基于素数域Bernstein-Rabin-Winograd多项式的向量化哈希技术

本文提出新型AXU哈希函数decBRWHash,采用Bernstein-Rabin-Winograd多项式构造,支持c路SIMD指令并行处理。通过AVX2指令集在2^127-1和2^130-5素数域上的优化实现显示,相比Poly1305算法,4-decBRWHash在千字节级消息处理中提速16%,兆字节级提速23%。

我们介绍了新型AXU哈希函数decBRWHash,该函数由正整数$c$参数化,基于Bernstein-Rabin-Winograd(BRW)多项式构建。选择$c>1$时可实现基于$c$路单指令多数据(SIMD)指令的哈希函数。我们报告了使用现代Intel处理器AVX2指令集对4-decBRWHash进行手工优化的完整汇编实现。作为对比,我们还提供了基于常规多项式的AXU哈希函数polyHash的同等优化实现。所有实现均在特定素数域完成,特别是$2^{127}-1$和$2^{130}-5$素数。

针对$2^{130}-5$素数域的AVX2实现,与著名的Poly1305哈希函数相比:对于数百字节长度的消息,4-decBRWHash表现更优;在数千字节范围可获得约16%的速度提升;而在数兆字节范围时,速度提升可达23%。

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