2021SC@SDUSC CUDA实现模幂运算源码分析（1）
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CGBN概念解析
CGBN 的典型应用场景在于设计能够处理大量问题实例的核心模块，这些实例均需进行无符号多精度算术运算。传统的 CUDA 实现方式通常为每个问题实例分配独立线程，然而多精度算法对寄存器资源需求较高，因此将多精度数值分配至一组连续线程中会更为高效，这也是 CGBN 设计所遵循的基本原则。
以一个示例内核作为起点，该内核接收一系列问题实例，并针对每个实例执行计算操作，即对 a 与 b 进行加法运算，所得结果存储于 r 中。其中 a 、 b 和 r 均为 1024 位的数值。
#include "cgbn/cgbn.h"
// define a struct to hold each problem instance
typedef struct {
cgbn_mem_t<1024> a;
cgbn_mem_t<1024> b;
cgbn_mem_t<1024> r;
} problem_instance_t;
#define TPI 8 // threads per instance (can be 4, 8, 16 or 32)全部评论 (0)
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