Intel apresentou pela primeira vez o chip para criptografia completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, FHE), que realiza tarefas 5000 vezes mais rápido do que os processadores de servidor clássicos. Este é o acelerador Heracles, desenvolvido sob encomenda das forças armadas dos EUA para combater a invasão de computadores quânticos. 'Heracles' acelera o processamento de informações completamente criptografadas sem qualquer decodificação, mantendo a confidencialidade em todas as etapas.
A criptografia completamente homomórfica (Fully Homomorphic Encryption, FHE) é uma tecnologia criptográfica promissora que permite realizar cálculos arbitrários sobre dados criptografados sem a necessidade de decodificá-los. Isso resolve o problema fundamental de confiança em serviços de nuvem e sistemas de IA: os dados permanecem totalmente protegidos para as plataformas mesmo durante o processamento. No entanto, o principal obstáculo para a aplicação prática do FHE continua a ser o desempenho extremamente baixo dos processadores e placas de vídeo convencionais.
Mais detalhes sobre a matemática 'desconcertante' da criptografia completamente homomórfica podem ser lidos no artigo ‘Completamente homomórfico — e sem confiança!’ do nosso arquivo. Sem nos aprofundar, vale ressaltar que, em CPUs e GPUs convencionais, tais operações podem ser milhares a dezenas de milhares de vezes mais lentas do que o trabalho com dados abertos. Por isso, empresas e startups líderes estão ativamente desenvolvendo aceleradores especializados para FHE. Afinal, a anonimidade sempre será valorizada.
O chip, chamado 'Heracles', começou a ser desenvolvido pela Intel há cinco anos. Até a conferência ISSCC no mês passado, pouco se sabia sobre ele. Agora, a Intel está pronta para compartilhar informações sobre ele de forma cautelosa, pois os concorrentes estão atentos e é importante se manter em evidência. De acordo com os representantes da empresa, o Heracles acelera os cálculos FHE em até 5000 vezes em comparação com os melhores processadores de servidor Intel Xeon (como o Sapphire Rapids de 24 núcleos).
O chip é fabricado com o mais avançado processo tecnológico de 3 nm FinFET da empresa, possui uma área cerca de 20 vezes maior do que as tecnologias concorrentes em FHE (mais de 200 mm² em vez de cerca de 10 mm² dos concorrentes) e trabalha em estreita colaboração com dois módulos HBM de 24 GB cada. O chip e a memória estão ocultos sob um bloco de água comum e são resfriados por um refrigerante líquido. No geral, a execução se assemelha a uma GPU de ponta, mas resolve outras tarefas.
A arquitetura ‘Heracles’ apresenta uma estrutura celular, conectando pares de blocos de computação por um barramento com largura de banda de 9,6 TB/s. A memória externa HBM com capacidade total de 48 GB é bufferizada por um cache comum para todos os pares de blocos de computação com capacidade de 64 MB. O canal de acesso à memória externa fornece 819 GB/s. Características como essas ainda não são nem sonhadas pelos mais potentes aceleradores gráficos disponíveis hoje.
A empresa afirma que o Heracles é o primeiro chip FHE a operar ‘em escala’. Em outras palavras, não se trata de uma demonstração de laboratório, mas de uma solução capaz de executar tarefas reais em larga escala. Em uma demonstração ao vivo na ISSCC, o chip processou uma solicitação anônima a um banco de dados de eleitores criptografado (função de verificação de registro de voto) em 14 µs em vez de 15 ms em um Xeon — uma diferença que, ao verificar 100 milhões de cédulas, reduz o tempo de 17 dias para 23 minutos.
A apresentação pública do ‘Heracles’ pode ser vista como um passo importante na corrida pela comercialização de plataformas de hardware FHE. Startups como Duality Technologies, Optalysys, Niobium Microsystems e outras também estão promovendo ativamente suas soluções, mas a Intel espera manter suas posições de liderança no setor, que apoiarão o desenvolvimento promissor. Se a tecnologia se tornar amplamente adotada, isso mudará radicalmente a abordagem da privacidade em computação em nuvem, análise de dados, aprendizado de máquina e muitas outras áreas, onde atualmente se sacrifica a confidencialidade em prol da velocidade de processamento.
Fonte:
Fonte: 3dnews.ru
