0 引言
    隨著通信技術(shù)高速發(fā)展，信息安全也越來越重要。加密技術(shù)是對通信系統(tǒng)或者存儲(chǔ)系統(tǒng)中的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)的一個(gè)很重要的方式。AES(高級加密標(biāo)準(zhǔn))算法是一種分組密碼算法，具有極高的安全性能，自提出之日起便成為信息安全領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。由于該算法在實(shí)現(xiàn)方面具有設(shè)計(jì)簡單，速度快，可并行處理，分組長度可以改變，對處理器結(jié)構(gòu)無特殊要求等特點(diǎn)，在電子商務(wù)、網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。然而，硬件實(shí)現(xiàn)需要較長的開發(fā)周期和很高的成本，并且硬件實(shí)現(xiàn)不靈活，不易后續(xù)的升級和維護(hù)，而且只適合做部分算法的實(shí)現(xiàn)，限制了應(yīng)用領(lǐng)域和范圍。近幾年GPU(圖形處理器)已經(jīng)成為普及的電子消費(fèi)品，在市場需求的驅(qū)動(dòng)下，GPU已經(jīng)發(fā)展成為具有巨大運(yùn)算能力和極高內(nèi)存帶寬的并行多核處理器。近幾年在某些信號(hào)處理任務(wù)中使用GPU的運(yùn)算性能超過了FPGA。
    傳統(tǒng)的GPU開發(fā)具有很大的難度，而且由于無法充分利用GPU的資源，并且很多的開發(fā)精力是用在將應(yīng)用轉(zhuǎn)換到圖形上，這就限制了GPU用作通用計(jì)算的應(yīng)用范圍，并且影響了GPU進(jìn)行通用運(yùn)算的性能。為了改變這一現(xiàn)狀，NVIDIA公司在2006年年底推出了一種利用GPU進(jìn)行通用計(jì)算開發(fā)的架構(gòu)，稱作統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)，簡稱為CUDA。它對GPU的結(jié)構(gòu)和資源進(jìn)行了抽象表示，并且為GPU的資源提供了訪問接口，這就使得開發(fā)者能夠根據(jù)抽象的GPU結(jié)構(gòu)進(jìn)行通用計(jì)算應(yīng)用的設(shè)計(jì)，并且可以充分利用到GPU中的資源。

1 AES算法分析
    AES算法由NIST在2001年11月26日公布，并在2002年5月26日成為標(biāo)準(zhǔn)。AES算法具有分組長度和密鑰長度均可變的分組密碼。密鑰長度和分組長度可以獨(dú)立地指定為128bit、192bit或256bit。AES加密的圈數(shù)是一個(gè)變量，主要依賴于密鑰長度，所有的運(yùn)算都將在一個(gè)4×4字節(jié)的模塊上進(jìn)行。每圈包括4個(gè)順序步驟：圈密鑰加，字節(jié)代替，行移位，列混合。在加密以前，我們必須使用密鑰擴(kuò)展算法擴(kuò)展密鑰。
    狀態(tài)可以用字節(jié)為元素組成二維數(shù)組陣列，共4行，Nb列，Nb等于數(shù)據(jù)塊長度除以32。密鑰的設(shè)計(jì)類似二維字節(jié)數(shù)組，也是4行，Nk列，且Nk等于密鑰塊的長度除以32。AES算法使用的是圈變換，其變換的圈數(shù)Nr由Nb和Nk共同決定，如表1所示：

    從具體規(guī)則上，AES算法在進(jìn)行加解密運(yùn)算時(shí)都會(huì)按照三大步驟進(jìn)行，依次為1)初始化的圈密鑰加法；2)(Nr-1)圈變換；3)最后一圈變換。這里以加密過程為例，其加密過程用偽代碼表示如下。
   
