Porta la stessa strategia algoritmica della versione CPU (batch EC in
coordinate Jacobiane con Z1=1 + un'unica inversione di campo per batch
via trucco di Montgomery) su GPU NVIDIA, dove però GMP non è
disponibile: l'aritmetica a 256 bit mod il primo di secp256k1 è scritta
a mano (limb a 64 bit + __int128, riduzione veloce sfruttando
2^256 ≡ 2^32+977 mod p), e ogni thread CUDA agisce come una lane di
ricerca indipendente con la propria chiave privata iniziale casuale —
esattamente come un thread CPU, ma migliaia in parallelo invece di una
manciata.
La moltiplicazione scalare su device è un semplice double-and-add
(nessun wNAF/tabelle precalcolate come in libsecp256k1 lato host), il
principale margine di ottimizzazione futura. Il matching usa un Bloom
filter + ricerca binaria su un array di target ordinato, entrambi
caricati una volta sola in memoria device.
Aggiunge i target `make gpu` / `make gpu-info` al Makefile (NVCC_ARCH
configurabile, default sm_61/Pascal) e documenta in README che su WSL2
il driver NVIDIA arriva dall'host Windows: dentro WSL serve installare
solo il CUDA Toolkit, mai un driver.
Verificato: aritmetica di campo, moltiplicazione scalare e batch add
confrontati bit-per-bit con secp256k1_ec_pubkey_create (nessuna
discrepanza su ~30 valori di test); run end-to-end con privkey nota
trova la chiave corretta; nessun falso positivo su chiavi pubbliche
valide casuali. Su una Quadro P4000 (Pascal): ~15M keys/sec, contro
~3.5-4M keys/sec della CPU con 11 thread nello stesso ambiente.
Documenta comandi di build/run per scanner Python e bruteforce C++, il
flusso dati tra i due componenti e i dettagli architetturali non ovvi
(partizionamento keyspace, euristica di rilevamento P2PK, accoppiamento
tra formati file).
davide