Список публикаций по ключевому слову: «nVidia»
Технические науки (электромеханика, приборостроение, машиностроение, металлургия и др.)
Удальцов Валерий Анатольевич , аспирант
ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики» , Санкт-Петербург г
«Оптимизация скорости работы блочных алгоритмов шифрования»
По мнению исследователей, задача оптимизация работы алгоритмов шифрования является востребованной и актуальной в настоящее время. В данной статье рассматривается симметричный алгоритм блочного шифрования «Магма» ГОСТ Р 34.12–2015 и технологии nVidia CUDA, OpenCL, OpenGL. Особенности данных технологий используются для оптимизации работы алгоритма шифрования «Магма». Авторами статьи произведены контрольные замеры скорости работы алгоритма шифрования с использованием различных технологий, результаты которых представлены в виде таблицы. Представлен анализ полученных результатов, позволяющий оценить преимущество в скорости работы алгоритма шифрования использующего для расчетов возможности рассматриваемых технологий. Результаты исследования, представленные в данной статье, в дальнейшем могут быть использованы для увеличения скорости процесса шифрования при применении отечественных стандартов шифрования, таких как ГОСТ Р 34.12–2015, ГОСТ 28147–89, а также при проведения различных исследований, направленных на выявление недостатков в области надежности шифров, с целью сокращения общего времени, затрачиваемого на исследование шифра.
Технические науки
Сойникова Екатерина Сергеевна , студентка
Батищев Денис Сергеевич , аспирант
Михелёв Владимир Михайлович , канд. техн. наук , доцент
Институт инженерных технологий и естественных наук ФГАОУ ВО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» , Белгородская обл
«Высокопроизводительный метод морфологической обработки медицинских изображений»
В статье показана реализация алгоритма полутоновой морфологии vHGW для выделения границ на медицинском изображении. Обработка изображений выполнена с использованием технологий OpenMP и NVIDIA CUDA для изображений с разным разрешением и различным размером структурирующего элемента.