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本申请提供了一种基于CPU‑GPU异构架构的数据处理方法、设备以及存储介质。该基于CPU‑GPU异构架构的数据处理方法包括：获取零知识证明的计算任务；将零知识证明的数据输入到SYNTHESIZE阶段进行处理，并将SYNTHESIZE阶段的输出数据分别输入FFT阶段、MULTIEXP B阶段和MULTIEXP C阶段；将FFT阶段的输出数据输入到MULTIEXP A阶段，MULTIEXP A阶段输出第一证明信息；将MULTIEXP B阶段和MULTIEXP C阶段并行处理，分别输出第二证明信息和第三证明信息；结合第一证明信息、第二证明信息和第三证明信息生成最终的证明结果。通过上述方式，本申请的数据处理方法通过提出一种零知识证明性能优化方式，解决由于性能问题产生的应用阻碍，加速零知识证明技术在应用场景中的落地。

一种基于CPU-GPU异构架构的数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法包括： 获取零知识证明的计算任务； 将所述零知识证明的计算任务分为三个阶段，分别为SYNTHESIZE阶段、FFT阶段以及MULTIEXP阶段，其中，MULTIEXP阶段根据输入数据的不同划分为MULTIEXP A阶段、MULTIEXPB阶段和MULTIEXP C阶段； 将所述零知识证明的数据输入到SYNTHESIZE阶段进行处理，并将SYNTHESIZE阶段的输出数据分别输入FFT阶段、MULTIEXP B阶段和MULTIEXP C阶段； 将所述FFT阶段的输出数据输入到MULTIEXP A阶段，所述MULTIEXPA阶段输出第一证明信息； 将所述MULTIEXP B阶段和所述MULTIEXP C阶段并行处理，分别输出第二证明信息和第三证明信息； 结合所述第一证明信息、所述第二证明信息和所述第三证明信息生成最终的证明结果。

1. 主存储器（RAM）： 主存储器是计算机系统中用于存储数据和程序的地方。它提供了快速的读写访问速度，但容量有限。

2. 图形存储器（VRAM）： VRAM是GPU专用的高速存储器，用于存储图像和纹理数据。它具有高带宽和低延迟的特点，适合GPU的并行计算需求。

3. 硬盘驱动器（HDD）和固态硬盘（SSD）： HDD和SSD是用于长期存储数据的设备。HDD具有较大的容量和较低的成本，但速度较慢；SSD具有更快的读写速度，但容量较小且成本较高。

4. 高速缓存（Cache）： 高速缓存是位于CPU和主存储器之间的快速存储器，用于加速数据访问。它可以减少CPU和GPU访问主存储器的延迟。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

1. 主存储器（RAM）： 主存储器是计算机系统中用于存储数据和程序的地方。它提供了快速的读写访问速度，但容量有限。

2. 图形存储器（VRAM）： VRAM是GPU专用的高速存储器，用于存储图像和纹理数据。它具有高带宽和低延迟的特点，适合GPU的并行计算需求。

3. 硬盘驱动器（HDD）和固态硬盘（SSD）： HDD和SSD是用于长期存储数据的设备。HDD具有较大的容量和较低的成本，但速度较慢；SSD具有更快的读写速度，但容量较小且成本较高。

4. 高速缓存（Cache）： 高速缓存是位于CPU和主存储器之间的快速存储器，用于加速数据访问。它可以减少CPU和GPU访问主存储器的延迟。

技术转让

CPU和GPU都具有并行计算能力，可以同时处理多个任务或数据块。通过将适当的任务分配给CPU和GPU，可以实现更高效的数据处理。将任务划分为适合CPU和GPU处理的部分，以充分利用两者的计算能力。CPU通常用于控制流程和处理串行任务，而GPU适用于大规模并行计算。