GMP 4.0就支持大部分64位CPU啊
Phenom X4 955 8M, AMD 785G, 4G DDR3 800Mhz
*** 被乘数与乘数长度之比为：1 ***
现在计算长度(bits)： 256
GMP 包计算时间(us)：0.123
HugeCalc包计算时间(us)：0.288
现在计算长度(bits)： 512
GMP 包计算时间(us)：0.480
HugeCalc包计算时间(us)：0.788
现在计算长度(bits)： 1024
GMP 包计算时间(us)：1.610
HugeCalc包计算时间(us)：2.344
现在计算长度(bits)： 1536
GMP 包计算时间(us)：2.690
HugeCalc包计算时间(us)：4.699
现在计算长度(bits)： 2048
GMP 包计算时间(us)：5.188
HugeCalc包计算时间(us)：8.058
现在计算长度(bits)： 3072
GMP 包计算时间(us)：8.562
HugeCalc包计算时间(us)：18.356
现在计算长度(bits)： 4096
GMP 包计算时间(us)：16.302
HugeCalc包计算时间(us)：28.949
现在计算长度(bits)： 8192
GMP 包计算时间(us)：47.092
HugeCalc包计算时间(us)：107.451
现在计算长度(bits)： 10240
GMP 包计算时间(us)：71.683
HugeCalc包计算时间(us)：150.374
现在计算长度(bits)： 16384
GMP 包计算时间(us)：140.498
HugeCalc包计算时间(us)：375.935
现在计算长度(bits)： 64000
GMP 包计算时间(us)：1050.708
HugeCalc包计算时间(us)：1372.801
现在计算长度(bits)： 65536
GMP 包计算时间(us)：1079.381
HugeCalc包计算时间(us)：1170.816
现在计算长度(bits)： 256000
GMP 包计算时间(us)：6022.613
HugeCalc包计算时间(us)：4125.732
现在计算长度(bits)： 512000
GMP 包计算时间(us)：13034.764
HugeCalc包计算时间(us)：8355.961
现在计算长度(bits)： 1048576
GMP 包计算时间(us)：29845.131
HugeCalc包计算时间(us)：15844.085
现在计算长度(bits)： 33554432
GMP 包计算时间(us)：1681408.751
HugeCalc包计算时间(us)：661418.545
现在计算长度(bits)： 67108864
GMP 包计算时间(us)：3775502.519
HugeCalc包计算时间(us)：1247997.905
现在计算长度(bits)： 100663296
GMP 包计算时间(us)：5431298.917
HugeCalc包计算时间(us)：1897381.737
*** 被乘数与乘数长度之比为：10 ***
现在计算长度(bits)： 256
GMP 包计算时间(us)：0.026
HugeCalc包计算时间(us)：0.197
现在计算长度(bits)： 512
GMP 包计算时间(us)：0.086
HugeCalc包计算时间(us)：0.219
现在计算长度(bits)： 1024
GMP 包计算时间(us)：0.265
HugeCalc包计算时间(us)：0.402
现在计算长度(bits)： 1536
GMP 包计算时间(us)：0.428
HugeCalc包计算时间(us)：0.683
现在计算长度(bits)： 2048
GMP 包计算时间(us)：0.781
HugeCalc包计算时间(us)：1.089
现在计算长度(bits)： 3072
GMP 包计算时间(us)：1.443
HugeCalc包计算时间(us)：2.071
现在计算长度(bits)： 4096
GMP 包计算时间(us)：2.426
HugeCalc包计算时间(us)：4.051
现在计算长度(bits)： 8192
GMP 包计算时间(us)：11.819
HugeCalc包计算时间(us)：13.946
现在计算长度(bits)： 10240
GMP 包计算时间(us)：18.160
HugeCalc包计算时间(us)：31.859
现在计算长度(bits)： 16384
GMP 包计算时间(us)：38.868
HugeCalc包计算时间(us)：49.381