    解密過程是加密過程的逆過程。

2 CUDA編程簡介
2．1 CUDA簡介
    CUDA全稱是Compute Unified Device Architecture，是NVIDIA公司在2006年11月推出的一種在GPU上進(jìn)行通用計(jì)算的架構(gòu)。它具有全新的并行編程模型，不需要像傳統(tǒng)GPU開發(fā)方式那樣進(jìn)行圖形API的映射就可以使用GPU的資源進(jìn)行并行計(jì)算。CUDA是一個(gè)包含軟件和硬件的完整的并行計(jì)算架構(gòu)，它的硬件設(shè)備是具有多個(gè)流處理器核的圖形并且支持CUDA的GPU，軟件部分包括編譯工具、驅(qū)動(dòng)程序、runtime庫和一些常用的數(shù)學(xué)運(yùn)算庫。
2．2 CUDA中GPU結(jié)構(gòu)
    在CUDA架構(gòu)下，開發(fā)者可以通過創(chuàng)建和管理大量的線程來使用GPU的硬件資源進(jìn)行并行計(jì)算。在CUDA中線程的創(chuàng)建和切換是由硬件來實(shí)現(xiàn)的，不會(huì)占用軟件的執(zhí)行時(shí)間。在CUDA的rtmtime庫中提供了訪問GPU硬件資源的接口，用戶通過調(diào)用runtime庫中的函數(shù)就可以直接訪問GPU的硬件資源。CUDA的編程語言是一種C語言的擴(kuò)展，提供了通用的DRAM尋址方式，從而提供了很大的編程靈活性。操作系統(tǒng)可以管理多個(gè)并發(fā)運(yùn)行的CUDA程序和圖形應(yīng)用程序來訪問GPU。

