一种多GPU平台上Advanced Encryption Standard（AES）加密算法的自适应分块并行优化方法

本发明公开了一种多GPU平台上Advanced Encryption Standard(AES)加密算法的自适应分块并行优化方法，该方法包括如下步骤：确定数据规模F和GPU数量G；设定并行粒度选项；建立数据规模与并行粒度的关系；采取合适的分块策略计算并行粒度；实现自适应分块加密。本发明的目的在于针对目前AES加密算法在CPU或单GPU平台上，特别是每线程16字节的并行粒度下，在处理大规模数据时运行效率不高，吞吐量较低，加密时间较长的现状，利用多GPU结构更多的计算资源和存储能力，提出一种在多GPU平台上自适应分块的AES加密算法并行优化方法。通过自适应策略设置每个线程的并行粒度(即每个线程要处理的字节数)，之后每个线程根据并行粒度从全局内存中加载相应数量的数据到私有内存进行加密，这样可以灵活适应不同规模的数据，进而提升AES加密算法的性能。