【摘 要】
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文章介绍了GF(2m)域乘法运用CUDA编程语言在GPU(Graphic Processing Unit)上的并行加速的一般算法,并提出同样运用CUDA在GPU上实现的新型GF(2m)域乘法NPU-MUL并行算法,相较前者,该算法减少了大量对GPU全局存储器的原子操作。通过在NVIDIA公司的显示卡GeForce GTS 250上实现两种算法,表明NPU-MUL的运行时间是一般域乘法的运行时间的五
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文章介绍了GF(2m)域乘法运用CUDA编程语言在GPU(Graphic Processing Unit)上的并行加速的一般算法,并提出同样运用CUDA在GPU上实现的新型GF(2m)域乘法NPU-MUL并行算法,相较前者,该算法减少了大量对GPU全局存储器的原子操作。通过在NVIDIA公司的显示卡GeForce GTS 250上实现两种算法,表明NPU-MUL的运行时间是一般域乘法的运行时间的五分之一。
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