3 CUDA編程模型
    由于GPU的特點(diǎn)，它很適合做高密度數(shù)據(jù)的并行運(yùn)算，但是對于不能并行的具有復(fù)雜執(zhí)行路徑的程序執(zhí)行效率就會(huì)很低。因此當(dāng)通過CUDA在GPU上進(jìn)行通用計(jì)算的開發(fā)時(shí)，是把在應(yīng)用程序中高密度數(shù)據(jù)可以進(jìn)行并行計(jì)算的部分做成一個(gè)稱作kernel的函數(shù)在GPU設(shè)備上執(zhí)行，而應(yīng)用程序中的其他串行執(zhí)行的部分由主機(jī)上的CPU來完成。一個(gè)在GPU上執(zhí)行的kernel可以包含極高數(shù)量并發(fā)執(zhí)行的線程，在CUDA架構(gòu)中是通過設(shè)計(jì)kernel中的線程來完成通用計(jì)算的GPU實(shí)現(xiàn)的。主機(jī)和GPU設(shè)備之間的交互是通過在主機(jī)和設(shè)備各自的DRAM之間傳輸數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)的，而這種數(shù)據(jù)傳輸是由設(shè)備的DMA引擎完成的，因此數(shù)據(jù)的傳輸并不會(huì)造成太多主機(jī)CPU開銷。
    一個(gè)kernel中的線程是被分成具有相同大小的線程塊的，線程塊可以是一維、二維或者三維的，因此對應(yīng)的線程就可以具有一維、二維或者三維的索引。在一個(gè)線程塊中每個(gè)線程都具有一個(gè)一維的ID，這個(gè)ID和索引具有以下kernel關(guān)系：對于一維的線程塊，線程就等于其索引；對于大小為ID(Dx，Dy)的二維線程塊，索引為(x，y)的線程ID為(x+v Dx)；對于大小為(Dx，Dy，Dz)的三維線程塊，索引為(x，y，z)的線程ID為(x+y Dx+z Dx Dy)。
    同一個(gè)線程塊中的線程之間可以通過同步操作來協(xié)同內(nèi)存訪問。當(dāng)通過調(diào)用內(nèi)置函數(shù)_syncthreads()在kernel中建立同步點(diǎn)時(shí)，一個(gè)線程塊中的執(zhí)行到同步點(diǎn)的線程會(huì)被掛起直到這個(gè)線程塊中所有的線程都到達(dá)這個(gè)同步點(diǎn)。
    為了線程之間能夠有效地協(xié)同工作，同步操作被設(shè)計(jì)成只需要一條指令就可以實(shí)現(xiàn)，并且同一個(gè)線程塊中的線程需要在同一個(gè)多核處理器上執(zhí)行。因此每個(gè)線程塊中全部線程的數(shù)量就受到一個(gè)處理器核上的存儲(chǔ)資源的限制。在當(dāng)前的GPU上，一個(gè)線程塊可以包含最多512個(gè)線程。
    雖然一個(gè)線程塊可以包含的線程數(shù)量有限制，但是一個(gè)kernel可以包括多個(gè)大小相同的線程塊，kernel中的線程數(shù)就等于每個(gè)塊中線程的數(shù)量乘以線程塊的數(shù)量。線程塊之間是獨(dú)立的，它們可以并行地執(zhí)行，也可以串行地順序執(zhí)行。這就允許線程塊在多個(gè)處理器核之間按照任何順序調(diào)度，從而使得開發(fā)具有靈活性和可擴(kuò)展性。而且這樣線程塊的數(shù)量就可以根據(jù)待處理數(shù)據(jù)的大小決定，而不是由系統(tǒng)中多核處理器的個(gè)數(shù)決定，也就是說線程塊的數(shù)量可以大于多核處理器的數(shù)量。因此kernel中可以具有大量的線程塊，從而具有極高的線程數(shù)。但是由于線程塊之間執(zhí)行的不確定性，不同線程塊的線程之間不能進(jìn)行同步操作。
3．1 算法設(shè)計(jì)
    首先把待處理的大數(shù)據(jù)塊劃分為尺寸相同的多個(gè)小數(shù)據(jù)塊，然后使用標(biāo)準(zhǔn)的AES算法對各個(gè)小數(shù)據(jù)塊進(jìn)行并行的運(yùn)算，運(yùn)算完成后把每個(gè)小數(shù)據(jù)塊的值按順序保存在一起，最后再把所有的輸出結(jié)果使用標(biāo)準(zhǔn)的AES算法來處理得到最后的結(jié)果，這樣就可以使用大量的線程來并行地對每個(gè)小數(shù)據(jù)塊進(jìn)行運(yùn)算。但是當(dāng)數(shù)據(jù)分塊足夠多線程數(shù)很大時(shí)，就需要將線程劃分為多個(gè)線程塊。由于不同線程塊中的線程之間不能進(jìn)行同步，所以設(shè)計(jì)了兩個(gè)kernel，第一個(gè)kernel的任務(wù)是使用大量并發(fā)執(zhí)行的線程對原始數(shù)據(jù)分成的多個(gè)小塊數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，并把結(jié)果按照順序保存在設(shè)備DKAM中。等第一個(gè)kernel執(zhí)行完成后，由主機(jī)啟動(dòng)第二個(gè)kernel，這個(gè)kernel會(huì)根據(jù)主機(jī)提供的地址和數(shù)據(jù)大小對第一個(gè)kernel的計(jì)算得到的中間值進(jìn)行運(yùn)算，這一步只需用一個(gè)線程來執(zhí)行，由于中間值的大小遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于原始數(shù)據(jù)，所以這一步的計(jì)算開銷是很小的。
3．2 算法優(yōu)化
    GPU計(jì)算雖然高效，但是也有瓶頸。CPU代碼在調(diào)用GPU的kernel函數(shù)時(shí)，首先要將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)塊讀到流中，處理完后，又要將流寫回內(nèi)存。
    GPU和內(nèi)存的數(shù)據(jù)交換是一筆很大的開銷，因此從整體上減小這部分的開銷是優(yōu)化的關(guān)鍵。從GPU執(zhí)行的特點(diǎn)來看，每個(gè)線程都獨(dú)自從內(nèi)存中讀取一個(gè)分組長度的數(shù)據(jù)塊，加密完成后寫回到內(nèi)存中。這樣，每加密一個(gè)分組長度都要讀寫一次內(nèi)存，整體IO效率低。根據(jù)程序的局部性原理，如果一次讀入相鄰的多個(gè)分組，IO效率會(huì)大大提高。在前面的GPU程序中，我們是在一個(gè)線程里加密一個(gè)分組?，F(xiàn)在我們一次讀取多個(gè)分組進(jìn)行加密。這樣從整體上提高了IO效率。鑒于線程處理器還可以進(jìn)行并行操作，我們還可以使用流數(shù)據(jù)類型，進(jìn)一步提高并行度。
    改進(jìn)的算法如下：
    brook：：Stream*datastream；
    datastream．read(Block[m][n])；
    AESEncrypt_CPU_Simple(dtatastream)；
    Datastream．write(Block[m][n])；
    改進(jìn)后，每個(gè)線程一次讀取n個(gè)相鄰的分組進(jìn)行加密。

