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关于多核多线程环境下数据加密的并行研究

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简介:
本研究探讨了在多核多线程环境中实现高效的数据加密算法和策略,并分析其性能优化及安全性增强。 基于新平台并行开发板的大数据分组加密技术,在结合多核多线程技术和AES加密算法的基础上,设计了一套高计算速率的并行加密系统。重点讨论了如何实现并行计算,并分析了该系统的数据传输速率、并行加密吞吐率以及整体性能。 实验结果显示,在使用多核心并行处理方式时相比单核串行处理方法有显著加速效果,且随着待加密的数据量增大这种优势愈发明显。在本地循环加密过程中,当加密数据达到450Kbyte时,系统的峰值吞吐率达到889.58Mbps。 此外,在以最高性能运行状态下,该系统每瓦特的计算能力可以达到70Gflops/W(每瓦浮点运算次数),为密集型计算任务提供了一种高效、低能耗且处理能力强的新平台。

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    本研究探讨了在多核多线程环境中实现高效的数据加密算法和策略,并分析其性能优化及安全性增强。 基于新平台并行开发板的大数据分组加密技术,在结合多核多线程技术和AES加密算法的基础上,设计了一套高计算速率的并行加密系统。重点讨论了如何实现并行计算,并分析了该系统的数据传输速率、并行加密吞吐率以及整体性能。 实验结果显示,在使用多核心并行处理方式时相比单核串行处理方法有显著加速效果,且随着待加密的数据量增大这种优势愈发明显。在本地循环加密过程中,当加密数据达到450Kbyte时,系统的峰值吞吐率达到889.58Mbps。 此外,在以最高性能运行状态下,该系统每瓦特的计算能力可以达到70Gflops/W(每瓦浮点运算次数),为密集型计算任务提供了一种高效、低能耗且处理能力强的新平台。
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    本论文深入探讨了在Python环境中实现与应用各种加密和解密算法的方法和技术,旨在为信息安全领域提供有效解决方案。 本段落档《基于Python的加密解密算法研究.pdf》主要探讨了在Python编程语言环境中实现各种加密与解密技术的方法及其应用。文中详细分析了几种常见的加密算法,并通过实例展示了如何使用这些算法来保护数据的安全性,同时讨论了不同场景下选择合适加密方法的重要性。此外,还介绍了几种新兴的加密趋势和技术发展动态,为读者提供了全面而深入的理解和实用指南。
  • 前缀和序设计
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    本研究探讨了在多核处理器环境中高效实现前缀和算法的并行化策略,旨在提升计算性能与资源利用率。 在现代计算机科学领域,多核程序设计已成为提升计算性能的关键技术。随着处理器核心数量的增加,程序员可以利用这些核心并行处理任务,从而显著提高软件执行效率。本段落主要探讨“多核前缀和”及“并行程序”的相关知识。 前缀和(Prefix Sum),又称部分和,指的是一个序列中每个元素到当前位置的所有元素之和,在算法领域广泛应用,例如区间查询、动态规划等。对于单线程编程而言,计算数组的前缀和可通过一次遍历实现;然而在多核环境下,则可将任务分割成多个子任务分配给不同核心进行并行计算,从而缩短整个过程的时间。 多核环境下的前缀和并行程序设计通常采用分治策略。原始数组被分成若干个子数组,每个对应一个核心负责独立的前缀和计算;通过递归或消息传递等方式将相邻子数组的结果合并,最终得到完整序列。这种方案能显著降低时间成本,在处理大规模数据时尤为明显。 并行程序设计涉及任务划分、通信机制及同步控制等关键概念:任务划分指大任务拆分为小部分在不同核心上执行;通信机制负责各核心间的信息交换(如共享内存或消息传递);而同步控制则确保正确性,防止出现竞争条件和死锁。实际编程中可选择多种并行模型与库,例如OpenMP、MPI以及C++标准模板库中的`std::execution::par`策略等。 优化多核前缀和的并行程序设计需考虑负载均衡、通信开销及数据局部性等因素:确保每个核心任务量大致相等以避免过载;减少不必要的信息交换时间,降低通信成本;保持一致的数据访问模式以利用缓存优势。掌握这些知识有助于提升特定计算效率,并助力编写高效的并行程序应对大数据挑战。
