QAT 与 GPU 在SHA-1 运算中的优劣

QAT 与 GPU 在 SHA-1 运算 场景下各有优劣，适用场景完全不同，下面从 功能、架构、性能、功耗 等角度进行深入分析。

1. QAT 对 SHA-1 的支持

Intel QAT 是一款专用的硬件加速引擎，通常集成在 Intel 芯片（如 Xeon Scalable CPU、Atom C 系列 SoC 或 PCIe 加速卡）中。

支持算法

QAT 硬件直接支持 SHA-1 、SHA-2 (SHA-256, SHA-384, SHA-512) 、HMAC、AES 等对称加密算法。

Linux 内核中有对应的 QAT 驱动模块，如：
bash 复制代码
```
/drivers/crypto/qat/qat_common
```
并通过 Linux Crypto Framework 暴露给 OpenSSL、dm-crypt、Ceph 等上层软件使用。

典型应用场景

场景	说明
存储系统	RAID、Ceph、备份系统中的数据完整性校验 (SHA-1/SHA-256)
网络安全	IPsec / TLS / SSL 会话中的 HMAC-SHA1 验证
压缩+加密	结合 LZS 压缩、AES、SHA 形成完整的链路处理
云基础设施	通过 DPDK、OpenSSL engine 在云网络、虚拟化加速中使用

调用方式

通过 OpenSSL Engine 直接调用 QAT：
复制代码
```
openssl speed -engine qat -evp sha1
```

GPU 通过大规模并行线程来处理大量 SHA-1 运算，典型应用是 暴力破解、区块链挖矿、数据完整性校验 等。

特性
- 适合大批量独立的 SHA-1 运算，比如一次计算数百万个消息块。
- 常见实现：
  - OpenCL 或 CUDA 编写 SHA-1 内核；
  - Hashcat 等密码破解工具使用 GPU 进行 SHA-1 并行暴力破解。
优化技巧
- 将每个 GPU 线程映射为一个独立的 SHA-1 计算；
- 充分利用 GPU 的 SIMD 架构和高速寄存器；
- 避免内存访问冲突，保持计算密集型。

维度	QAT	GPU
架构定位	专用硬件，面向压缩、加密、哈希等固定算法	通用并行计算平台，灵活可编程
吞吐量	单卡 40--100 Gbps（固定算法）	取决于显卡：RTX 4090 可达 150--200 Gbps（并行任务）
延迟	极低延迟，微秒级	延迟较高，需批处理任务才能发挥效率
适合任务类型	持续小包、流式计算	大批量、独立、可并行化的批量任务
功耗	低功耗（<25W~50W）	高功耗（200W~400W）
易用性	内核驱动、OpenSSL、DPDK 均可直接集成	需要 CUDA/OpenCL 编程
典型场景	TLS/IPsec、存储系统、RAID、Ceph、数据库加速	哈希破解、密码学研究、GPU 云计算
可扩展性	一块卡固定算法，扩展有限	可支持不同哈希算法（SHA-1, SHA-256, BLAKE2 等）

Intel QAT 8970 PCIe 卡（单卡 100Gbps）官方数据：

QAT 是面向固定安全算法（SHA-1/SHA-2/AES）的 硬件加速引擎 ，优势在于 低延迟、低功耗、稳定吞吐量，特别适合存储系统、网络安全等场景。
GPU 具有灵活性和极高的并行度，在一次性大规模 SHA-1 运算时（如密码破解）可实现更高的吞吐量，但延迟高、功耗大，不适合实时小数据处理。
在存储产品中，QAT 方案是主流，GPU 通常用于实验或离线任务。

推荐组合架构：

在企业级存储或分布式文件系统中，可以 CPU + QAT 协同工作，CPU 负责逻辑控制，QAT 处理大部分流式哈希任务；

如果有海量离线归档数据需要批量校验，可引入 GPU 作为 计算集群节点 来进行周期性完整性检查。