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基础算法优化——Fast Modular Multiplication
大整数的模乘#xff1a;
是每种SNARK计算的核心是最昂贵的基石通常可决定整个协议的复杂度
对模乘运算的哪怕一点点改进#xff0c;都可能带来大幅加速。
Ingonyama团队2023年论文 Multi-P…1. 引言
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基础算法优化——Fast Modular Multiplication
大整数的模乘
是每种SNARK计算的核心是最昂贵的基石通常可决定整个协议的复杂度
对模乘运算的哪怕一点点改进都可能带来大幅加速。
Ingonyama团队2023年论文 Multi-Precision Fast Modular Multiplication开源代码实现见
https://github.com/ingonyama-zk/modular_multiplicationPython
基础算法优化——Fast Modular Multiplication本文称为Barrett-Domb模乘算法是一种基于Barrett modular reduction方案的低复杂度、硬件友好的模乘算法。
Multi-Precision Fast Modular Multiplication为多精度的、GPU/CPU友好的Barrett-Domb模乘算法。相比于现有广泛使用的Montgomery模乘算法
本算法具有竞争力且可能会消除对繁琐的Montgomery转换的需求。如NTT中需要大量的Montgomery格式转入转出本算法可具有更低的乘法运算次数。
参考资料
[1] Ingonyama团队2023年1月博客 Multi-Precision Fast Modular Multiplication
ZKP加速系列博客
Multi-scalar multiplication: state of the art new ideas采用特殊硬件指令对密码学算法加速零知识证明的硬件加速STARK/SNARK加速小技巧借助FPGA硬件对Multi-Scalar Multiplication加速基础算法优化——Fast Modular MultiplicationIngonyama团队的ZKP加速ZKP加速 GPU/FPGA/ASIC
