CUDA加速区块链密码学运算

最新推荐文章于 2025-05-14 16:37:36 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-14 16:37:36 发布 · 1.2k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#区块链 #cuda #性能测试 #密码学 #安装

文章目录

区块链的计算瓶颈

区块链项目中，密码学计算占了整体运算量中特别大的比重，特别是对性能要求较高的联盟链。

以笔者参与的XX公司XX项目中，cpu的1/3占用是签名验证，1/3占用是加密。为了满足密码学运算，应用服务器统统从4核换成16核，增大了项目成本。

至于公链，这个问题肯定也是存在的，只不过以公链目前可怜的性能，这个问题还没碰到罢了。

解决思路

最耗时的签名，加密解密放到微服务架构中，买好的gpu，用cuda

动手验证

(因为驱动等问题，ubuntu下很容易搞挂，安装前先备份整机，每步完成后重启下看看能否进入系统)

1. 安装nvidia显卡驱动 不能用nouveau的默认驱动，要用NVIDIA的专用驱动


$ nvidia-smi  //Driver Version: 384.90

安装好驱动后用如下命令验证一下



vincent@vincent-B250M-DS3H:~$ nvidia-smi

Thu Oct 11 15:24:26 2018       

+-----------------------------------------------------------------------------+

| NVIDIA-SMI 390.77                 Driver Version: 390.77                    |

|-------------------------------+----------------------+----------------------+

| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |

| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |

|===============================+======================+======================|

|   0  GeForce GTX 105...  Off  | 00000000:01:00.0  On |                  N/A |

| 40%   37C    P8    N/A / 100W |    298MiB /  4038MiB |      1%      Default |

+------------------------------
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
异步密码运算线程池设计
qq_42568323的博客
03-16 594
随着互联网应用和分布式系统的迅速发展，各种复杂的密码运算任务层出不穷。例如，在数据加解密、数字签名验证、密钥交换以及多方安全计算（MPC）等场景下，密码运算任务往往需要消耗大量的计算资源。当系统面对海量数据或高并发请求时，传统的同步调用方式容易造成阻塞，降低系统响应速度。为此，异步密码运算线程池应运而生，它通过将密码运算任务放入线程池中异步执行，有效提升了系统整体的并发处理能力和运行效率。本篇博客将详细介绍异步密码运算线程池的设计思路与实现方法。
隐私交易环签名技术：原理、实现与区块链应用
最新发布
qq_42568323的博客
08-04 349
本文介绍了隐私交易中的环签名技术原理、实现及其区块链应用。环签名是一种强匿名性数字签名方案，允许签名者在组成员中隐藏身份，具有无条件匿名性、自发性等特性。文章详细阐述了环签名的密码学基础（离散对数、椭圆曲线等）和核心算法，包括密钥镜像生成和签名验证流程，并提供了Python实现代码。在区块链应用方面，重点分析了门罗币隐私交易架构和Solidity验证合约实现方案，展示了环签名如何为加密货币交易提供隐私保护。
hexl:英特尔同态加密加速库可加速同态加密中使用的模块化算术运算
03-27
英特尔同态加密加速库（HEXL） 英特尔HEXL是一个开放源代码库，可在Galois字段上提供有效的整数算术实现。 这种算法在密码术中很普遍，特别是在同态加密（HE）方案中。 英特尔HEXL的目标是使用40至60位字长的素数来实现整数算术。 英特尔HEXL提供了一个用于64位无符号整数的API，并以英特尔CPU为目标。 内容 介绍 许多密码学应用程序，尤其是同态加密（HE），都依赖于有限域中的整数多项式算法。 能够对加密数据进行计算的HE通常使用次数为N的多项式，其次方为N的整数倍，范围为N=[2^{10}, 2^{17}] 。 这些多项式的系数是在有限场与字大小的素数， p ，至多p 〜62位。 更准确地说，多项式存在于环Z_p[X]/(X^N + 1) 。 即，当将两个多项式相加或相乘时，结果的每个系数都被质数模数p减小。 当将两个多项式相乘时，通过除以X^N+1的余数，可进一步减少
