Resumen

Se asume que los problemas de retículo duro son uno de los problemas más prometedores para generar criptosistemas seguros en la computación cuántica. El problema del vector más corto (SVP) es uno de los problemas de retículo más famosos. En este artículo, presentamos tres mejoras en algoritmos paralelos basados en GPU para resolver SVP utilizando la enumeración clásica y la enumeración podada. Hay dos mejoras para el preprocesamiento: utilizamos una combinación de aleatorización y la heurística gaussiana para esperar una mejor base que conduzca rápidamente a un vector más corto y esperamos que el nivel en el que se optimiza el intercambio de datos entre la CPU y la GPU. En la tercera mejora, mejoramos la implementación basada en GPU generando algunos puntos en la GPU en lugar de en la CPU. Utilizamos GPUs NVIDIA GeForce del tipo GTX 1060 6G. Logramos una mejora significativa sobre la mejora de Hermanss. Las mejoras aceleran la enumeración podada en un factor de casi 2.5 utilizando una sola GPU

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Problemas; Retícula; SVP; Basado en GPU; Mejoras; Enumeración
• Keywords:Problems; Lattice; SVP; GPU-based; Improvements; Enumeration