【摘 要】
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利用图形处理器（GPU）硬件平台进行ECC（椭圆曲线密码体制）的有关计算及其相关攻击是一个较新的研究课题,其基础在于如何应用GPU硬件平台实现大整数模乘运算。文章针对NIST提出的素
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利用图形处理器（GPU）硬件平台进行ECC（椭圆曲线密码体制）的有关计算及其相关攻击是一个较新的研究课题,其基础在于如何应用GPU硬件平台实现大整数模乘运算。文章针对NIST提出的素域F2192-264-1,基于GPU硬件的CUDA（计算统一设备架构）计算平台提出了实现该素域模乘算法的并行方法,详细说明了该方法在GPU上的数据组织结构和执行效率。实验数据表明,基于GPU硬件平台的模乘算法的速度约是用Mircal包计算该素域模乘的1 200倍,约是用GMP包的110倍。
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