4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    實(shí)驗(yàn)采用的CPU是GeForce 9800 GTX+，軟件使用GUDA2．1，是在WmdowsXP操作系統(tǒng)下運(yùn)行的。
    CPU對AES算法的加速結(jié)果如圖1所示。從圖中可以看出，當(dāng)數(shù)據(jù)量較小時(shí)(小于100kB)，GPU上的運(yùn)行性能要低于CPU，這是因?yàn)镚PU的特點(diǎn)是適合用作高密度數(shù)據(jù)的并行計(jì)算，而當(dāng)數(shù)據(jù)量較小時(shí)并無法充分利用到GPU的計(jì)算資源，而且從主機(jī)向設(shè)備傳輸輸入數(shù)據(jù)和由設(shè)備向主機(jī)返回?cái)?shù)據(jù)又會(huì)占用一定的開銷，因此對于小數(shù)據(jù)量的處理并不適合使用GPU。隨著數(shù)據(jù)量的增加，GPU運(yùn)算的性能就會(huì)明顯高于CPU。當(dāng)數(shù)據(jù)量大于1MB時(shí)，GPU具有將近兩倍的加速倍數(shù)，之后加速倍數(shù)就基本穩(wěn)定下來，達(dá)到飽和，這是因?yàn)楫?dāng)數(shù)據(jù)量已經(jīng)足夠多，充分利用了GPU的計(jì)算資源。由于GPU的計(jì)算能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于它訪問設(shè)備內(nèi)存的帶寬以及主機(jī)與設(shè)備之間的數(shù)據(jù)傳輸帶寬，在應(yīng)用中這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷會(huì)成為限制GPU運(yùn)算整體性能的瓶頸，需要對GPU進(jìn)行優(yōu)化，才能充分開發(fā)出GPU的計(jì)算優(yōu)勢。
    圖1 GPU對AES算法的加速效果

    對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化。通過優(yōu)化，可以提高超過兩倍的加速效果，在數(shù)據(jù)量大時(shí)，優(yōu)化結(jié)果更為明顯，如圖2所示。

5 結(jié)論
    本文介紹了在GPU上實(shí)現(xiàn)AES加密算法的方法。首先介紹了AES算法，然后對CUDA中的GPU結(jié)構(gòu)和CUDA編程模型進(jìn)行了深入的研究。最后在GPU和CPU平臺(tái)上對設(shè)計(jì)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對比，取得了理想的加速效果。其實(shí)在大多數(shù)應(yīng)用情況下，目前計(jì)算機(jī)顯卡配置的GPU運(yùn)算潛能并沒有完全釋放出來，本文介紹的加密方法是GPU通用計(jì)算具體應(yīng)用的一個(gè)體現(xiàn)。雖然目前以CUDA為代表的GPU仍然存在精度不高，程序編寫限制較多的缺點(diǎn)，但隨著并行流處理概念的進(jìn)一步發(fā)展，GPU通用計(jì)算技術(shù)將在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。