基于资源预估和预计算策略的多标量乘法加速方法

基于资源预估和预计算策略的多标量乘法加速方法，针对零知识证明中Pippenger算法存在的资源预估不足、预计算因子僵化及排序效率低下问题，提出系统性解决方案。通过分层位移预计算策略动态生成多分辨率点乘表，结合窗口内桶连续存储的内存布局优化与异步流任务调度，显著减少全局内存访问延迟。设计动态资源适配机制，基于GPU硬件特征实时调整线程块拓扑、网格划分及排序算法选择，实现负载均衡与缓存利用率最大化。引入迭代归约与双临时桶策略，通过多轮归约压缩数据规模并优化边界处理。本发明在区块链与隐私计算领域的大规模MSM运算中，可显著提升计算效率与资源利用率，适用于椭圆曲线密码学加速任务。