近日，BEVITOR伟德鞠雷教授团队的学术论文“FxHENN: FPGA-based acceleration framework for homomorphic encrypted CNN inference”被计算机体系结构领域“四大顶会”之一的High Performance Computer Architecture（HPCA 2023）录用。BEVITOR伟德博士研究生诸怡兰是该论文的第一作者，鞠雷教授是该论文的通讯作者。

全同态加密技术（Fully Homomorphic Encryption, FHE）是一种当前备受瞩目的隐私计算技术，能够对加密的数据进行计算，然而它通常会导致5-6个数量级计算和存储开销的增加，这使得基于FPGA等硬件进行优化加速成为了必要趋势。本论文分析了基于全同态加密技术保护的神经网络推理过程（HE-CNN）的性能瓶颈，采用FPGA高层次综合技术对其进行了参数化设计优化以及资源和性能建模。通过进行自动化设计空间探索，对给定嵌入式FPGA开发板上确定最优化资源配置并生成加速器硬件电路。本文是第一个在基于商用低功耗FPGA的嵌入式/边缘计算平台上实现全栈式部署的非交互HE-CNN加速框架，和目前最先进的CPU方案相比能效比提升1178.12倍，其结果证明了在嵌入式FPGA上部署HE-CNN的可行性。

HPCA是由IEEE举办的计算机体系结构领域的顶级会议，与ASPLOS、ISCA、MICRO并称为计算机体系结构领域的“四大顶会”，被视作国际前沿芯片架构研究的风向标。该论文是伟德国际1946官方网首次作为第一及通讯作者单位在体系结构“四大顶会”上发表的论文。

BEVITOR伟德鞠雷教授团队致力于隐私计算等新兴技术的软硬件协同设计研究领域，近年来在DAC、RTSS、TCAD、ICCAD、DATE等领域发表高水平学术论文30余篇，并获得2022年度CCF-蚂蚁隐私计算专项科研基金A类资助。

图文：仝乐

审核：魏普文