Seminário de Avaliação - Série A: gFHE – GPU Fully Homomorphic Encryption – An Optimized Python Library

Orientadores:
Fábio Borges de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Fábio Borges de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Renato Portugal - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Raphael Carlos Santos Machado - Universidade Federal Fluminense - UFF

Suplentes:
Bruno Richard Schulze - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

Nesta tese, nós apresentamos uma biblioteca otimizada baseada em RLWE do sistema FHE proposto originalmente por Cheon, Kim, Kim e Song (CKKS). Esta biblioteca foi escrita em linguagem Python que, infelizmente, não possui performance semelhante a de linguagens como C e C++ apesar de seu uso crescente entre a população. Para contornar esse problema, a nossa biblioteca conta com otimizações matemática e computacional usando o processamento paralelo em GPUs.
Fizemos uma cuidadosa implementação de paralelismo em GPU em nossa biblioteca que estava sendo executada em uma NVIDIA GeForce GTX 1660 SUPER onde foi possível alcançar um speedup de 968× em relação a mesma implementação na biblioteca HElib usando processamento paralelo na CPU. Nossa implementação paralela obteve uma redução de 87.68% comparada com a mesma implementação com execução serial do nosso metamodelo.