山东大学软件工程应用与实践——使用CUDA/GPU技术加速密码运算（第六周）
qq_47801057的博客
11-14 3078
2021SC@SDUSC 本周将三大算法中最后一个未介绍的算法SHA的原理进行分析。本章就对最初的SHA-1算法原理进行简要分析。 一、SHA-1背景 SHA-1算法也称安全散列算法1，可以将一个最大2^（64）-1的数据生成一个160位的数据摘要。尽管SHA-1算法已经被认为不再安全，但仍有部分应用使用SHA-1算法验证文件。 二、类型定义 在介绍算法原理之前，有必要定义一些数据类型，有助于我们脱离具体编程语言分析这个算法。这里使用C++的定义方式。 typedef __UINT8.
寄存器的组成原理
qq_38371336的博客
05-14 1141
寄存器是计算机中读写速度最快的存储单元，直接集成在CPU核心区域，用于临时存放数据。与内存相比，寄存器采用高性能的晶体管方案，容量虽小但速度极快，适合CPU快速存取数据。寄存器由触发器构成，每个触发器存储1位二进制数据。根据功能不同，寄存器分为数据寄存器、地址寄存器、指令寄存器、程序计数器、状态寄存器和堆栈指针寄存器等。寄存器的物理结构、硬件设计策略和访问机制与内存有显著差异，使其在存储层级中处于速度最快的地位，是CPU直接操作数据的首选。
山东大学软件工程应用与实践——使用CUDA/GPU技术加速密码运算（第九周）
qq_47801057的博客
12-05 385
2021SC@SDUSC 在之前已经对AES算法进行了理论分析，本周主要对AES进行GPU和CPU上的对比，并对其算法进行线索分析。 一、RSA在CPU/GPU中的性能对比 对比下图，可见这个实现在GTX980上的RSA速度是CPU(i5-3470)的一半。 二、RSA线索分析 如图所示是对RSA算法的粗略线索分析，其中rsa ctx三个类型以及ctx mp核心函数等均是较为有用的线索分析，可以自主学习理解。 ...
山东大学软件工程应用与实践——使用CUDA/GPU技术加速密码运算（第一周）
qq_47801057的博客
10-10 351
2021SC@SDUSC 一、CUDA配置（win10操作系统下） 以上是对于本项目的软硬件配置，首先下载VS2017社区版，接着对应配置CUDA10.0版本.此外还可能用到cudnn辅助cuda完成深度学习。 我在安装的时候花了大量时间，最后在多次删了又下，下了又删后才成功。下面分享的是在WIN10操作系统下注意的点。 1.需要先安装VS，可参考其他资料默认下载即可。接着再安装CUDA，也是按照默认下载精简版即可，环境变量等配置可参考其他资料，最后下载cudnn对cuda部分文..
CUDA教程–古典密码学分析 使用现代GPU和CUDA的密码
AI速递
03-28 423
CUDA Tutorial – Cryptanalysis of Classical Ciphers Using Modern GPUs and CUDA CUDA教程–古典密码学分析使用现代GPU和CUDA的密码 1 介绍 CUDA（以前是Compute Unified Device Architecture的缩写）是一种Nvidia创建的并行计算平台和API模型允许软件开发人员可以使用支持CUDA的图形处理单元（GPU）进行常规目的处理1在本教程中，我们以易于理解的方式介绍了CUDA概念。互动方式。
区块链SPV节点轻量级验证实现
qq_42568323的博客
03-08 493
在区块链技术中，全节点需要存储整个区块链数据，对每一笔交易进行验证，这对存储、计算和网络带宽提出了较高要求。相比之下，轻量级节点——也称为SPV（Simplified Payment Verification）节点，仅保存区块头信息，通过验证区块链的Merkle树证明，实现对交易的轻量级验证，从而大幅降低了对计算资源和存储资源的需求。SPV节点因此在移动设备、物联网设备以及其他资源受限环境中具有重要应用价值。
GPU加速希尔加解密方法的研究.pdf
09-25
总的来说，该研究展示了GPU在密码学算法加速上的应用，通过CUDA编程实现了希尔密码的高效并行化，为密码学和数据安全领域的计算性能提升提供了新的思路。未来，这种技术可能被广泛应用于需要高速加密解密的系统中，...
使用cuda优化AES加密算法
03-09
使用CUDA技术优化AES加密算法，包括解密与加密两部分内容，定义核函数测试代码与CPU下执行的代码，可以比较执行速度。
cuda-cuckoo-hashing:一种使用杜鹃哈希技术实时构建数百万个元素的大型哈希表的高效数据并行算法
