39、英特尔AES - NI指令程序生成器解析

英特尔AES - NI指令程序生成器解析

1. 背景与动机

近年来,英特尔扩展了其流行的x86架构,以支持高级加密标准(AES)。新的指令能在单条指令中执行完整的AES轮加密,但这些指令有几周期的延迟,要充分利用它们并不容易。良好的性能依赖于在处理器流水线中重叠执行多条AES指令,同时还要仔细管理寄存器等资源。现有的编译器在这方面表现不佳,因此英特尔提供了一个高度优化的汇编例程库来实现各种AES模式。

不过,汇编代码理解、维护和修改都很困难且成本高。而且,汇编编程也难以将多种算法组合到一段代码中。为了解决这些问题,我们提出了一个程序生成器,它可以从简单的、带注释的C版本代码自动创建优化的AES代码。

2. 英特尔AES - NI指令

英特尔高级加密标准新指令(AES - NI)是6条新的x86指令,用于支持AES加密、解密和密钥扩展,首次出现在英特尔Westmere架构上。 aesenc 指令能在单条指令中执行完整的一轮加密。AES算法由10、12或14轮加密组成,分别对应128、192或256位的密钥大小。

以下是使用AES - NI指令的AES CTR(第1轮)加密的C代码实现:

#include <wmmintrin.h>
#include "aes - table.h"
void AES_CTR_Encrypt( __m128i * plaintext , __m128i * ciphertext ,
                      __m128i * key , long long ivec , lon
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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