Intel mostró por primera vez el chip para el cifrado homomórfico completamente homomórfico (Fully Homomorphic Encryption, FHE), que realiza tareas 5000 veces más rápido que los procesadores de servidor clásicos. Este acelerador, Heracles, fue creado por encargo de las fuerzas armadas de EE. UU. para contrarrestar los ataques de las computadoras cuánticas. Heracles acelera el procesamiento de información completamente cifrada sin necesidad de decodificar, manteniendo la privacidad en todas las etapas.
El cifrado completamente homomórfico (Fully Homomorphic Encryption, FHE) es una prometedora tecnología criptográfica que permite llevar a cabo cálculos arbitrarios sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos. Esto resuelve el problema fundamental de confianza en los servicios en la nube y los sistemas de IA: los datos permanecen completamente cerrados a las plataformas incluso durante el procesamiento. Sin embargo, el principal obstáculo para la aplicación práctica del FHE sigue siendo el rendimiento extremadamente bajo de los procesadores y tarjetas gráficas convencionales.
Sobre la matemática «rompedora» del cifrado completamente homomórfico se puede leer en el artículo «¡Completa homomorfidad y sin confianza!» de nuestro archivo. Sin entrar en detalles, señalemos que en los CPU y GPU convencionales, tales operaciones pueden ser miles o decenas de miles de veces más lentas que trabajar con datos abiertos. Es por eso que las principales empresas y startups están desarrollando activamente aceleradores especializados para FHE. De una forma u otra, la anonimidad siempre será valorada.
El chip, llamado «Heracles», comenzó a ser desarrollado por Intel hace cinco años. Antes de la conferencia ISSCC del mes pasado, se sabía poco sobre él. Ahora, Intel está lista para compartir información sobre él de manera dosificada, ya que los competidores no descansan y es importante mantenerse en la mente de todos. Según los representantes de la compañía, Heracles acelera los cálculos de FHE hasta 5000 veces en comparación con los mejores procesadores de servidor Intel Xeon (por ejemplo, el Sapphire Rapids de 24 núcleos).
El chip está fabricado con el más avanzado proceso tecnológico FinFET de 3 nm de la compañía, tiene un área aproximadamente 20 veces mayor que los desarrollos competidores en el ámbito de FHE (más de 200 mm² frente a aproximadamente 10 mm² de los competidores) y opera en estrecha colaboración con dos módulos HBM de 24 GB cada uno. El chip y la memoria están resguardados bajo un bloque de agua común y se enfrían con líquido refrigerante. En general, la ejecución recuerda a una GPU de gama alta, pero aborda tareas diferentes.
La arquitectura de 'Hércules' representa una estructura en malla que conecta pares de matrices de cómputo mediante un bus con un ancho de banda de 9,6 TB/s. La memoria externa HBM con una capacidad total de 48 GB es buffered por una caché compartida entre todas las matrices de pares con una capacidad de 64 MB. El canal de acceso a la memoria externa proporciona 819 GB/s. Estas características ni siquiera son soñadas por los más potentes aceleradores gráficos actuales.
La empresa afirma que Heracles es el primer chip FHE que funciona 'a escala'. En otras palabras, no se trata de una demostración de laboratorio, sino de una solución capaz de realizar tareas reales a gran escala. En una demostración en vivo en el ISSCC, el chip procesó una solicitud anónima a una base de datos de votantes encriptada (función de verificación de registro de voto) en 14 µs en lugar de 15 ms en Xeon, una diferencia que al verificar 100 millones de boletas se reduce de 17 días a 23 minutos.
La presentación pública de 'Hércules' puede ser considerada un paso importante en la carrera por la comercialización de plataformas de hardware FHE. Las startups Duality Technologies, Optalysys, Niobium Microsystems y otras también están promoviendo activamente sus soluciones, pero Intel confía en sus propias posiciones de liderazgo en la industria para respaldar el desarrollo prometedor. Si la tecnología se adopta ampliamente, cambiará radicalmente el enfoque sobre la privacidad en la computación en la nube, análisis de datos, aprendizaje automático y muchos otros campos, donde actualmente se sacrifica la confidencialidad por la velocidad de procesamiento.
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Fuente: 3dnews.ru
