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如何优化数论变换 (NTT) 和模运算以加快计算速度,尤其是对于非常大的数字(例如超过 12000 位)?

Barbara Streisand
发布: 2024-12-16 03:13:18
原创
543 人浏览过

How can I optimize my Number Theoretic Transform (NTT) and modular arithmetic for faster computation, especially with very large numbers (e.g., over 12000 bits)?

模算术和NTT(有限域DFT)优化

问题陈述


我想使用NTT来快速平方(请参阅快速 bignum 平方计算),但即使对于非常大的数字,结果也很慢......超过12000 位。


所以我的问题是:

< ;ol>

  • 有没有办法优化我的NTT变换?我并不是想通过并行性(线程)来加速它;这只是低级层。

  • 有办法加快我的模块化算术吗?


  • 这是我的(已经优化的)NTT C 源代码(它是完整的并且 100% 可以在C 不需要任何第三方库,并且也应该是线程安全的,请注意源数组被用作临时数组!!!,而且它不能将数组转换为自身)。

    优化解决方案

    1. 使用预先计算的幂:预先计算并存储幂W 和 iW(单位原根及其逆),以避免在 NTT 过程中重新计算它们。这可以显着减少乘法和除法的次数,从而加快计算速度。
    2. 展开循环:展开 NTT 算法中的循环以减少与循环迭代相关的开销。这样可以通过减少分支指令的数量来提高性能。
    3. 优化模运算:使用按位运算和汇编语言高效地实现模运算(加、减、乘、幂) 。这可以消除不必要的分支和条件语句,从而加快执行速度。

    示例实现

    以下是使用预计算幂和按位运算的 C 语言优化 NTT 实现的示例:

    class NTT {
    public:
        NTT() {
            // Initialize constants
            p = 0xc0000001;
            W = modpow(2, 0x30000000 / n);
            iW = modpow(2, p - 1 - 0x30000000 / n);
            rN = modpow(n, p - 2);
            NN = n >> 1;
    
            // Precompute W and iW powers
            WW = new uint32_t[n];
            iWW = new uint32_t[n];
            WW[0] = 1;
            iWW[0] = 1;
            for (uint32_t i = 1; i < n; i++) {
                WW[i] = modmul(WW[i - 1], W);
                iWW[i] = modmul(iWW[i - 1], iW);
            }
        }
    
        void NTT(uint32_t *dst, uint32_t *src, uint32_t n) {
            if (n > 0) {
                // Reorder even, odd elements
                for (uint32_t i = 0, j = 0; i < NN; i++, j += 2) {
                    dst[i] = src[j];
                }
                for (j = 1; i < n; i++, j += 2) {
                    dst[i] = src[j];
                }
    
                // Recursive NTT
                NTT(src, dst, NN);  // Even
                NTT(src + NN, dst + NN, NN);  // Odd
    
                // Restore results
                for (uint32_t i = 0, j = NN; i < NN; i++, j++) {
                    uint32_t a0 = src[i];
                    uint32_t a1 = modmul(src[j], WW[i]);
                    dst[i] = modadd(a0, a1);
                    dst[j] = modsub(a0, a1);
                }
            }
        }
    
    private:
        uint32_t p, n, NN, W, iW, rN;
        uint32_t *WW, *iWW;
    
        // Modular arithmetic operations
        inline uint32_t modadd(uint32_t a, uint32_t b) {
            uint32_t d = a + b;
            if (d >= p) d -= p;
            return d;
        }
    
        inline uint32_t modsub(uint32_t a, uint32_t b) {
            uint32_t d = a - b;
            if (d > a) d += p;
            return d;
        }
    
        inline uint32_t modmul(uint32_t a, uint32_t b) {
            uint32_t m = (uint64_t)a * b;
            return m - (p * (m / p));
        }
    
        inline uint32_t modpow(uint32_t a, uint32_t b) {
            if (b == 0) return 1;
            uint32_t t = modpow(a, b / 2);
            t = modmul(t, t);
            if (b &amp; 1) t = modmul(t, a);
            return t;
        }
    };
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    其他提示

    • 使用支持按位运算和内联汇编的高级语言,例如 C 。
    • 使用分析器识别代码中的瓶颈并针对它们进行优化。
    • 考虑使用并行化 NTT 算法多线程或 SIMD 指令。

    以上是如何优化数论变换 (NTT) 和模运算以加快计算速度,尤其是对于非常大的数字(例如超过 12000 位)?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

    来源:php.cn
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