0 引言

　　作為保障信息安全的重要手段之一，密碼算法在整個信息系統中占有非常重要的地位[1]。隨著用戶對信息安全越來越重視，加密模式正朝著多協議配合完成的復雜加密模式發展，同時密碼算法也正朝著大位寬、可重構的方向發展[2]。傳統的單核密碼處理器已經無法滿足新型加密模式和復雜密碼算法日益增長的性能需求。

　　相對于單核處理器而言，多核處理器可以提供更強的處理能力。采用多核處理器是解決當前復雜密碼算法實現高性能計算的有效方案[3]。但是當前面向密碼操作的專用多核處理器仍沒有相對成熟的設計技術。結合多核處理器設計技術和密碼算法硬件實現技術，設計一款面向多任務密碼算法的多核密碼處理器，不僅能夠有效滿足信息安全領域日益增長的需求，同時也有一定的理論研究價值。

　　本文基于多任務密碼算法并行處理特點與多核互連結構設計技術，分析了密碼算法處理特征，提出了密碼多核處理器性能模型，設計了符合密碼算法的密碼多核處理器互聯結構，并與通用多核處理器中廣泛使用的2D-Mesh互聯結構在密碼算法執行性能方面進行了對比。

1 密碼算法并行化分析及Amdahl定律的擴展

　　密碼算法數據處理結構與數據處理過程具有不同于通用計算任務的特殊性，設計與密碼處理特征相吻合的多核處理器互聯結構勢必能夠提高密碼的處理性能[4]。本文研究和分析了密碼多核處理模型，為實現密碼多核處理器互聯結構的優化設計奠定基礎。

　　1.1 密碼算法統計分析

　　本文針對典型的對稱密碼算法的執行過程進行統計分析，分析結果如表1所示。

　　由分析結果可得如下結論：

　　(1)無論是分組算法、雜湊算法還是序列算法，其結構要素內部均存在大量的數據并行性可開發，其主要表現為大操作位寬下的小位寬操作并行執行。

　　(2)對稱密碼算法的不同結構要素間存在一定的數據并行性。例如分組密碼算法中，結構要素間的數據并行性體現為各子塊數據在同一算法執行階段可執行不同類型的基本操作。在序列密碼算法的不同結構要素中，反饋移位寄存器的更新函數和密鑰流生成函數表現為當前時刻FSR狀態序列中部分狀態的不同函數，可以同時并行執行。鐘控型和結構可變性的序列密碼算法，其鐘控/結構控制信號和密鑰流生成函數，表現為某時刻一個或多個反饋移位寄存器狀態序列中相關狀態位的不同函數可以并行計算。基于分組原理設計的序列算法的FSR反饋函數的計算過程各操作間可并行計算。

　　由分析可知，密碼算法在數據處理過程及數據處理特征上具備并行處理潛能，符合多核處理器并行處理特征。因此，可以通過設計密碼多核處理器來提升密碼算法的實現效率。

　　1.2 Amdahl定律分析及推論

　　Amdahl定律是研究如何提升系統性能的經典定律[5]。定律指出加快某部件執行速度所獲得的系統性能提升受限于該部件在系統中被使用的頻率或所占總執行時間的比例[6]。

　　由Amdahl定律可以確定系統中影響性能最大的部件，同時也可以衡量由于改進某些部件而獲得的系統性能的提高[7]。假設改進系統某一部件，那么系統的性能提升比就是：

　　通過分析系統性能提升比的公式可知，影響系統性能提升比的兩個主要因素為：(1)系統完成某任務的總時間中待改進部分的執行時間所占總時間的比重，記為f；(2)待改進部分改進后比改進前性能提高的倍數，記為n。基于上述分析可以得出如下推論：

　　推論1：設T0為系統改進前完成整個任務的總時間。改進后完成整個任務的時間Tn為：

　　其中，(1-f)表示不可改進部分。當f=0時，Sp為1，即沒有可改進部分。當n→∞時，即可獲得的性能改善的極限值受到f的約束。

　　推論3：改進后被改進部件執行時間占系統總運行時間比f′為：

　　當f′-f<0時，說明被改進部件在改進后的執行時間占系統運行時間比相較于改進前要少。

2 密碼多核處理器互聯結構研究與設計

　　2.1 密碼多核處理器模型研究

　　密碼算法映射在多核處理器上時，在假設映射的任務量是固定的情況下，處理器完成該固定任務量所需的時間越少則系統性能越高[8]。設任務工作量為W，W由W1，W2，W3…WM組成，其中Wi表示并行度為i的任務工作量，M表示任務工作量中最大的并行度，則任務工作量W可表示為W=wi。當系統有無限多個運算核心，且核心間無通信延遲時，完成Wi所需時間為ti=Wi/(·i)，其中為單個運算核心的運算能力。由Amdahl定律擴展推論1可知，完成W的時間為：

