Intel zum ersten Mal den Chip vorgestellt für vollständig homomorphe Verschlüsselung (Fully Homomorphic Encryption, FHE), die Aufgaben 5000 Mal schneller bewältigt als herkömmliche Serverprozessoren. Das ist der Beschleuniger Heracles, entwickelt auf Auftrag des US-Militärs zur Bekämpfung von Angriffen durch Quantencomputer. Heracles beschleunigt die Verarbeitung vollständig verschlüsselter Informationen, ohne diese zu dekodieren, und gewährleistet die Vertraulichkeit in allen Phasen.
Vollständig homomorphe Verschlüsselung (Fully Homomorphic Encryption, FHE) ist eine vielversprechende kryptografische Technologie, die es ermöglicht, beliebige Berechnungen über verschlüsselten Daten durchzuführen, ohne diese entschlüsseln zu müssen. Dies löst das grundlegende Vertrauensproblem bei Cloud-Services und KI-Systemen: Daten bleiben selbst während der Verarbeitung vollständig vertraulich für die Plattformen. Das Haupthindernis für die praktische Anwendung von FHE ist jedoch die extrem niedrige Leistung gewöhnlicher Prozessoren und Grafikkarten.
Mehr über die "knifflige" Mathematik der vollständig homomorphen Verschlüsselung kann in dem Artikel nachgelesen werden. „Vollständige Homomorphie – und kein Vertrauen!“ aus unserem Archiv. Ohne ins Detail zu gehen, sei erwähnt, dass solche Operationen auf normalen CPUs und GPUs tausend- bis zehntausendmal langsamer sein können als die Arbeit mit offenen Daten. Aus diesem Grund entwickeln führende Unternehmen und Startups aktiv spezialisierte Beschleuniger für FHE. Anonymität wird immer gefragt sein.
Der Chip mit dem Namen „Heracles“ wurde von Intel vor fünf Jahren entwickelt. Vor der ISSCC-Konferenz letzten Monat war wenig über ihn bekannt. Jetzt ist Intel bereit, kontrolliert Informationen darüber zu teilen, da die Mitbewerber nicht schlafen und es wichtig ist, im Gespräch zu bleiben. Laut Unternehmensvertretern beschleunigt Heracles FHE-Berechnungen um bis zu 5000-mal im Vergleich zu den besten Serverprozessoren von Intel Xeon (wie z.B. dem 24-Kern Sapphire Rapids).
Der Chip wird im fortschrittlichsten 3-nm FinFET-Technologieprozess des Unternehmens hergestellt, hat eine Fläche, die ungefähr 20-mal größer ist als die konkurrierenden Entwicklungen im Bereich FHE (über 200 mm² im Vergleich zu etwa 10 mm² bei Wettbewerbern), und arbeitet eng mit zwei HBM-Modulen von jeweils 24 GB zusammen. Der Chip und der Speicher sind unter einem gemeinsamen Wasserblock verborgen und werden mit Flüssigkeitskühlmittel gekühlt. Insgesamt ähnelt die Ausführung einem High-End-GPU, erfüllt jedoch andere Aufgaben.
Die Architektur des "Herkules" stellt eine zelluläre Struktur dar, die Paar-Computerkacheln über einen Bus mit einer Bandbreite von 9,6 TB/s verbindet. Der externe HBM-Speicher mit einer Gesamtkapazität von 48 GB wird durch einen gemeinsamen Cache-Speicher mit einer Kapazität von 64 MB für alle Paar-Computerkacheln gepuffert. Der Zugangskanal zum externen Speicher bietet 819 GB/s. Solche Eigenschaften waren selbst den leistungsstärksten Grafikprozessoren von heute nicht einmal vorstellbar.
Das Unternehmen behauptet, dass Heracles der erste FHE-Chip ist, der „in großem Maßstab“ arbeitet. Mit anderen Worten, es handelt sich nicht um eine Labor-Demonstration, sondern um eine Lösung, die in der Lage ist, realistische, groß angelegte Aufgaben auszuführen. In einer Live-Demonstration auf der ISSCC behandelte der Chip eine anonyme Anfrage an eine verschlüsselte Wählerdatenbank (Funktion zur Überprüfung der Wählerregistrierung) in 14 µs statt 15 ms auf dem Xeon – ein Unterschied, der bei der Überprüfung von 100 Millionen Stimmen von 17 Tagen auf 23 Minuten verkürzt wird.
Die öffentliche Vorstellung von „Heracles“ kann als wichtiger Schritt im Wettlauf um die Kommerzialisierung von Hardware-FHE-Plattformen angesehen werden. Startups wie Duality Technologies, Optalysys, Niobium Microsystems und andere fördern ebenfalls aktiv ihre Lösungen, aber Intel setzt auf seine eigenen führenden Positionen in der Branche, um die vielversprechende Entwicklung zu unterstützen. Sollte die Technologie weit verbreitet werden, könnte sie die Herangehensweise an Datenschutz in der Cloud, Datenanalyse, maschinellem Lernen und vielen anderen Bereichen radikal verändern, wo derzeit die Vertraulichkeit zugunsten der Verarbeitungsgeschwindigkeit geopfert werden muss.
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Quelle: 3dnews.ru
