[發明專利]一種基于GPU實現并行加密的方法

在審

• 申請號: 201911011331.4
• 申請日: 2019-10-23
• 公開（公告）號: CN110765474A
• 公開（公告）日: 2020-02-07
• 發明（設計）人: 張策;李玉盼
• 申請（專利權）人: 六所智達(北京)科技有限公司
• 主分類號: G06F21/60
• 分類號: G06F21/60;G06F21/71
• 代理公司: 11578 北京集智東方知識產權代理有限公司
• 代理人: 吳倩

本專利涉及信息安全技術領域，具體公開了一種基于GPU實現并行加密的方法，包括，將多組數據根據其對應的加密算法加以組合后和連同密鑰一起發送給GPU；GPU根據每一數據組所對應的加密計算請求對每一數據組實施加密計算，其中GPU中預先針對加密計算請求的不同類型設置不同的GPU線程塊，相同類型的加密計算請求由對應的GPU線程塊內的各線程并行執行；GPU反饋機密計算的結果。本專利中的方案在計算加密算法的過程中，都是并行計算執行，大大提高了計算效率。

技術領域

本發明涉及信息安全技術領域，特別是涉及一種基于GPU實現并行加密的方法。

背景技術

圖形處理器(GPU)是中央處理器(CPU)、數字信號處理器(DSP)之外的另一種高端通用處理器，近年來，由于GPU采用了數量眾多的計算單元，具有大規模并行計算能力，其在機器視覺和深度學習等人工神經網絡、人工智能領域得到了廣泛的應用。2006年英偉達(NVIDIA)公司推出了計算統一設備架構(Compute Unified Device Architectrue,CUDA)可編程平臺，實現了計算機軟件從串行編程到并行編程的變遷。

在CUDA可編程平臺架構下，GPU執行的最小單位是線程(thread)，多個線程可以組成一個線程塊(block)。一個線程塊中的線程可以存取同一共享內存，以及實現同一線程塊下所有線程的同步。GPU與CPU設備的架構是迥異的，CPU的設計是用來運算少量比較復雜的任務。GPU的設計則是用來運行大量比較簡單的任務。CPU的設計主要是針對執行大量離散而不相關任務的系統。而GPU得設計主要是針對解決那些可以分解成成千上萬個小塊并可獨立運行的問題。利用GPU其強大的數據處理能力，在浮點運算及并行計算等方面，就可以實現高于CPU幾十倍甚至數百倍的性能。

圖形處理器(GPU)是中央處理器(CPU)、數字信號處理器(DSP)之外的另一種高端通用處理器，近年來，由于GPU采用了數量眾多的計算單元，具有大規模并行計算能力，其在機器視覺和深度學習等人工神經網絡、人工智能領域得到了廣泛的應用。2006年英偉達(NVIDIA)公司推出了計算統一設備架構(Compute Unified Device Architectrue,CUDA)可編程平臺，實現了計算機軟件從串行編程到并行編程的變遷。

在CUDA可編程平臺架構下，GPU執行的最小單位是線程(thread)，多個線程可以組成一個線程塊(block)。一個線程塊中的線程可以存取同一共享內存，以及實現同一線程塊下所有線程的同步。GPU與CPU設備的架構是迥異的，CPU的設計是用來運算少量比較復雜的任務。GPU的設計則是用來運行大量比較簡單的任務。CPU的設計主要是針對執行大量離散而不相關任務的系統。而GPU得設計主要是針對解決那些可以分解成成千上萬個小塊并可獨立運行的問題。利用GPU其強大的數據處理能力，在浮點運算及并行計算等方面，就可以實現高于CPU幾十倍甚至數百倍的性能。

目前，計算機在實現如AES算法一類的加密算法時計算效率比較低，其主要原因就是CPU按照對應類型的加密算法流程步驟順序計算。現亟需一種基于GPU實現并行加密的方法，充分利用GPU其強大的并行數據處理能力來提高計算機實現機密算法時的效率。

發明內容

本發明意在提供一種基于GPU實現并行加密的方法，以解決現有技術中CPU按照對應類型的加密算法流程步驟順序計算，導致效率低下的技術問題。

本方案中的基于GPU實現并行加密的方法，包括如下內容：

接收明文數據的加密計算請求，生成基于明文數據的數據分組，并獲取相應密鑰；

將多組數據根據其對應的加密算法加以組合后和連同密鑰一起發送給GPU；

GPU根據每一數據組所對應的加密計算請求對每一數據組實施加密計算，其中GPU中預先針對加密計算請求的不同類型設置不同的GPU線程塊，相同類型的加密計算請求由對應的GPU線程塊內的各線程并行執行；