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dc.date.accessioned 2019-03-12T14:32:34Z
dc.date.available 2019-03-12T14:32:34Z
dc.date.issued 2018
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73037
dc.description.abstract Actualmente AES (Advanced Encryption Standard) es uno de los algoritmos de cifrado simétrico más utilizados para encriptar información. El volumen de datos sensibles que se trasmiten en las redes se incrementa constantemente y cifrarlos puede requerir un tiempo significativo. Por lo anterior, es importante adaptar este algoritmo para aprovechar la potencia de cómputo de las arquitecturas paralelas emergentes. En este trabajo presentamos un análisis del rendimiento de AES sobre diversas arquitecturas de memoria compartida (multicore Intel E5- 2695v4, Xeon Phi 7230 y GPU Nvidia GTX 960), para datos de entrada de distinto tamaño. Los resultados revelan que la GPU es la mejor alternativa para cifrar datos de entrada que no superan los 32MB. Sin embargo, para un volumen mayor de datos, el multicore alcanza el mejor rendimiento, seguido por el Xeon Phi. es
dc.format.extent 73-82 es
dc.language es es
dc.subject AES en
dc.subject cifrado de información es
dc.subject multicore en
dc.subject GPU en
dc.subject Xeon PHI en
dc.title Rendimiento del algoritmo AES sobre arquitecturas de memoria compartida es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-658-472-6 es
sedici.creator.person Pousa, Adrián es
sedici.creator.person Sanz, Victoria María es
sedici.creator.person Naiouf, Marcelo es
sedici.creator.person De Giusti, Armando Eduardo es
sedici.description.note XIX Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP) es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2018-10
sedici.relation.event XXIV Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (La Plata, 2018). es
sedici.description.peerReview peer-review es


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