Avances en la encriptación totalmente homomórfica con tecnología GPU

La Encriptación Homomórfica Total (FHE) es un método que permite hacer cálculos en datos que están encriptados. Esto significa que los datos pueden estar seguros incluso mientras se procesan, lo cual es una gran ventaja para la privacidad. En los últimos diez años, ha habido mucho interés en FHE, especialmente porque permite manejar datos sensibles con servicios en la nube sin perder seguridad.

Sin embargo, FHE tiene un gran inconveniente: es mucho más lento que procesar datos sin encriptar. De hecho, puede ser hasta 100,000 veces más lento. Este retraso es una de las barreras que impiden que más negocios usen FHE.

#Usando GPUs para FHE

En nuestra investigación, buscamos maneras de usar Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) para acelerar FHE. Las GPUs se usan ampliamente en la computación en la nube y pueden manejar muchas tareas a la vez. Desarrollamos un nuevo marco llamado GME, que significa Extensiones Microarquitectónicas Basadas en GPU. Este marco combina varias nuevas características de hardware con mejoras de software para aprovechar mejor la tecnología de GPU existente.

#Características Clave de GME

GME introduce algunas mejoras importantes:

1. Almacenamiento en Chip: Agregamos una función de conectividad especial dentro de la GPU que mantiene los datos encriptados en un almacenamiento más rápido, reduciendo la necesidad de acceder a una memoria más lenta.

2. MOD-Units: Son componentes de hardware especiales que aceleran operaciones comunes en FHE, específicamente las relacionadas con la aritmética modular, que es esencial en los cálculos de FHE.

3. WMAC-Units: Esta característica permite hacer cálculos más rápido al trabajar con números enteros de manera eficiente, especialmente aquellos que son más grandes de lo habitual.

4. Planificador de Bloques Consciente de Localidad (LABS): Este planificador mejora el manejo de datos al mantener datos que se usan juntos cerca, minimizando retrasos.

Al combinar estas características, logramos mejoras en el rendimiento en comparación con métodos existentes en diferentes plataformas de hardware.

#La Importancia de la Seguridad de Datos en el Aprendizaje Automático

En los últimos años, los grandes modelos de aprendizaje automático se han vuelto comunes. Estos modelos pueden generar texto, crear imágenes y analizar datos complejos. Sin embargo, permitir el acceso público a estos modelos puede hacerlos vulnerables a ataques. Cuando los hackers explotan vulnerabilidades, pueden acceder no solo a los modelos, sino también a datos sensibles de los usuarios.

Un ejemplo de tal vulnerabilidad se identificó en la biblioteca cliente de Redis, lo que llevó a una violación de datos en plataformas populares. Esto resalta la necesidad de métodos fuertes de protección de datos como FHE, especialmente a medida que estos modelos de aprendizaje automático se vuelven más valiosos.

#El Desarrollo de FHE

Históricamente, el uso de FHE se limitaba a cálculos más simples. Esto se debía en gran parte a preocupaciones sobre errores que se acumulaban durante el procesamiento. Sin embargo, un avance significativo por un investigador llamado Gentry introdujo una forma de realizar muchos cálculos sin que estos errores se convirtieran en un problema. Esto abrió la puerta a aplicaciones más extensas de FHE, convirtiéndolo en una opción más viable para empresas centradas en la privacidad de los datos.

A pesar de su potencial, el rendimiento de los cálculos de FHE seguía siendo increíblemente lento, especialmente para operaciones complejas que necesitaban hacerse con frecuencia en tareas de aprendizaje automático.

#Soluciones Actuales y Sus Limitaciones

Los intentos previos de mejorar el rendimiento de FHE han incluido diferentes tipos de soluciones de hardware, como CPUs, GPUs y chips especializados llamados FPGAs. Sin embargo, estos métodos a menudo enfrentaron limitaciones:

• Soluciones de CPU: Por lo general, tenían un rendimiento inferior porque no podían procesar tantas tareas a la vez.
• Soluciones de FPGA: Podrían ser más rápidas, pero a menudo estaban limitadas en el rango de tareas que podían manejar y eran más caras de desarrollar.
• Soluciones de ASIC: Eran muy efectivas para tareas específicas, pero eran costosas y no flexibles para futuras actualizaciones.

Así que hacía falta una forma de mejorar el rendimiento mientras también se hacía rentable y adaptable para un uso más amplio.

#El Papel de las GPUs en FHE

Las GPUs, particularmente la arquitectura AMD CDNA, presentan una oportunidad prometedora debido a su capacidad para realizar muchos cálculos simultáneamente. Esto las hace adecuadas para la naturaleza paralela de las cargas de trabajo de FHE. Sin embargo, FHE a menudo implica grandes cantidades de datos y patrones complejos de uso de memoria, lo que puede ralentizar el rendimiento de la GPU.

