【摘 要】
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在人工智能和大数据时代,数据隐私成为一个至关重要的问题。用户将私有数据移交给第三方服务器执行计算任务时,往往更为关注整个运算过程的隐私性。全同态加密（Fully homomorphic encryption,FHE）作为一种十分有前景的数据隐私保护技术,可以在密文数据上进行完整计算,从而保障用户的隐私。然而,同态加密中多项式的数据表示形式以及复杂的算法导致了计算量的急剧增加,这限制了将全同态加密技
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在人工智能和大数据时代,数据隐私成为一个至关重要的问题。用户将私有数据移交给第三方服务器执行计算任务时,往往更为关注整个运算过程的隐私性。全同态加密（Fully homomorphic encryption,FHE）作为一种十分有前景的数据隐私保护技术,可以在密文数据上进行完整计算,从而保障用户的隐私。然而,同态加密中多项式的数据表示形式以及复杂的算法导致了计算量的急剧增加,这限制了将全同态加密技术大规模应用到现实世界中,尤其是一些对实时性需求较高的场景,例如深度学习推理等。此外,全同态加密应用往往有多个设计目标,例如安全级别、近似误差以及任务执行的延迟等,庞大的设计空间也给编程人员带来了挑战。设计高性能且灵活的全同态加密加速器一直是学术界和工业界共同追求的目标,目前需要—套完整的同态加密加速器设计框架来为编程人员提供便利。在本文中,我们提出了一个FPGA加速器软硬件协同设计框架来实现基于CKKS（Cheon-Kim-Kim-Song）方案的全同态加密技术。本文指出了 KeySwitch操作是FHE计算的主要性能瓶颈,在此基础上提出了一种低延迟的KeySwitch模块设计,缓解了KeySwitch操作内部的数据依赖。与最先进的基于Verilog的基于FPGA的KeySwitch架构相比,提出的基于高级综合（High Level Synthesis,HLS）的设计减少了 48%的操作延迟。基于高级综合技术的设计,使我们能够更为方便灵活地更改全同态加密参数及加速器架构参数,从而进行设计空间探索。本文提出了一个自动设计空间探索框架,为给定的应用程序内核和目标FPGA（Field Programmable Gate Array）设备生成最佳的加密参数和加速器。通过在不同FPGA设备上运行一组真实同态加密应用程序内核,实验结果表明基于高级综合设计的灵活设计框架在安全性、近似误差和总体性能方面与固定参数同态加密加速器设计相比有着更好的性能表现。
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