　　事實上，密碼多核處理器系統不可能集成無限多個密碼運算核心。當密碼運算核心數目為N、任務工作量并行度為i，單個密碼運算核心的運算能力為時，且N>i時，多核系統完成Wi工作量的時間ti=Wi/(·i)；當N<i時，多核系統完成Wi工作量的時間ti=(Wi/(·i))·「i/N。

　　并行計算中運算核心間存在通信延遲，設完成Wi工作量的通信延遲為tdi，此時多核系統完成W工作量所需時間為：

　　通信時間消耗與通信任務量及通信網絡結構有關，而通信任務量是與任務并行度i及計算任務Wi的函數[9]。設密碼處理任務為Wi，任務并行度為i，N個密碼運算核心的多核系統內單位時間可傳輸的數據量為Pd=(N)，并行度為i時通信/計算比為(i)，則通信任務總量Wdi=(i)Wi，且：

　　同樣，考慮密碼多核系統集成的計算核心數N可能小于密碼算法中的任務并行度i，式(3)修訂為：

　　式(5)給出了適用于密碼多核處理器的結構模型。式(5)中，參數為常數；當密碼應用確定時，參數Wi為固定值；多核密碼處理器結構確定時(N)為固定值；(i)與處理器結構及密碼應用有關[10]。

　　2.2 模型參數分析

　　由2.1節推導模型可知，密碼任務并行度及并行部分所占比例決定了密碼處理器可達到的最高性能，通信延遲是影響密碼多核處理器實現性能的主要因素之一。在設計面向該模型的密碼多核處理器時，應該首先分析密碼應用的可開發并行度，初步確定系統運算核心數目，然后設計互聯結構等。設計互聯結構時注意使?追(N)及?滓(i)盡量小，最后根據設計對N值微調直至最優。

　　表2給出了常見密碼算法并行度的統計結果。由表2的統計結果分析可知：密碼應用的特點是數據運算比較整齊，并行度變化較少。密碼算法內并行度一般為i=1、2、4、8、16，例如AES輪運算并行度i取值為1或4(S盒可開發i=16并行度)，DES輪運算并行度i取值為1或8，IDEA輪運算并行度i取值為1或4，MD5輪運算并行度i取值為1或4。對于密碼協議等應用，通過對數據包的拆分，并行度理論上可以達到無限大，考慮此類問題，設大整數X作為可實現的最大并行度。

　　為方便研究，引入簡化條件對多核密碼處理器模型做定性分析。假設當i≠1，i≠2，i≠4，i≠8，i≠16，i≠X時Wi=0。式(5)可化簡為：

　　由公式分析可知，影響密碼多核處理器運算效率的主要因素為密碼算法并行度i、通信/計算比?滓(i)、系統單位時間內可傳輸數據量(N)。其中密碼算法并行度由算法本身決定，通信/計算比(i)由密碼算法及算法任務映射共同決定。本文僅討論多核處理器中互聯方式對多核系統通信性能的影響，即對系統單位時間內可傳輸數據量(N)的影響。

　　2.3 簇狀層次化多核互聯結構設計

　　假設密碼算法中并行度i與通信/計算比(i)為固定參數。此時，通信性能主要由傳遞延遲決定，設系統互連結構里消息傳遞過程中跳步數為H(N)，消息經過每個互聯節點的延遲為tdc，則一次通信所需時間tdi=H(N)·tdc。一次通信所完成的工作量Wdc與通信位寬為m bit、一次可傳輸n個數據有關，即一次通信完成的工作量Wdc(N)=mn。推導可得：

　　m與n的設計既要考慮硬件實現過程布局布線工藝又要考慮密碼算法任務間通信量。據統計密碼算法中任務間通信一般為32 bit的整數倍。同時考慮工藝技術，核間通信一般采用32位寬進行通信。因此系統單位時間內可傳輸數據量?追(N)的大小主要受通信延遲tdi影響，tdi又主要由核心間跳數H(N)與互聯節點中轉延遲tdc決定。

　　本文結合現有多核互聯結構設計技術，通過減少多核系統內運算核心間跳步數的方法，優化設計2D-Mesh結構。

　　對于傳統2D-Mesh結構而言，因為運算核心平鋪在一個平面，隨著多核系統的不斷擴展，運算核心間數據交互跳數逐漸增多。由文獻[11]可知，傳統2D-Mesh結構中消息的平均跳步數H(N)為H(N)=(2)/3。因此本文在保留相同數目密碼運算核心前提下，針對如何降低運算核心間跳數的問題進行優化設計。