#Desafíos que Enfrentan las GPUs con FHE

Los principales problemas al usar GPUs para FHE incluyen:

• El tamaño de los datos encriptados, que a menudo es mucho mayor que los datos normales, lo que lleva a cuellos de botella al intentar acceder a la memoria.
• La necesidad de muchos cálculos de una manera que no siempre se ajusta bien a cómo suelen operar las GPUs.

Estos desafíos dejaron claro que las GPUs necesitaban mejoras específicas para funcionar eficazmente con FHE.

#Mejorando el Rendimiento de la GPU para FHE

En nuestra investigación, identificamos varias áreas clave donde se podría mejorar la arquitectura de la GPU para manejar mejor las tareas de FHE:

1. Mejoras en la Caché en Chip: Al mantener los datos en una memoria más rápida dentro del chip, pudimos reducir los retrasos que provienen de acceder repetidamente a la memoria principal más lenta.

2. Técnicas Especializadas de Reducción Modular: Mejoramos cómo la GPU maneja la aritmética modular, que es una operación común en los cálculos de FHE, resultando en tiempos de procesamiento más rápidos.

3. Soporte para Números Enteros Amplios: Introdujimos cálculos de enteros más anchos para manejar los números más grandes que se usan a menudo en FHE, lo que reduce la necesidad de múltiples instrucciones y acelera el cálculo general.

4. Planificación Optimizada: Al mejorar la forma en que se programan las tareas en la GPU, aseguramos que tareas relacionadas se ejecutaran juntas, reduciendo aún más los retrasos.

Al enfocarnos en estas mejoras, nuestro objetivo fue aumentar la eficiencia de los cálculos de FHE y ayudar a que sean más prácticos en aplicaciones del mundo real.

#La Arquitectura de AMD CDNA

La arquitectura AMD CDNA fue diseñada específicamente para satisfacer las necesidades de aplicaciones de alto rendimiento. Usa un diseño modular, lo que permite flexibilidad y eficiencia. La arquitectura incluye:

• Una unidad de procesamiento central que gestiona tareas y datos.
• Unidades de cálculo que son responsables de ejecutar los cálculos reales.
• Una estructura de memoria en capas que ayuda a acelerar el acceso a los datos.

Entender esta arquitectura nos permitió diseñar nuestras mejoras para encajar mejor en sus capacidades.

#Explorando el Esquema CKKS FHE

Nos enfocamos en el esquema FHE CKKS porque es ampliamente aplicable para manejar operaciones en datos de punto flotante. Este esquema permite cálculos más complejos en comparación con métodos anteriores y apoya diversas aplicaciones en escenarios de preservación de la privacidad.

#Parámetros Clave de CKKS

El esquema CKKS se basa en varios parámetros importantes que definen cómo se estructuran y procesan los datos. Estos parámetros influyen tanto en el tamaño de los datos encriptados como en la complejidad de las operaciones que se pueden realizar sobre ellos. Adaptarse a las necesidades de aplicaciones del mundo real fue esencial en nuestro trabajo de diseño.

#Beneficios de Nuestras Mejoras Propuestas

A través de nuestras mejoras, logramos ganancias significativas en rendimiento en varias cargas de trabajo típicamente asociadas con FHE. Descubrimos que:

• Las nuevas características redujeron los tiempos de acceso a la memoria, lo cual es crucial para acelerar tareas que requieren muchos datos.
• Los tiempos de procesamiento generales para operaciones clave de FHE mejoraron, haciendo que FHE sea más receptiva en escenarios prácticos.
• La programación eficiente de tareas aseguró que las GPUs se mantuvieran ocupadas y no estuvieran esperando datos con tanta frecuencia.

Esto significa que usar nuestro marco GME permite un procesamiento más rápido y eficiente de datos encriptados mientras se mantienen fuertes protecciones de privacidad.

#Evaluando el Rendimiento

Para medir qué tan bien funcionaron nuestras mejoras, realizamos pruebas en varias cargas de trabajo, analizando tanto los tiempos de ejecución como el número de recursos utilizados. Nuestros hallazgos mostraron:

• Una clara mejora en velocidad en comparación con implementaciones anteriores usando hardware de GPU similar.
• Una mejor utilización de recursos, lo que significa que las GPUs podían manejar más tareas simultáneamente sin cuellos de botella.

Estos resultados indican que nuestro enfoque puede abordar efectivamente los desafíos de rendimiento asociados con FHE.

#Conclusión

En resumen, nuestra investigación proporcionó importantes ideas sobre cómo mejorar el rendimiento de los cálculos de FHE usando GPUs. Al introducir mejoras y optimizaciones microarquitectónicas específicas, no solo aceleramos las cargas de trabajo de FHE, sino que también las hicimos más prácticas para el uso diario. Este trabajo establece una base para futuras investigaciones en privacidad de datos y el desarrollo continuo de métodos de computación segura, facilitando que las empresas adopten FHE en sus operaciones.