GPU/CPU友好的模乘算法：Multi-Precision Fast Modular Multiplication

9月前作者：mutourend 分类：Toy博客阅读(33) 违法举报

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1. 引言

前序博客：

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_multiplication（Python）

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文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-567752.html

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