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\begin{center}

{\huge \textbf{OrganizaciÃ³n del Computador II}}\\[1.0cm]

{\large Departamento de ComputaciÃ³n\\[0.15cm]
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales\\[0.15cm]
Universidad de Buenos Aires}\\[1.5cm]

{\Large\textbf{Trabajo PrÃ¡ctico Final}}\\[0.2cm]
{\Large \textit{SIMD sobre algoritmos\\[0.15cm] de hash \emph{SHA-1} y \emph{SHA-256}}}\\[3cm]

{\large 
\begin{itemize}
\item[-] \textbf{Autor}: Jorge Daniel Pino
\item[-] \textbf{LU}: 556/07
\item[-] \textbf{Email}: JDanielPino@gmail.com
\item[-] \textbf{Fecha}: 2016.02.24
\end{itemize}
}

\end{center}

\vspace{1cm}
\begin{abstract}
Entre las aplicaciones tÃ­picas de la \emph{Streaming SIMD Extensions} (\emph{SSE}) de los procesadores \emph{Intel} se destacan, entre otras, el \emph{procesamiento de seÃ±ales} (\emph{DSP}), el \emph{procesamiento de imÃ¡genes y grÃ¡ficos}, y la \emph{simulaciÃ³n de sistemas fÃ­sicos}. Existe, sin embargo, otro Ã¡rea de aplicaciÃ³n probablemente menos popular: los \emph{algoritmos de hash}. De esto nos ocupamos en este trabajo. MÃ¡s precisamente, analizamos en detalle dos de los algoritmos de hash que continÃºan siendo los de mayor uso hoy dÃ­a: \emph{SHA-1} y un miembro de la familia de \emph{SHA-2}: \emph{SHA-256}. El objetivo consistiÃ³ en un anÃ¡lisis pormenorizado de estos algoritmos con la idea de obtener una implementaciÃ³n \emph{vectorizada} de los mismos, aprovechando las capacidades y caracterÃ­sticas de la extensiÃ³n \emph{SSE}. Evaluamos luego la performance de cada una de estas implementaciones comparÃ¡ndolos con sus contraparte escalares. Si bien en ambos casos las versiones vectorizadas obtienen los mejores resultados, comprobaremos que el proceso de vectorizaciÃ³n no es para nada trivial. Veremos tambiÃ©n que estos dos algoritmos tienen distintas capacidades de adaptaciÃ³n al modelo \emph{SIMD}.
\end{abstract}

\rule{0pt}{1.5cm}

\end{titlepage}
</pre></body></html>