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近年来，学术界开始探索用GPU加速加解密算法的技术。很多学者致力于研究AES在GPU上实现的可能性。例如，Moss和Fleissner，他们致力于模幂运算在GPU上的实现，但是他们的结果并不是非常乐观，主要是受限于传统GPU结构和接口的限制。8963
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2005年，Cook等人，他们在 NVIDIA Geforce3 Ti200上实现了AES算法，但由于Ti200只有有限的可编程性，他们的实现只能使用基于OPenGL库和固定功能图形管线。他们使用了可配置的颜色映射来完成字节转换，使用了管线最后输出的阶段（光栅操作单元ROP）来实现XOR操作。然而不幸的是，由于所使用硬件的限制，必须在管线最后的阶段实现全部的XOR操作，而每个数据块需要多个管线通道。最后他们展示了一个成功的全面实现，其速率在184KbPs到1.53Mbps之间。
2007年，Harrison等人，他们提出了在GPU上实现分组加密，使用了当时最新的能兼容新一代的图形处理器 NVIDIA 7900GT的DX9来实现AES加密算法。该处理器提供了更多的可编程性，但只支持浮点数的操作。他们提出了三种不同的方法，用以克服在管线的可编程部分，因为缺乏整数位操作所带来的不足。而AES中的轮密钥加的操作是通过4位查找表和8位异或运算来实现的。
同年，Yang等人，他们着重于DES和AES的bitslicing实现，他们使用了支持整数数据和位运算的新一代的硬件——AMD HD2900XT GPU，利用其大寄存器的优势，从而使得性能大为提高。该实现使用了4路32位处理器并行处理4列32位的AES 状态，最终实现了18.SGbps的速度。但bitsliced的实现方式并不适合一般用途，因为它需要对输入数据块进行大量的预处理[3]