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    本研究探讨了在Linux操作系统中利用多线程技术进行高效数据读写的策略与实现方法,分析了同步机制以确保数据的一致性和完整性。 在Linux系统中,一个线程负责从文件读取数据并放入循环队列,另一个线程则从该循环队列中取出数据,并将其写入到另一个文件中。
  • SparkEclat算法论文.pdf
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    该研究论文深入探讨了在Spark分布式计算框架下优化和实现Eclat关联规则挖掘算法的方法,着重分析了并行化技术对提升大规模数据集处理效率的影响。 通过对Spark大数据平台及Eclat算法的深入研究,提出了一种基于Spark的Eclat改进版算法(即SPEclat)。为解决串行算法在处理大规模数据集中的不足,该方法进行了多方面的优化:为了减少候选项集支持度计数时产生的损耗,调整了数据存储方式;将数据按前缀分组,并分配到不同的计算节点上进行并行化计算,从而压缩搜索空间。最终利用Spark云计算平台的优势实现了算法的高效运行。实验结果显示,在处理海量数据集的情况下,该算法能够有效提高性能,并且在面对大规模的数据量增长时具有良好的可扩展性。
  • SparkEclat算法与实现.pdf
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    本论文深入研究了在Apache Spark环境中并行化Eclat算法的方法及其实现细节,旨在提高频繁项集挖掘效率。 基于Spark的并行Eclat算法实现探讨了频繁项集挖掘这一数据挖掘中的重要任务。随着大数据时代的到来,数据规模的增长速度惊人,传统的挖掘算法已难以应对这样的挑战。为此,提出了一种新的解决方案来处理上述问题。
  • 处理器、FPGA和GPU计算
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    本研究聚焦于利用多处理器、FPGA及多核GPU进行高效能并行计算的技术探索与应用开发,旨在优化复杂算法执行效率。 并行计算技术为现代计算带来了显著的变化。现今大多数个人电脑、笔记本电脑甚至移动设备都采用了多处理器芯片,最多包含四个处理器。标准组件越来越多地与最初设计用于高速图形处理的GPU(图形处理单元)以及FPGA(现场可编程门阵列)相结合,以构建具备多种高效并行处理功能的计算机系统。这种硬件的发展受限于能耗和散热控制等因素。 然而,在千万亿次乃至百亿级计算的实际应用中,开发能在这些架构上有效运行且高效的软件仍面临诸多挑战。本书收录了2009年国际并行计算会议(ParCo 2009)上的精选与评审论文,旨在解决这些问题,并提供了硬件、应用程序和软件开发领域内最先进的并行计算技术概览。涵盖的主题包括数值算法、网格及云计算以及编程——特别是针对GPU和FPGA的编程。 此外,该书还收录了会议期间举行的六个小型研讨会中发表的研究成果。
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    本文探讨了在Apache Spark环境下对并行反向传播(BP)算法进行优化的方法,旨在提升大规模神经网络训练效率和性能。 基于Spark的改进并行BP算法由刘永和方维提出。BP(Back Propagation)神经网络是一种通过误差反向传播进行训练的多层前馈网络,是目前最受欢迎的神经网络模型之一。传统BP算法的一个主要问题是收敛速度较慢。
  • 线单例模式访问
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    简介:本文探讨了在并发环境中使用多线程单例设计模式时遇到的问题及解决方案,确保其在高负载下的稳定性和性能。 深入浅出地讲解单例模式、多线程安全以及并发访问问题,帮助你轻松应对面试挑战。