DPCrypto: Acceleration of Post-Quantum Cryptography Using Dot-Product Instructions on 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
Modern NVIDIA GPU architectures offer dot-product instructions (DP2A and DP4A), with the aim of accelerating machine learning and scientific computing applications. These dot-product instructions allow the computation of multiply-and-add instructions in a single clock cycle, effectively achieving higher throughput compared to conventional 32-bit integer units. In this paper, we show that the dot-product instruction can also be used to accelerate matrix-multiplication and polynomial convolution operations, which are widely used in post-quantum lattice-based cryptographic schemes. In particular, we propose a highly optimized implementation of FrodoKEM wherein the matrix-multiplication is accelerated by the dot-product instruction. We also present specially designed data structures that allow an efficient implementation of Saber key-encapsulation mechanism, utilizing the dot-product instruction to speed-up the polynomial convolution. The proposed FrodoKEM implementation achieves <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$4.37\times $ </tex-math></inline-formula> higher throughput than the state-of-the-art implementation on a V100 GPU. This paper also presents the first implementation of Saber on GPU platforms, achieving 124,418, 120,463, and 31,658 key exchanges per second on RTX3080, V100, and T4 GPUs, respectively. Since matrix-multiplication and polynomial convolution operations are the most time-consuming operations in lattice-based cryptographic schemes, we strongly believe that the proposed methods can be beneficial to other KEM and signatures schemes based on lattices.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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