Consumo energético en arquitecturas multicore : Análisis sobre un algoritmo de criptografía simétrica

Autores
Romero, Fernando; Pousa, Adrián; Sanz, Victoria María; De Giusti, Armando Eduardo
Año de publicación
2012
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo se presenta un análisis de consumo energético del algoritmo de criptografía AES (Advanced Encryption Standard) sobre dos tipos de arquitecturas multicore: cluster de multicore y GPU. Para ello se utilizaron dos implementaciones del algoritmo: la primera hace uso de la librería de pasaje de mensajes MPI para ser ejecutada sobre un cluster de multicore y la segunda utiliza la herramienta de programación CUDA para ser ejecutada sobre una GPU. Se muestra a la GPU como una arquitectura que tiene una mejor relación FLOP/Watt que un cluster de multicore.
Eje: Workshop Procesamiento distribuido y paralelo (WPDP)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Distributed
Consumo energético
Cluster de multicore
Architectures
GPU
Algorithms
Parallel
AES
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23620

id SEDICI_bae2cb9a15d98713679bcc3158293474
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23620
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Consumo energético en arquitecturas multicore : Análisis sobre un algoritmo de criptografía simétricaRomero, FernandoPousa, AdriánSanz, Victoria MaríaDe Giusti, Armando EduardoCiencias InformáticasDistributedConsumo energéticoCluster de multicoreArchitecturesGPUAlgorithmsParallelAESEn este trabajo se presenta un análisis de consumo energético del algoritmo de criptografía AES (Advanced Encryption Standard) sobre dos tipos de arquitecturas multicore: cluster de multicore y GPU. Para ello se utilizaron dos implementaciones del algoritmo: la primera hace uso de la librería de pasaje de mensajes MPI para ser ejecutada sobre un cluster de multicore y la segunda utiliza la herramienta de programación CUDA para ser ejecutada sobre una GPU. Se muestra a la GPU como una arquitectura que tiene una mejor relación FLOP/Watt que un cluster de multicore.Eje: Workshop Procesamiento distribuido y paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2012-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23620spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-03T10:28:20Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23620Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-03 10:28:20.42SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Consumo energético en arquitecturas multicore : Análisis sobre un algoritmo de criptografía simétrica
title Consumo energético en arquitecturas multicore : Análisis sobre un algoritmo de criptografía simétrica
spellingShingle Consumo energético en arquitecturas multicore : Análisis sobre un algoritmo de criptografía simétrica
Romero, Fernando
Ciencias Informáticas
Distributed
Consumo energético
Cluster de multicore
Architectures
GPU
Algorithms
Parallel
AES
title_short Consumo energético en arquitecturas multicore : Análisis sobre un algoritmo de criptografía simétrica
title_full Consumo energético en arquitecturas multicore : Análisis sobre un algoritmo de criptografía simétrica
title_fullStr Consumo energético en arquitecturas multicore : Análisis sobre un algoritmo de criptografía simétrica
title_full_unstemmed Consumo energético en arquitecturas multicore : Análisis sobre un algoritmo de criptografía simétrica
title_sort Consumo energético en arquitecturas multicore : Análisis sobre un algoritmo de criptografía simétrica
dc.creator.none.fl_str_mv Romero, Fernando
Pousa, Adrián
Sanz, Victoria María
De Giusti, Armando Eduardo
author Romero, Fernando
author_facet Romero, Fernando
Pousa, Adrián
Sanz, Victoria María
De Giusti, Armando Eduardo
author_role author
author2 Pousa, Adrián
Sanz, Victoria María
De Giusti, Armando Eduardo
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Distributed
Consumo energético
Cluster de multicore
Architectures
GPU
Algorithms
Parallel
AES
topic Ciencias Informáticas
Distributed
Consumo energético
Cluster de multicore
Architectures
GPU
Algorithms
Parallel
AES
dc.description.none.fl_txt_mv En este trabajo se presenta un análisis de consumo energético del algoritmo de criptografía AES (Advanced Encryption Standard) sobre dos tipos de arquitecturas multicore: cluster de multicore y GPU. Para ello se utilizaron dos implementaciones del algoritmo: la primera hace uso de la librería de pasaje de mensajes MPI para ser ejecutada sobre un cluster de multicore y la segunda utiliza la herramienta de programación CUDA para ser ejecutada sobre una GPU. Se muestra a la GPU como una arquitectura que tiene una mejor relación FLOP/Watt que un cluster de multicore.
Eje: Workshop Procesamiento distribuido y paralelo (WPDP)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description En este trabajo se presenta un análisis de consumo energético del algoritmo de criptografía AES (Advanced Encryption Standard) sobre dos tipos de arquitecturas multicore: cluster de multicore y GPU. Para ello se utilizaron dos implementaciones del algoritmo: la primera hace uso de la librería de pasaje de mensajes MPI para ser ejecutada sobre un cluster de multicore y la segunda utiliza la herramienta de programación CUDA para ser ejecutada sobre una GPU. Se muestra a la GPU como una arquitectura que tiene una mejor relación FLOP/Watt que un cluster de multicore.
publishDate 2012
dc.date.none.fl_str_mv 2012-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23620
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23620
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1842260122024280064
score 13.13397