Rendimiento del algoritmo AES sobre arquitecturas de memoria compartida
- Autores
- Pousa, Adrián; Sanz, Victoria María; Naiouf, Marcelo; De Giusti, Armando Eduardo
- Año de publicación
- 2018
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Actualmente AES (Advanced Encryption Standard) es uno de los algoritmos de cifrado simétrico más utilizados para encriptar información. El volumen de datos sensibles que se trasmiten en las redes se incrementa constantemente y cifrarlos puede requerir un tiempo significativo. Por lo anterior, es importante adaptar este algoritmo para aprovechar la potencia de cómputo de las arquitecturas paralelas emergentes. En este trabajo presentamos un análisis del rendimiento de AES sobre diversas arquitecturas de memoria compartida (multicore Intel E5- 2695v4, Xeon Phi 7230 y GPU Nvidia GTX 960), para datos de entrada de distinto tamaño. Los resultados revelan que la GPU es la mejor alternativa para cifrar datos de entrada que no superan los 32MB. Sin embargo, para un volumen mayor de datos, el multicore alcanza el mejor rendimiento, seguido por el Xeon Phi.
XIX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
AES
multicore
GPU
Xeon PHI
cifrado de información - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/73037
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Rendimiento del algoritmo AES sobre arquitecturas de memoria compartidaPousa, AdriánSanz, Victoria MaríaNaiouf, MarceloDe Giusti, Armando EduardoCiencias InformáticasAESmulticoreGPUXeon PHIcifrado de informaciónActualmente AES (Advanced Encryption Standard) es uno de los algoritmos de cifrado simétrico más utilizados para encriptar información. El volumen de datos sensibles que se trasmiten en las redes se incrementa constantemente y cifrarlos puede requerir un tiempo significativo. Por lo anterior, es importante adaptar este algoritmo para aprovechar la potencia de cómputo de las arquitecturas paralelas emergentes. En este trabajo presentamos un análisis del rendimiento de AES sobre diversas arquitecturas de memoria compartida (multicore Intel E5- 2695v4, Xeon Phi 7230 y GPU Nvidia GTX 960), para datos de entrada de distinto tamaño. Los resultados revelan que la GPU es la mejor alternativa para cifrar datos de entrada que no superan los 32MB. Sin embargo, para un volumen mayor de datos, el multicore alcanza el mejor rendimiento, seguido por el Xeon Phi.XIX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2018-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf73-82http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73037spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-658-472-6info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:12:13Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/73037Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:12:13.368SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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Actualmente AES (Advanced Encryption Standard) es uno de los algoritmos de cifrado simétrico más utilizados para encriptar información. El volumen de datos sensibles que se trasmiten en las redes se incrementa constantemente y cifrarlos puede requerir un tiempo significativo. Por lo anterior, es importante adaptar este algoritmo para aprovechar la potencia de cómputo de las arquitecturas paralelas emergentes. En este trabajo presentamos un análisis del rendimiento de AES sobre diversas arquitecturas de memoria compartida (multicore Intel E5- 2695v4, Xeon Phi 7230 y GPU Nvidia GTX 960), para datos de entrada de distinto tamaño. Los resultados revelan que la GPU es la mejor alternativa para cifrar datos de entrada que no superan los 32MB. Sin embargo, para un volumen mayor de datos, el multicore alcanza el mejor rendimiento, seguido por el Xeon Phi. |
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