是否有可能使用BitSlice方法在GPU上加速AES？
作为我的项目，我有兴趣在GPU上使用位片方法对HPC应用程序进行AES批量加密。在这方面，我找到了许多论文，讨论使用Lookup Table approach在图形处理器上进行批量加密。我没有找到任何关于在图形处理器上使用Bitslice approach进行批量加密的论文。有一篇由Jason Yang和James Goodman撰写的题为"Symmetric Key Cryptography on Modern Graphics Hardware“的论文，讨论了用于密钥搜索应用的AES和DES在GPU上的位片实现。
一篇题为"Fast, Scalable and Secure encryption on GPU“的论文提到，上面杨的位片实现需要大量依赖输入的预处理，因此完全不适合高性能计算应用程序。看来，在GPU上使用位片方法进行AES批量加密是不有利的。
谁能向我解释一下并向我保证whether bulk encryption on GPU using Bitslice approach is possible or not
提前感谢！
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2015-06-09 17:14:48
可以在GPU上使用位片方法进行批量加密，但在大多数情况下，它将比基于表的方法慢。使用位切片，每个线程将并行计算32个AES块。然而，主要的计算可以相当快，正如已经提到的预处理和后处理是这里的问题。
位分片AES-128将不会产生4个保存单个加密块的32位位置，而是会产生128个32位位置，其中位置0处的所有位是块0的加密结果，位位置1处的所有位是块1的结果，依此类推。要求输入的格式相同。出于这个原因，您将需要转置一个位矩阵，以便以通常预期的方式获得结果。转置比特矩阵是非常无效的。关键字搜索应用程序可以避免在未转置的域中进行比特转置和比较。
如果您不关心兼容性，但绝对需要极高的加密率，您可以实现位切片CTR模式AES加密，并将生成的AES输出位与明文进行异或运算，而无需首先转置输出位。这应该与常规CTR模式一样安全，但对于使用未进行位切片的AES实现的任何人来说，这将是非标准模式，并且解密速度很慢。
https://stackoverflow.com/questions/17520479
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