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基于GPU的zk-SNARK中多标量乘法的并行计算方法
被引量：
1
1
作者
王锋
柴志雷
+2 位作者
花鹏程
丁冬
王宁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期1735-1742,共8页
针对zk-SNARK(zero-knowledge succinct non-interactive argument of knowledge)中计算最为耗时的多标量乘法(multiscalar multiplication,MSM),提出了一种基于GPU的MSM并行计算方案。首先,对MSM进行细粒度任务分解,提升算法本身的计...
针对zk-SNARK(zero-knowledge succinct non-interactive argument of knowledge)中计算最为耗时的多标量乘法(multiscalar multiplication,MSM),提出了一种基于GPU的MSM并行计算方案。首先,对MSM进行细粒度任务分解,提升算法本身的计算并行性,以充分利用GPU的大规模并行计算能力。采用共享内存对同一窗口下的子MSM并行规约减少了数据传输开销。其次,提出了一种基于底层计算模块线程级任务负载搜索最佳标量窗口的窗口划分方法,以最小化MSM子任务的计算开销。最后,对标量形式转换所用数据存储结构进行优化,并通过数据重叠传输和通信时间隐藏,解决了大规模标量形式转换过程的时延问题。该MSM并行计算方法基于CUDA在NVIDIA GPU上进行了实现,并构建了完整的零知识证明异构计算系统。实验结果表明:所提出的方法相比目前业界最优的cuZK的MSM计算模块获得了1.38倍的加速比。基于所改进MSM的整体系统比业界流行的Bellman提升了186倍,同时比业界最优的异构版本Bellperson提升了1.96倍,验证了方法的有效性。
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关键词
简洁非交互式零知识证明
多标量乘法
CUDA
异构计算系统
并行计算
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职称材料
题名
基于GPU的zk-SNARK中多标量乘法的并行计算方法
被引量：
1
1
作者
王锋
柴志雷
花鹏程
丁冬
王宁
机构
江南大学人工智能与计算机学院
江南大学物联网工程学院
江苏省模式识别与计算智能工程实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第6期1735-1742,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61972180)
江苏省模式识别与计算智能工程实验室项目。
文摘
针对zk-SNARK(zero-knowledge succinct non-interactive argument of knowledge)中计算最为耗时的多标量乘法(multiscalar multiplication,MSM),提出了一种基于GPU的MSM并行计算方案。首先,对MSM进行细粒度任务分解,提升算法本身的计算并行性,以充分利用GPU的大规模并行计算能力。采用共享内存对同一窗口下的子MSM并行规约减少了数据传输开销。其次,提出了一种基于底层计算模块线程级任务负载搜索最佳标量窗口的窗口划分方法,以最小化MSM子任务的计算开销。最后,对标量形式转换所用数据存储结构进行优化,并通过数据重叠传输和通信时间隐藏,解决了大规模标量形式转换过程的时延问题。该MSM并行计算方法基于CUDA在NVIDIA GPU上进行了实现,并构建了完整的零知识证明异构计算系统。实验结果表明:所提出的方法相比目前业界最优的cuZK的MSM计算模块获得了1.38倍的加速比。基于所改进MSM的整体系统比业界流行的Bellman提升了186倍,同时比业界最优的异构版本Bellperson提升了1.96倍,验证了方法的有效性。
关键词
简洁非交互式零知识证明
多标量乘法
CUDA
异构计算系统
并行计算
Keywords
zk-SNARK
multi-scalar multiplication
CUDA
heterogeneous computing system
parallel computing
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP309.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GPU的zk-SNARK中多标量乘法的并行计算方法
王锋
柴志雷
花鹏程
丁冬
王宁
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
1
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