Tsunami: massively parallel homomorphic hashing on many‐core GPUs
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».