FLASH: An Abstract Machine for Modelling Fully Homomorphic Encryption Accelerators
Notice bibliographique
Résumé
Fully Homomorphic Encryption (FHE) enables computation directly on encrypted data, and multiple hardware accelerators have emerged. Unfortunately, each accelerator is evaluated using a rigid and proprietary simulator. This makes it challenging to compare accelerators or evaluate the performance impact of individual ideas. Perhaps more importantly, it has proven to be challenging to transfer ideas across accelerators. Each new idea in FHE typically requires changes across the stack, from the security protocol (e.g., KeySwitching), to the memory hierarchy (e.g., on-the-fly key reuse), and individual functional units (e.g., FFT-based polynomial multipliers). Currently, there is no tool for exploring FHE accelerators. We introduce FLASH, an extensible, modular, and opensource simulator for FHE accelerators. We pioneer a new methodology for constructing architecture simulators-compilerlike dialects (or intermediate representations). FLASH includes three distinct yet interoperable dialects for writing imperative code on encrypted types (Security), expressing spatial and temporal data movement of polynomials (PolyDataflow), and creating custom functional units (Modular arithmetic). A transpiler seamlessly ties these dialects, and rapidly high-level-synthesizes (HLS) them to accelerator-specific performance model. Users can implement algorithm-hardware co-design ideas, as transformations of kernels written in our dialects, and do not require time-consuming buggy simulator rewrites. We demonstrate the versatility of FLASH using multiple case studies: i) we conduct the first pubic head-to-head comparison of multiple FHE accelerators. ii) we backport ideas from multiple papers and quantify their impact (e.g., KeySwitching). We can construct an FHE accelerator model from scratch with $\simeq \mathbf{5 0 0}$ lines-of-code (vs. 3000+ when working with existing FHE library and simulator). iii) Finally, we show that we can implement new ideas with modular changes ($\lt50$ lines of code). The dialects helps us affect the changes in a targeted and concise manner.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».