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

1. 引言

前序博客:

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:

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

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