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量子信息技术是量子物理与信息科学交叉的新生学科,其主要分支量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)是量子力学与传统密码技术相结合的产物。它借助于量子力学的物理特性:量子不可克隆定理与海森堡不确定性原理,保证了合法通信双方传输密钥信息的隐密性与安全性。量子密钥分发技术两大主要分支,连续变量量子密钥分发(CVQKD)和离散变量量子密钥分发(DVQKD)近些年均发展迅速,其中相干态的连续变量量子密钥分发所需的设备为通用光纤设备,具有较强的实现性。因此,连续变量量子密钥分发具有很大的潜力。数据协调是连续变量量子密钥分发后处理过程中的重要环节,数据协调的加速过程是本文重点进行研究的内容。首先,对适用于量子密钥分发数据协调的LDPC码,使用逐条增加边的PEG(Progressive Edge-Growth)算法来生成H矩阵。这种方法最大的优点是能够生成确定度分布与确定码率的LDPC码,使用经过密度进化和差分进化寻找到的良好度分布生成的LDPC码具有良好的译码性能。实验采用多维数据协调方案,结果表明,在码率和码长相同的情况下,使用PEG方法生成的LDPC码相比Mackay方法生成的LDPC码拥有更好的译码性能,码字收敛信噪比更低,传输速率更高,传输距离更长。实验得出当码长为10~5,码率为0.5时,使用PEG方法生成的LDPC码的协调效率β达到93.4%,可以提取出5.41 kb/s的安全密钥,传输距离为44.5km。其次,在硬件加速上,使用OpenCL语言在CPU-GPU异构平台上加速译码过程,对LDPC码校验矩阵的存储方式进行OpenCL兼容优化,并且设计了在MLC/MSD协调方案下的CPU-GPU异构协调系统,介绍了SW译码算法GPU内核加速实现方式。通过实验对比CPU-GPU异构平台与CPU平台的译码速率,得出使用CPU-GPU异构平台的译码速率约为仅使用CPU平台的7.5倍。