　　本文采用如圖1所示的簇狀層次化多核結構設計密碼多核處理器。在整個多核系統內部建立了三層結構的立體多核系統。最底層分布著密碼運算核心（標記為PCore的一層），負責基本的密碼運算操作。中間層分布著路由節點（標記為R的一層），負責將最底層運算核間所交付的通信數據進行整個多核結構的傳輸。最高層為多核系統對外接口層(標記為輸入/輸出控制器的一層)，負責將路由節點層與外界的數據交互。

　　在該多核系統中，路由節點層的路由節點在連接過程中不再采用路由節點與運算核心一一對應的鏈接關系，而是采用一個路由節點掛接四個運算處理核心的方式，以此減少運算核心在整個多核系統內部數據交互的跳數。同時，輸入/輸出控制器也采用同樣的方式鏈接路由節點，以改善多核系統外部與多核系統內部數據交互的跳數。

　　本文設計的層次化2D-Mesh結構保留了簇狀2D-mesh結構的優點，同時利用輸入/輸出控制器增強了簇單元與高層網絡通信的靈活性。實現了處理核單元內部通信與外部通信的分離，為有序、高效的通信提供了結構上的支持。

3 性能評估

　　根據1.2節中Amdahl定律分析結論，對比改進后與改進前系統執行效率即可衡量系統性能的提升。基于此，本文將并行部分所占比重不同的并行度為4、8、16的密碼算法分別映射在本文設計的簇狀層次化密碼多核結構與2D-Mesh多核密碼處理結構上，對其執行時間進行對比。對比結果如圖2～圖4所示。

　　由圖2可知，在多核系統中運算核心數目（橫軸）確定的情況下，改進后的密碼多核系統相比于改進前在執行相同任務映射的密碼算法時所需時間（縱軸）較少，即運算效率越高。在圖3、圖4中，映射不同串并比的密碼算法也可得到相同結論。

　　通過上述對比可知，隨著運算核心數目的不斷擴展，本文提出的簇狀層次化多核互聯結構能夠有效提升多核系統運算效率，明顯減少了系統內部運算核心間通信過程中傳遞延遲，達到了預期設計目標。

4 結束語

　　針對密碼多核處理器設計，本文深入研究了對稱密碼算法的并行實現特征，利用Amdahl定律推導建立符合密碼并行運算特征的多核處理器模型。通過參數分析，仿真得到硬件實現的理論依據。最后依據理論結合設計實際，本文提出了基于2D-Mesh擴展結構的簇狀層次化多核處理器互聯結構。

　　通過與其他同類設計相比，本文設計的密碼多核處理器互聯結構具有較高的密碼算法適應性和較高的密碼處理性能。在統一的可重構密碼多核處理器下不僅實現了對公開對稱密碼算法密碼處理性能的有效加速，而且還可以支持幾乎所有其他同類密碼算法。

參考文獻

　　[1] 張曉豐，樊啟華，程紅斌.密碼算法研究[J].計算機技術與發展，2006，16(2)：179-180.

　　[2] HENNESSY J L，PATTERSON D A.Computer architecture：a quantitative approach[M].Elsevier，2012.

　　[3] YU Z，YOU K，XIAO R，et al.An 800 MHz 320 mW 16-core processor with message-passing and shared-memoryinter-core communication mechanisms[C].Solid-State Cir-cuits Conference Digest of Technical Papers(ISSCC)，2012IEEE International，2012：64-66.

　　[4] KHANYILE N P，TAPAMO J R，DUBE E.An analyticmodel for predicting the performance of distributed applica-tions on multicore clusters[J].IAENG International Journalof Computer Science，2012.

　　[5] AMDAHL G M.Validity of the single processor approach toachieving large scale computing capabilities[C].Proceedingsof spring joint computer conference.ACM，1967：483-485.

　　[6] 陳書明，陳勝剛，尹亞明.Amdahl 定律在層次化片上多核處理器中的擴展[J].計算機研究與發展，2012，49(1)：83-92.

　　[7] HILL M D，MARTY M R.Amdahl's law in the multicoreera[J].Computer，2008(7)：33-38.

　　[8] BOSSUET L，GRAND M，GASPAR L，et al.Architectures offlexible symmetric key crypto engines—a survey：Fromhardware coprocessor to multi-crypto-processor system onchip[J].ACM Computing Surveys(CSUR)，2013，45(4)：41.

　　[9] BLAKE G，DRESLINSKI R G，MUDGE T.A survey ofmulticore processors[J].Signal Processing Magazine，IEEE，2009，26(6)：26-37.

　　[10] 李文石，姚宗寶.基于阿姆達爾定律和蘭特法則計算多核架構的加速比[J].電子學報，2012，40(2)：230-234.

　　[11] GRAND M，BOSSUET L，GOGNIAT G，et al.A reconfig-urable multi-core cryptoprocessor for multi-channel com-munication systems[C].Parallel and Distributed ProcessingWorkshops and Phd Forum(IPDPSW)，2011 IEEE Interna-tional Symposium on，2011：204-211.