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講演抄録/キーワード
講演名 2023-03-23 16:25
Intel Xeon及び富士通A64FX上でのビット削減版準同型暗号ライブラリの評価
西 将輝宍戸哲平李 欣怡木村啓二早大)・佐野健太郎理研CPSY2022-38 DC2022-97
抄録 (和) 深層学習が様々な場面で利用されるようになり,それと共に学習データや入力データ,推論結果,さらには学習モデルの保護が問題となりつつある.そのため,データを暗号化したまま演算処理できる準同型暗号による深層学習が注目されている.しかしながら,準同型暗号による演算コストは高く,これまでに, 並列化やハードウェアアクセラレータの利用といった様々な高速化手法が提案されている.一方筆者等は,深層学習の推論処理において多くのビット数が必要としないことに注目し, ビット削減版準同型暗号を利用した深層学習推論を提案してきた.本稿ではまず,ビット削減版の深層学習処理を準同型暗号ライブラリ SEAL と SEAL を用いた深層学習フレームワーク HE-Transformer に実装し,Intel Xeon プロセッサ上で評価した.さらに,富士通 A64FX 上でビット削減版準同型暗号を実装し評価を行なった.評価の結果,CryptoNets を用いた MNIST データセットの分類においてオリジナルのnGraph-HE2 に対し Intel Xeon 上で最大で 9.37 倍の速度向上が得られた.また,富士通 A64FX 上で行列積を評価した結果,Intel Xeon W-2145 と比較して,最大 1.08 倍の速度向上が得られた. 
(英) As deep learning is used in various applications, the protection of training data, input data, inference results, and training models is becoming an issue. Therefore, deep learning with homomorphic encryption, which can perform operations while keeping the data encrypted, has been attracting attention. However, the computational cost of homomorphic encryption is high, and various speed-up methods such as parallelization and use of hardware accelerators have been proposed. On the other hand, the authors have focused on the fact that deep learning inference does not require a large number of bits, and have proposed a deep learning inference method using a bit-reduced version of homomorphic encryption. In this paper, we first implemented the bit-reduced deep learning process on the homomorphic encryption library SEAL and the deep learning framework HE-Transformer, which uses SEAL, and evaluated them on an Intel Xeon processor. In addition, we implemented and evaluated a bit-reduced version of the homomorphic encryption on a Fujitsu A64FX. As a result of the evaluation, we achieved a maximum speedup of 9.37 times on the Intel Xeon processor compared to the original nGraph-HE2 in the classification of MNIST datasets using CryptoNets. The evaluation of matrix products on Fujitsu A64FX showed a speedup of up to 1.08x compared to Intel Xeon W-2145.
キーワード (和) 準同型暗号 / 深層学習 / SIMD / 並列化 / A64FX / / /  
(英) Homomorphic Encryption / Deep Learning / SIMD / Parallelization / A64FX / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 451, CPSY2022-38, pp. 25-30, 2023年3月.
資料番号 CPSY2022-38 
発行日 2023-03-16 (CPSY, DC) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード CPSY2022-38 DC2022-97

研究会情報
研究会 DC CPSY IPSJ-SLDM IPSJ-EMB IPSJ-ARC  
開催期間 2023-03-23 - 2023-03-25 
開催地(和) 天城町防災センター(徳之島) 
開催地(英) Amagi Town Disaster Prevention Center (Tokunoshima) 
テーマ(和) 組込み技術とネットワークに関するワークショップ ETNET2023 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CPSY 
会議コード 2023-03-DC-CPSY-SLDM-EMB-ARC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Intel Xeon及び富士通A64FX上でのビット削減版準同型暗号ライブラリの評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Evaluation of Bit-Reduced Homomorphic Encryption Library on Intel Xeon and Fujitsu A64FX 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 準同型暗号 / Homomorphic Encryption  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(3)(和/英) SIMD / SIMD  
キーワード(4)(和/英) 並列化 / Parallelization  
キーワード(5)(和/英) A64FX / A64FX  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 西 将輝 / Masaki Nishi / ニシ マサキ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 宍戸 哲平 / Teppei Shishido / シシド テッペイ
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 李 欣怡 / Xinyi Li / リ シンイ
第3著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 木村 啓二 / Keiji Kimura / キムラ ケイジ
第4著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐野 健太郎 / Kentaro Sano /
第5著者 所属(和/英) 理化学研究所 (略称: 理研)
Center for Computational Science (略称: RIKEN)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-03-23 16:25:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 CPSY 
資料番号 CPSY2022-38, DC2022-97 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.451(CPSY), no.452(DC) 
ページ範囲 pp.25-30 
ページ数
発行日 2023-03-16 (CPSY, DC) 


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