05-24
uda杜鹃哈希 一种使用杜鹃哈希技术实时构建数百万个元素的大型哈希表的高效数据并行算法。
AES加密程序
06-15
参照网上代码编写的AES加密程序，只是可执行代码，源码稍后发布
山东大学软件工程应用与实践——使用CUDA/GPU技术加速密码运算（第七周）
qq_47801057的博客
11-21 5095
2021SC@SDUSC 本周对于国密SM2算法原理进行简要的介绍，方便后续对其在CUDA上进行设计。 一、SM2加解密过程 SM2 国密非对称加密算法,属于椭圆曲线密码体制（ECC） Author:John 基于椭圆曲线的离散对数难题，目前 SM2 256 bit 加密算法是相当安全的，相当于 RSA 2048 bit 及以上的安全性 有公钥、私钥之分，公钥给别人，可以在一定范围内公开，私钥留给自己，必须保密。由私钥可以计算公钥；由公钥计算私钥，是相当困难的，现阶段是不可能 加密过程： ..
自己用CUDA做的简单的加密程式
cs199503的博客
11-13 308
这是偶们C++教材练习3中的加密解密题，现在移植到CUDA计算平台上面.由于计算的数值比较小，而且出现多次内存host与显存device之间的数据复制,因此这个CUDA程式会比CPU运算的慢不少. ...
NVIDIA CUDA入门（3）并行计算
qq_37512669的博客
01-17 564
任务 并行任务 串行任务 共享存储 分布式存储 通信 同步 粒度 加速比 并行开销 可扩展性   存储器架构：共享存储、分布式存储、吻合分布式存储。 并行程序的编程模型：共享存储模型、线程模型（启动多线程）、消息传递模型（MPI，彼此独立的存储单元上，通过消息传递）、数据并行模型（整个数据进行切分） SPMD 单个程序多个数据 MPMD 多个程序多个数据 设计并行处理...
AES加密，全平台实现！
跟着哆啦学Android
10-11 1925
今天我们来聊聊数据加密与隐私相关话题。本人开发的加密工具，欢迎体验！AES加密，通俗的话来讲，就是用一个key把原数据变成一个新数据，也通过这个key还原成原数据。所以，它是一种对称的加密方式。只要别人不知道这个key，就无法解开数据的内容。它是DES加密的升级版本，由于AES的密钥长度更长，所以更安全。但是它的效率略有降低，不过这对于现代的计算机设备来说可以忽略不计。数字加密在当今数字时代的重要性不容忽视。高级加密标准）是一种对称加密算法，用于加密和解密数据。
Ubuntu16.04在安装nvidia/cuda后，一直输密码，无法进入界面
qq_51624702的博客
08-16 933
因为要安装caffe，所以要安装cuda，在cuda安装完成后，需要reboot重启，此时就会一直让输密码，一直输，输完然后假装要开机，结果又让输，晕。5.然后通过Ctrl + Alt + F7（有的系统是Ctrl + Alt + Fn + F7）进行图形界面，输入密码后发现成功进入桌面了！看了一些方法，总的来说直接卸载重装比较省事（当然，有根本的方法，但是我不会进入grub，小白，评论可以教我）。2.如果驱动安装了，卸载之前安装的驱动。之后输入accept，一直是y和回车。最后输入这个代码启动桌面。
【区块链通用服务平台及组件】全国产金融级区块链一体机 | FISCO BCOS 应用案例
FISCO_BCOS的博客
04-16 1002
中国电子旗下飞腾公司携高性能服务器CPU 飞腾腾云S5000C、中国长城携擎天产品家族与深圳市金融区块链发展促进会（金链盟） 基于FISCO BCOS 打造全国产金融级区块链一体机解决方案， 为产业数字化构筑安全牢靠的高性能技术底座。
用大数类输入两个浮点数，执行四则运算（要求精度非常高）
03-20
<think>好的，用户想要实现高精度的大数浮点运算，需要寻找合适的方法或库。首先，我得考虑不同编程语言下的解决方案，因为不同的语言可能有不同的库支持。 首先想到的是Python，因为Python自带的decimal模块就可以处理高精度浮点数。比如设置足够大的精度位数，可以满足大部分需求。不过对于极大数或极高精度的计算，可能需要更强大的库，比如mpmath，这个库支持任意精度的浮点运算，还有符号计算的功能，应该能应对复杂的需求。 然后是C++，处理高精度计算的话，GMP（GNU Multiple Precision Arithmetic Library）是个不错的选择。用户需要安装这个库，然后在代码中包含头文件，比如gmpxx.h，这样可以使用mpf_class来处理高精度浮点数。不过用户可能需要先安装GMP库，并在编译时链接相应的库文件，这部分可能需要一些系统配置的知识。 Java方面，BigDecimal类可以处理高精度浮点数运算，但默认的精度可能还是有限，需要结合MathContext来动态调整精度。不过对于极端的高精度需求，可能需要找第三方库，比如Apfloat，这个库专门为任意精度设计，适合科学计算或加密学应用。 