Tsunami: massively parallel homomorphic hashing on many‐core GPUs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Homomorphic hash functions play a key role in securing distributed systems that use coding techniques such as erasure coding and network coding. The computational complexity of homomorphic hash functions remains a main challenge. In this paper, we present a massively parallel solution, named Tsunami , by exploiting the widely available many‐core graphic processing units (GPUs). Tsunami includes the following optimization techniques to achieve the highest ever hashing throughput: (1) using Montgomery multiplication and precomputation to speed up modular exponentiations; (2) using a clean implementation of Montgomery multiplication in order to decrease the demand of registers and shared memory and increase the utilization ratio of GPU processing cores; (3) using our own assembly code to implement the 32‐bit integer multiplication, which outperforms the assembly codes generated by the native compiler by 20%; and (4) exploiting memory alignment and constant memory on GPUs to improve the efficiency of memory access. Integrating the above techniques, our Tsunami achieves a significant improvement over existing results. Specifically, the hashing throughput achieved by Tsunami on a GTX295 GPU (NVIDIA, Santa Clara, CA, US) is about 33 times that of the existing solution on a quad‐core CPU. We also show that the hashing throughput grows almost linearly with the number of GPU cores. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle