基于CUDA的AES并行算法优化

为提升高级加密标准(AES)的加密性能,利用显卡的通用计算能力,在统一计算设备架构(CUDA)平台上实现AES的128位、192位和256位3个版本的GPU并行算法,并提出优化的AES并行算法。在考虑块内线程数量、共享存储器容量和总块数的基础上,根据分块最优值的经验数据指导AES算法在GPU上的最优分块。实验结果表明,与未优化的AES并行算法相比,该算法的3个版本在Nvidia Geforce G210显卡上的加密速度分别提高5.28%,14.55%和12.53%,而在Nvidia Geforce GTX460显卡上的加密速度分别提高12.48%,15.40%和15.84%,且能更好地对SSL数据进行加密。

并行计算环境与数值并行算法研究

本文介绍并行计算环境的一些最新进展，探讨我国当前数值并行算法研究的技术路线，特别强调高水平的基础研究与解决科学工程计算中重大挑战问题的结合。

动画图形组合变换的并行处理

讨论二维、三维图形组合交换的并行处理方法，并分析并行算法的执行效率．该方法为使动画图形的计算机处理具有更好的连续性奠定了基础．