Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.360-363
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Comparative Study of CUDA Optimisation Techniques for Accelerating TFHE

TFHE 가속화를 위한 CUDA 최적화 기법 비교 연구

  • Seungjin Ha (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center(ISRC), Seoul National University) ;
  • Kevin Nam (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center(ISRC), Seoul National University) ;
  • Yunheung Paek (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center(ISRC), Seoul National University)
  • 하승진 (서울대학교 전기.정보공학부, 서울대학교 반도체 공동연구소) ;
  • 남기빈 (서울대학교 전기.정보공학부, 서울대학교 반도체 공동연구소) ;
  • 백윤흥 (서울대학교 전기.정보공학부, 서울대학교 반도체 공동연구소)
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

본 논문에서는 TFHE(Fast Homomorphic Encryption over the Torus)의 가속화를 위한 다양한 CUDA 기반 라이브러리인 cuFHE, nuFHE, (RED)cuFHE의 성능을 비교 분석하였다. 각 라이브러리의 최적화 기법과 GPU 자원 활용 방식이 동형암호 연산의 처리 속도에 어떻게 영향을 미치는지 실험을 통해 확인하였으며, 이를 통해 상황에 맞는 라이브러리 선택의 중요성을 강조하였다. 특히, 본 연구는 각 라이브러리의 특징과 차이점을 상세히 분석함으로써, 효율적이고 실용적인 TFHE 가속화 방법에 대한 가이드라인을 제공한다. 이러한 연구 결과는 동형암호 기술의 실용성을 높이고, 고속화된 암호 연산이 필요한 다양한 분야에서 활용될 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대된다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(RS-2023-00277326). 이 논문은 2024년도 BK21 FOUR 정보기술 미래인재 교육연구단에 의하여 지원되었음. 이 논문은 2024년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임. (IITP-2023-RS-2023-00256081) 본 연구는 반도체 공동연구소 지원의 결과물임을 밝힙니다. 이 논문은 2024년도 정부(산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임.(No. RS-2024-00406121, 자동차보안취약점기반위협분석시스템개발(R&D)).

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