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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种基于CUDA的椭圆曲线多标量乘法加速方法、系统及存储介质，包括：根据CPU硬件信息动态调整线程总数；将大规模椭圆曲线多标量乘法的原始运算任务依据标量切分多个子运算任务；根据已硬编码的特殊点以及标量映射规则分别建立硬编码特殊点预计算表和映射规则预计算表；以分层规约的形式并行计算桶点聚合的中间量并且对其进行并行累加得到当前轮次的子运算任务结果；判断当前轮次是否为最后一轮，若是则执行下一步，若否则返回上一步；对结果进行循环更新。本发明通过标量预处理和特殊点预计算，大幅减少桶的数量，并对串行阶段，以分层规约的形式实现并行，提升了整体性能。本发明的时间复杂度相较于现有方法更低。
主权项：1.一种基于CUDA的椭圆曲线多标量乘法加速方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，根据CPU硬件信息动态调整线程总数t；步骤2，将原始运算任务切分：将大规模椭圆曲线多标量乘法的原始运算任务依据标量切分多个子运算任务Gj，将λ比特的标量ki切分为个s比特的子标量ki,j，步骤3，根据已硬编码的特殊点以及标量映射规则分别建立硬编码特殊点预计算表和映射规则预计算表；步骤4，分别计算每个子任务结果，其中每个轮次分别进行子标量处理、桶点累加和桶点聚合,以分层规约的形式并行计算桶点聚合的中间量并且对其进行并行累加得到当前轮次j的子运算任务结果Gj；步骤5，判断步骤4中当前轮次是否为最后一轮，若是则执行步骤6，若否则返回步骤4；步骤6，令结果Q初始化为无穷远点，j初始化为计算Q＝2sQ+Gi，令j＝j-1，并执行上述相同任务，更新Q，循环直到j＝-1，最终结果可满足椭圆曲线多标量乘法计算结束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于CUDA的椭圆曲线多标量乘法加速方法、系统及存储介质
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