查表法快速确定线程读写地址,实现了这两种数据存储模式相互之间无访存冲突的转换,该思想在后续的加密与认证模块中均有体现。4.在设计加密核函数过程中,对SM4轮函数进行优化,减少内核对寄存器资源的消耗,采用循环展开,减少冗余指令。结合相关密码学理论,改进了GCM的认证工作模式。在设计主机接口函数过程中,引入了锁页内存与流,隐藏了CPU与GPU之间的通信延迟。5.结合GPU相关参数,调整相关核函数的配置,对本文所设计的模块进行测试,进而获得最佳内核配置。在最佳配置基础上测试了内核的性能指标,结果显示内核的各项指标均达到预期的效果。在该部分末尾还比较了不同的优化措施对模块性能的影响,并对结果作出相应的分析。本文基于所研究的技术和方法,对SM4-GCM认证加密算法进行并行化改进,认证加密速度达1.62GB/s,满足目前5G通信技术对认证加密速度的要求,程序的移植性较好,应用前景广阔。
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN918.4
【图文】：

异构计算系统

GPU 加载并行计算任务之前，CPU 负责管理 GPU 的运行环境、加载内核代码及相关数据。GPU 执行完计算任务后，再将得到的数据送回 CPU 端，供用户使用。图2.1 典型的 CPU-GPU 异构计算系统为最大程度发挥CPU-GPU异构计算系统的计算能力，需要将计算任务进行剖分，同时使用 CPU 和 GPU 来执行应用程序。CPU 端执行串行代码或任务级并行部分，GPU 端执行计算密集型任务，如图 2.2 所示。图2.2 计算任务分割图

分割图,代码

同时使用 CPU 和 GPU 来执行应用程序。CPU 端执行串行代码或任务级并行部分，GPU 端执行计算密集型任务，如图 2.2 所示。图2.2 计算任务分割图

软件架构

图2.3 CUDA 软件架构DA 运行时库函数，库函数为开发人员提供本数据类型、对各种类型计算的定义、主机放设备全局内存以及流调度功能的实现。DA 应用程序工作流程遵循以下模式：数据从 CPU 内存拷贝到 GPU 显存；对存储在 GPU 显存中的数据进行处理；的数据从 GPU 显存拷贝回 CPU 内存。了上述工作流程。依照上述工作模式，基于两个部分：一部分是运行在 CPU 上的主机的数据拷贝、设备初始化以及内核运行结束行在 GPU 上的设备程序，也称核函数，核行化处理。

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