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基于GPU的常见散列算法并行实现及优化

作　者: 黄锦增
导　师: 陈虎；郑东曦
学　校: 华南理工大学
专　业: 软件工程
关键词: GPU 散列算法 并行 优化策略
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 75次
引　用: 5次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


随着GPU高性能计算模式的兴起,GPU计算模式强大的优势逐渐得到体现,其应用规模与广阔度也得到了相应拓展。另一方面,各种口令保护技术的不断发展,主要是其中的单向散列算法复杂度越来越高,搜索的难度和计算量在不断加大。对于传统的CPU散列算法而言,其搜索遍历口令过程是一个循环迭代的过程,效率和计算速度都很低。因此,利用传统的CPU方法已无法满足当今应用的需求,迫切需要一种新的具有更强计算能力的技术来解决该问题。本文重点针对MD5、NTLM、MSCACHE、MYSQL5、DOMINO、UNIX_DES和UNIX_MD5等常见的七种单向散列算法,先分析这七种散列算法的原理,然后利用GPU的大规模并行计算能力,实现算法的GPU并行版本。具体的作法是:将每种单向散列算法封装为相应的GPU外部接口,在CPU中调用GPU外部接口。GPU通过其内部的线程执行管理器控制散列值生成器同时产生多个可能的不同散列值。将这些同时产生的多个不同的散列值输入GPU的不同线程后,这些线程就可以对不同的口令进行并行计算,并与已知的散列值进行分析比较,最后输出比较结果。通常GPU的线程数量能够达到十万的数量级,因此,搜索过程具有很高的并行计算效率。为了提高整个程序的加速比,本文对每种散列算法进行了一系列的优化,主要的优化策略有设置并行化策略、纹理存储处理优化、常数存储优化、聚合存储优化、CPU与GPU并行优化、不连续字符空间处理等。通过实验结果证明,文中采用的并行优化策略达到了预期目的。

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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