Rosemary: Efficient and Adaptable In-Storage Acceleration for Fully Homomorphic Encryption↗ (원문, 새 창)

Rosemary는 완전동형암호(FHE) 시스템이 실행 시간의 71~85%를 유용한 연산이 아닌 저장소-연산 장치 간 데이터 이동에 쓰고 있다는 I/O 병목 문제를 해결하는 이종 가속 시스템이다. NAND 플래시 기반 SSD 내부에 하드웨어 인지형 FHE 엔진을 탑재한 인스토리지 처리(ISP) 구조와, FHE 워크로드를 이종 프로그램으로 분할하는 처리량-데이터 인지형 할당기(TDAP), ISP 친화적 FHE 커널을 활용하는 컴파일러 수준 암호문 인지 최적화기(CLCAO)를 핵심 혁신으로 제시한다. 암호화 딥러닝 추론과 클라우드 데이터베이스 질의를 포함한 다양한 FHE 워크로드 실험에서 기존 CPU/GPU 구현 대비 기하평균 185.7배, 기존 FHE 가속기 대비 3.7배의 속도향상을 달성했다. 에너지 효율은 최대 3.9배, 에너지-지연-면적 곱(EDAP)은 최대 16.5배 개선됐다.

• FHE 시스템이 실행 시간의 71~85%를 데이터 이동에 소비하는 I/O 병목을 규명
• NAND 플래시 SSD 내부에 하드웨어 인지형 FHE 엔진을 넣는 인스토리지 처리(ISP) 구조 도입
• 워크로드 분할 할당기(TDAP)와 컴파일러 수준 최적화기(CLCAO)를 함께 제시
• 기존 CPU/GPU 대비 기하평균 185.7배, 기존 FHE 가속기 대비 3.7배 속도 향상
• 에너지 효율 최대 3.9배, EDAP 최대 16.5배 개선