L'une des principales différences entre @sunscreentech et d'autres entreprises FHE est que nous avons choisi le circuit bootstrapping (CBS) plutôt que le programmable bootstrapping (PBS) dans notre pile technologique. Voici pourquoi nous avons fait ce choix 👇🧵 Tout d'abord, qu'est-ce que le bootstrapping ? Le bootstrapping est le composant le plus sophistiqué et le plus intensif en calcul d'un schéma FHE. C'est une technique qui permet le rafraîchissement des ciphertexts, réduisant essentiellement le bruit accumulé des opérations homomorphiques et permettant d'autres calculs. Le Programmable Bootstrapping (utilisé par @zama_fhe) rafraîchit le bruit et évalue une table de correspondance en une seule étape. Il prend un ciphertext LWE en entrée et renvoie un nouveau ciphertext LWE, prêt pour la prochaine recherche. La latence par bootstrap est faible, donc sur des portes isolées, cela semble attrayant. Le compromis est la dépendance séquentielle. Les programmes réels nécessitent une chaîne de bootstraps et les dépendances linéaires entre ces opérations empêchent les calculs de s'exécuter en parallèle. Cela laisse la majorité des ressources de calcul (cœurs) inactives. Le Circuit Bootstrapping (utilisé par @sunscreentech) suit un chemin différent. Le bootstrap consomme toujours un ciphertext LWE, mais la sortie est un "sélecteur" GGSW expressément conçu pour les opérations CMUX. Chaque CMUX est beaucoup moins cher qu'un bootstrap, et comme les arbres CMUX sont embarrassamment parallèles, ils peuvent être efficacement répartis entre de nombreuses ressources de calcul avant qu'une autre opération de bootstrap coûteuse ne soit nécessaire. Ce changement dans la structure de dépendance est décisif ; il permet à notre runtime de saturer les CPU et GPU multi-cœurs d'aujourd'hui et se mappe proprement sur les futurs accélérateurs FHE. Les CMUX sont une fondation largement utilisée dans le matériel informatique, et en tant que tel, nous pouvons tirer parti de décennies de travail pour permettre le calcul à usage général à partir de simples composants CMUX. Les circuits PBS exigent généralement un traitement sur mesure pour l'indexation négacyclique, le remplissage de LUT et les conversions de format, ce qui ralentit l'itération et augmente la surface d'attaque pour les bugs. Notez cependant que tfhe-rs abstrait presque tout ce travail pour PBS si vous utilisez simplement leurs paramètres par défaut. La réutilisation des données est importante à mesure que les charges de travail augmentent. Un sélecteur GGSW produit par un CBS peut alimenter plusieurs CMUX, amortissant l'étape coûteuse sur un large sous-circuit. PBS n'offre aucune réutilisation comparable ; chaque nouvelle porte entraîne un nouveau bootstrap. Lorsque nous avons évalué l'arithmétique complète en 16 et 32 bits, le pipeline CBS-CMUX s'est systématiquement exécuté avec moins de bootstraps séquentiels et un débit global plus élevé. Ces gains s'élargissent à mesure que le nombre de cœurs augmente, et ils s'alignent avec notre feuille de route matérielle à long terme. Pour notre équipe @sunscreentech, le CBS a offert le bon équilibre : un parallélisme prévisible, une histoire de calcul plus claire, et une courbe de performance qui s'améliore avec le matériel au lieu de stagner face aux goulets d'étranglement séquentiels. C'est pourquoi le CBS est la fondation de notre pile et pourquoi nous continuons à nous concentrer sur son écosystème.

L'histoire a été écrite par les outsiders.

ELI a dev : quelle est la différence entre les différents schémas 🤔 FHE ? TFHE - bon pour les comparaisons et prend le plus facilement en charge le calcul général * mais* vous payez une pénalité de performance pour l’arithmétique CKKS - bon pour l’arithmétique sur les flottants *mais* vous payez une pénalité de performance pour les comparaisons et le calcul général BFV - bon pour l’arithmétique sur les entiers *mais* vous payez une pénalité de performance pour les comparaisons et le calcul général Sans surprise, les acteurs généraux de la blockchain/infrastructure gravitent vers TFHE car ils offrent la plus grande flexibilité, tandis que les jeux ML/AI gravitent aujourd’hui vers les CKKS

@SunscreenTech 🌞