클라우드 LLM 서비스에 프롬프트를 보낼 때 발생하는 프라이버시 위험을 해결하기 위해, 연구진은 완전동형암호(FHE) 기반으로 Llama-3를 추론하는 오픈소스 시스템 Odin을 공개했다. CKKS 방식에서 암호문 패킹이 선형 레이어 비용과 어텐션·비선형 연산 간 데이터 흐름을 좌우한다는 점에 주목해, Odin은 잔차 연결과 레이어 인터페이스를 통합하는 특징 우선 크로스 레이어 레이아웃과 선형 투영·어텐션용 임시 레이아웃을 도입해 넓은 투영에서 중복 평문 인코딩을 줄이고, QK^T 결과를 Softmax가 바로 소비하도록 하며 비선형 연산에는 미니맥스 다항식 근사를 사용해 다항식 차수와 곱셈 깊이를 낮췄다. Llama-3-8B, 128토큰 입력을 단일 H100 GPU에서 32개 트랜스포머 레이어 전부 평가한 결과 서버 측 종단간 FHE 평가에 366.4초, 최대 메모리 58.9GiB가 소요됐으며, 동일 조건의 THOR 기준선(1651.9초) 대비 4.51배 빨랐다. 최초의 오픈소스 GPU CKKS 기반 Llama-3 종단간 구현이다.
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An Open-Source End-to-End FHE Implementation for Privacy-Preserving Llama 3 8B Inference
- 1.프롬프트를 암호화한 채 클라우드에서 추론하는 오픈소스 완전동형암호(FHE) Llama 3 8B 시스템 Odin을 공개
- 2.암호문 패킹과 모델 실행을 공동 설계해 가중치의 중복 평문 인코딩을 줄이고 어텐션 재패킹을 제거
- 3.H100 1장으로 Llama-3-8B 32개 레이어를 366.4초에 처리, 기존 THOR(1651.9초) 대비 4.51배 빠름
왜 중요한가?
프롬프트 노출 없이 클라우드 LLM 추론이 가능함을 오픈소스 GPU 구현으로 처음 실증해, 프라이버시 보존 AI 서비스 상용화의 성능 장벽을 크게 낮춘다.
클라우드 LLM 서비스 이용 시 민감한 정보 유출 우려가 큰 한국 시장에서, 이 기사의 Llama 3 8B 모델을 위한 오픈소스 완전 동형 암호(FHE) 구현은 매우 중요합니다. 개인정보보호법(PIPA) 준수와 함께 프라이버시를 보호하면서 AI를 활용하려는 국내 기업 및 공공기관에게 실질적인 대안을 제시할 수 있습니다.
본문 미리보기
arXiv:2609.12378v1 Announce Type: new Abstract: Cloud LLM services typically require users to send prompts to a model provider, creating a privacy risk. Fully homomorphic encryption (FHE) lets a server perform inference without decrypting the input, but representing data as ciphertexts adds storage and computational overhead. In CKKS-based LLM inference, the packing scheme maps logical tensors to ciphertexts and slots. It therefore determines the ciphertext count and the homomorphic cost of lin
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