JavaScript的话，通常在前端处理高精度可能会遇到性能问题，但有一些库比如decimal.js或者big.js可以在浏览器环境中使用，它们支持高精度的浮点运算，适合需要前端处理的场景。不过对于服务器端，可能还是用其他语言更高效。 接下来要考虑用户的具体应用场景，比如是科学计算、密码学还是金融领域。不同领域可能有不同的库偏好，比如金融常用decimal来避免浮点误差，而科学计算可能需要更强大的数学函数支持。 另外，用户可能需要了解如何安装和配置这些库，比如在Linux下安装GMP可能需要使用包管理器，而在Windows下可能需要手动编译或者使用预编译的二进制文件。这部分可能需要给出具体的安装指令或者参考文档。 还有性能方面的问题，高精度计算通常比普通浮点运算慢很多，所以需要权衡精度和性能。如果用户的应用对性能敏感，可能需要优化算法或者选择更高效的库。 最后，用户可能需要示例代码来快速上手，比如Python中使用mpmath进行积分或者求值，C++中使用GMP进行大数运算的示例。这些代码片段可以帮助用户理解如何调用库函数，以及如何处理高精度数值。 总结来说，需要根据用户使用的编程语言推荐相应的库，提供安装和使用的简要说明，并给出示例代码。同时，提醒用户注意精度设置和性能问题，确保他们能够正确选择并应用合适的解决方案。</think>要实现高精度的大数浮点运算，推荐以下方法及对应编程语言的库实现： ### 一、Python 实现 1. **内置 decimal 模块** ```python from decimal import Decimal, getcontext getcontext().prec = 100 # 设置100位精度 a = Decimal('3.14159265358979323846264338327950288419716939937510') b = Decimal('2.71828182845904523536028747135266249775724709369995') print(a * b) # 输出85位有效数字的精确结果 ``` 优势：原生支持，适合金融等精度敏感场景[^1]。 2. **第三方库 mpmath** ```python from mpmath import mp mp.dps = 200 # 设置200位精度 print(mp.sin(mp.pi/4)) # 计算sin(π/4)的200位精度结果 ``` 特性：支持符号计算、特殊函数和任意精度积分。 ### 二、C/C++ 实现 **GMP (GNU Multiple Precision Library)** ```cpp #include <gmpxx.h> mpf_set_default_prec(1000000); // 设置百万位二进制精度 mpf_class a("3.14159265358979323846", 10); // 十进制初始化 mpf_class b = sqrt(a) * exp(a); gmp_printf("%.10000Ff\n", b); // 输出10000位结果 ``` 编译命令：`g++ -lgmp -lgmpxx program.cpp` 特点：运算速度比Python快100倍以上，适合高性能计算[^2]。 ### 三、Java 实现 **Apfloat 库** ```java import org.apfloat.*; ApfloatContext.getContext().setDefaultPrecision(1000); Apfloat a = new Apfloat("123456.789012345678901234567890"); Apfloat b = a.pow(5); System.out.println(b.toString(true)); // 输出完整精度结果 ``` 优势：提供线程安全的任意精度实现，支持复数运算。 ### 四、JavaScript 实现 **decimal.js 库** ```javascript import { Decimal } from 'decimal.js' Decimal.set({ precision: 200 }) let a = new Decimal('0.1') let b = a.times('0.2').pow(3) console.log(b.toString()) // 输出0.0008的精确值而非浮点近似 ``` 应用场景：区块链数值计算、浏览器端精密科学模拟。 ### 五、精度与性能平衡建议 1. **动态精度调节**：根据误差传播自动扩展精度（如ARPREC库） 2. **并行计算优化**：利用GPU加速（如CUDA-MPFR库） 3. **内存预分配策略**：对于重复计算任务预先分配大数存储空间
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值