cuHE 开源项目安装与使用教程
2024-08-24 16:56:50作者:蔡怀权
一、项目目录结构及介绍
cuHE 是一个基于 CUDA 的高效加密库,专为高性能计算环境设计。以下是其主要目录结构及其简介:
├── src # 源代码目录,包含核心加密算法实现
│ ├── cuhe.cpp # 主要CUHE库实现
│ └── ... # 其他相关源文件
├── include # 头文件目录,供外部调用的接口定义
│ ├── cuhe.h # 主头文件,声明了API接口
│ └── ... # 相关头文件
├── examples # 示例程序,展示如何使用cuHE库的功能
│ ├── example1.cpp # 简单示例
│ └── ... # 更多示例程序
├── doc # 文档目录(如果有),可能包含API文档等
├── CMakeLists.txt # CMake构建文件,用于编译整个项目
└── README.md # 项目说明文件,介绍快速入门信息
二、项目启动文件介绍
cuHE项目本身不直接提供一个“启动文件”,因为这是一个库而不是独立的应用程序。开发人员通常通过引入src中的库函数到自己的应用中来使用cuHE的功能。然而,开发者可以参考examples目录下的.cpp文件作为如何集成并启动使用cuHE功能的示例。例如,example1.cpp是理解如何初始化库、执行加密操作的基本起点。
在实际应用部署时,开发过程通常包括以下步骤:
- 包含头文件:在你的源码中添加类似
#include "cuhe.h"的指令。 - 链接库:在构建系统(如CMake或GCC)中确保正确链接cuHE库。
三、项目的配置文件介绍
cuHE项目在简单场景下并不直接依赖于外部配置文件进行工作,而是通过编译时选项或者运行时参数来调整其行为。这意味着配置主要是通过修改源代码中的宏定义或直接在编译命令中指定选项来实现,比如优化级别、CUDA的版本兼容性等。
对于复杂设置,如果存在特定配置需求(虽然根据提供的GitHub链接没有明确指出),配置可能会间接地通过环境变量或是构建系统的配置脚本(如CMake的预处理指令)来定制。具体来说,用户可能需要调整CMakeLists.txt以适应不同环境的编译需求,例如指定CUDA工具包的位置或开启特定编译标志。
请注意,以上内容基于常见的开源项目组织结构和常规做法假设,具体细节需参照项目最新的文档或源码注释。如果没有详细文档,建议直接查看源代码和示例来获取最准确的信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
186
205
暂无简介
Dart
629
143
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
316
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
383
3.62 K
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
291
103
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
266
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858