高并行度的信息加解密算法研究(7)
时间:2017-05-21 15:05 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
整体思路是把待处理的大量数据划分为尺寸相同的多个小数据块，然后在GPU上使用的AES算法对各个小数据块进行并行的运算，运算完成后把每个小数据块的值按顺序保存在一起，这样就可以使用大量的线程来并行地对每个小数据块进行运算[12]。 AES算法并行实现的详细步骤为： 1、首先在主机端把所有文件顺序读入一个动态分配的数组中，方便向设备端传送数据。详见4.5.2节。 2、从键盘读入一个128位密钥，将其扩展为AES 10轮加密所需的11个四字节字的扩展密钥。详见4.5.3节。 3、调用内核函数，将数据传入设备端进行计算。调用形式如下[13]： testKernel<<< dim3 grid， dim3 threads >>>（char* d_odata ， char* d_AES ， char* d_AES_ES ， size_t width） 参数： grid-栅格数 threads-线程数 d_odata-输出结果缓冲区指针 d_AES-存放密文的数组指针 d_AES_ES-存放扩展密钥的数组指针 width-线程块宽度 （size_t width = blockx * threadx） 4、内核加密完成后，由主机端从存放结果的缓冲区读出结果，并写入文件中。 4.4 程序流程图 4.4.1 加密部分 图 4.3 加密部分程序流程图 4.4.2 解密部分 (责任编辑：qin) |