现在计算长度(bits)： 64000
GMP 包计算时间(us)：334.200
HugeCalc包计算时间(us)：813.677
现在计算长度(bits)： 65536
GMP 包计算时间(us)：351.404
HugeCalc包计算时间(us)：735.623
现在计算长度(bits)： 256000
GMP 包计算时间(us)：2542.980
HugeCalc包计算时间(us)：1461.051
现在计算长度(bits)： 512000
GMP 包计算时间(us)：7596.763
HugeCalc包计算时间(us)：2801.356
现在计算长度(bits)： 1048576
GMP 包计算时间(us)：22628.445
HugeCalc包计算时间(us)：5318.212
现在计算长度(bits)： 33554432
GMP 包计算时间(us)：818914.139
HugeCalc包计算时间(us)：190517.698
现在计算长度(bits)： 67108864
GMP 包计算时间(us)：1862619.81
HugeCalc包计算时间(us)：409794.137
现在计算长度(bits)： 100663296
GMP 包计算时间(us)：2682022.99
HugeCalc包计算时间(us)：740040.658
谢谢楼上的测试报告，请问你的CPU是几核的？
测试数据基本符合大家先前总结的规律。
10万以上HugeCalc比GMP快，10万以下的GMP快
刚刚看到楼主32#的yysnet发给我的短信，
他的机器配置是：AMD phenom X4 955, 4核，主频3.2G。系统win7 X64
以后若开发了新版软件，在正式发布前一定会邀请大家先测试体验一下。
我们大家都知道，当数的规模很大时，最有效的大数乘法算法是FFT或者FFT的变种。 著名的圆周率计算程序super-pi，用的就是纯粹的浮点FFT. 另外，一个ooura FFT例子程序也给出了用FFT计算圆周率的代码，由于该FFT的效率很高，用它的这个程序计算圆周率比super-pi更快。可从7种FFT代码和测试程序（http://download.chinaprj.cn/detail/iDiTbqBB） 下载到ooura的的源码和计算圆周率的程序。
当前，显示卡的 GPU 浮点运算单元有越来越多的趋势，其频率也越来高。用GPGPU是做大规模科学计算不但成为可能，而且速度比传统的CPU快得多。大概在2008年，nvidia 推出一个开发工具包cuda,利用这个开发工具包，工程师能够利用Nvidia的显示卡做科学计算，该开发包提供了预编译的FFT和BLAS库。我想，利用它的cuda FFT,来做大数乘法，速度应该比使用CPU快上很多。 我想，我们可以尝试使用CUDA来做大数计算。
关于cuda的减少，请参阅：http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA,可从http://www.nvidia.cn/object/cuda_get_cn.html下载开发工具包
支持cuda的显卡应该是从GeForce 8 系列开始，我查了一下，GeForce 8 Series 发布于2007 年夏天。
值得注意的是，早期的Geforece 显示卡和个别GeForce_200_Series 不支持双精度浮点计算，关于Geforce显卡的技术指标，可在wiki上查找，例如 Geforce 2系列的资料可从http://en.wikipedia.org/wiki/GeForce_200_Series.
CUDA 开发包包含以下组件
C/C++ compiler
CUDA Visual Profiler
OpenCL Visual Profiler
GPU-accelerated BLAS library
GPU-accelerated FFT library
Additional tools and documentation
确实，一个算法库的整体效率主要取决于最高级别的核心算法（比如楼上说的FFT），这就是所谓的80/20原则。
对于CUDA描绘的前景确实很期待，但不知其现在支持的整数最大位长达到了多少？
37# gxqcn
因为GPU主要使用浮点数处理图形。所以我认为CUDA主要应用于浮点运算。
CPU是通用处理器，GPU是专用处理器，专用于图形图像处理，特点是并行度非常的高，
CPU搞并行计算充其量也就是4个，8个核而已，跟GPU相比，远远不是一个数量级的。。。
大数运算想高度并行并不容易，所以比较难发挥GPU的优势。