【摘 要】
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量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)是量子保密通信系统中最为关键的一部分。而数据协调又是QKD系统中不可或缺的一部分,它被用来去除和纠正由信道的热噪声和窃听者
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量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)是量子保密通信系统中最为关键的一部分。而数据协调又是QKD系统中不可或缺的一部分,它被用来去除和纠正由信道的热噪声和窃听者的存在而引起的错误码字。如何提高CV-QKD数据协调的运算速度一直是业界亟待解决的一个问题,开放运算语言OpenCL(Open Computing Language)的出现为解决该问题提供了新的选择,OpenCL可以通过并行计算的方式高速处理数据,而AOCL(Altera SDK for OpenCL)的出现使得FPGA并行架构可以进行OpenCL并行编程,FPGA可以以超低的功耗实现高性能,结合其高度并行的特点,使得选择OpenCL与FPGA组合的异构并行编程架构进行加速运算成为了发展趋势。本文针对如何提高CV-QKD数据协调的运算速度做了以下工作:将实验室原有的存储超大LDPC码稀疏校验矩阵H的静态十字双向循环链表数据结构进行改进,使得该数据结构符合OpenCL的编程规范;实现了Slepain-Wolf算法的并行化内核设计与优化;采用DE5-Net开发板作为FPGA异构平台,使用OpenCL架构与C/C++为语言工具,实现了基于FPGA的CV-QKD数据协调异构加速方案,并将加速后的数据协调速率与原CPU平台串行算法的协调速率相比较,分析比较加速效果与性能优劣。从实验对比结果可以看出,本文设计的基于FPGA与OpenCL异构计算的CV-QKD数据协调并行加速算法方案在信道信噪比为4.9dB、2×10~5个连续变量序列可靠协调,迭代次数为100,以及保证协调效率为91.97%的前提下,译码速度可达42.41kbit/s,相对于仅CPU平台的串行算法,其计算速度提高接近6倍。
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