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针对快速傅里叶变换下的快速大整数乘法,给出了一种基于CUDA架构的GPU并行化加速的实现方法。通过分析整数快速乘法中的每一步骤,分别给出各步骤的并行化实现方法,并采用数据压缩等策略,对算法进行优化。实验表明该方法有效地提高了算法效率,随着数据规模的增长,可获得18倍以上的加速比。
基于CUDA的快速大整数乘法
【摘 要】
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针对快速傅里叶变换下的快速大整数乘法,给出了一种基于CUDA架构的GPU并行化加速的实现方法。通过分析整数快速乘法中的每一步骤,分别给出各步骤的并行化实现方法,并采用数据压缩等策略,对算法进行优化。实验表明该方法有效地提高了算法效率,随着数据规模的增长,可获得18倍以上的加速比。
【机 构】
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湖南第一师范学院信息科学与工程系,湖南大学嵌入式与网络计算湖南省重点实验室
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2013年16期
【基金项目】
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湖南省科技计划项目.
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