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一種流水線架構的零知識證明隱私計算專用加速芯片
1. 痛點問題
數據是數字經濟時代的核心生產要素，但數據在自由流通或共享中才能產生更大價值。數據的隱私計算對保護數據安全，實現數據共享與協作應用，破除數據孤島，提供合法合規的監管抓手，最大化釋放數據價值有重大的現實價值。
零知識證明、安全多方計算、差分隱私、同態加密等現代密碼學算法具有堅實完善的理論基礎，可以提供最為可靠的數據保護方式。例如，零知識證明算法已經在學術界和工業界受到了廣泛關注，應用于可信計算、區塊鏈擴容、匿名貨幣等多種場景。然而，受制于算法的復雜度和硬件的計算能力，現有零知識證明等隱私計算性能仍比明文計算慢兩到三個數量級，難以有效實現產業化。
2. 解決方案
本成果提出了一種高效的流水線芯片架構，顯著提升了以零知識證明為核心的多種隱私計算和區塊鏈應用中的數據處理性能和效率。本成果以算法為核心、以數據流為參考、以芯片實現為目的，通過全流水設計，優化芯片性能、面積和功耗，多維度解決隱私計算的算力不足問題，致力于成為新基建“數據價值互聯網”的基礎設施。
本成果所提出的芯片架構包含兩個子系統。第一個子系統主要處理有限域上的高次多項式計算。通過利用傅里葉變換分解龐大的計算任務，同時對底層模塊進行定制化流水線設計，并利用數據分片、片上轉置等技術優化對數據流的控制。第二個子系統主要處理橢圓曲線上的大規模模冪運算。采用計算復雜度最優的Pippenger算法與定制化的數據流和底層流水線控制，并結合實際場景下的系數分布規律采用簡單高效的任務分配機制，用最小的控制邏輯實現負載均衡。
據隱私計算聯盟和中國信通院云大所發布的《隱私計算白皮書（2021）》預測，隱私計算市場未來幾年將達到百億規模的服務費，甚至有望撬動千億營收空間。而根據獨立咨詢機構Gartner的估計，到2024年，隱私驅動的數據保護和合規技術支出將在全球突破150億美元以上。
在應用場景上，隱私計算主要集中在數據驅動及對流通需求較高的領域，包括金融科技、聯合風控、聯合營銷、智能醫療、電子政務、云計算外包服務、物聯網數據保護等場景，并隨著區塊鏈技術的發展，進一步滲透到更多的領域。
本項目可以為相關公司提供高效低廉的硬件支持，預計產業化后國內需求每年都將超過50億人民幣，全球范圍內則能達到數百億人民幣。
計劃2021年內完成在FPGA和GPU上的原型驗證和優化。商業化運營后，團隊將進一步完成28nm及更高級制程的ASIC芯片的開發。
同時，根據實際應用的需要，將現有面向零知識證明算法的芯片架構拓展至對聯邦學習、安全多方計算、差分隱私、同態加密等各類隱私計算方法的融合。
目前市場上暫時未發現商業化的同類產品，相關公司主要關注點仍在軟件算法的實現和優化上，現有的隱私計算硬件主要通過AI計算芯片或者普通FPGA/GPU進行加速，單個產品價格高昂，計算能力也不能很好的滿足實際需求。本成果通過定制化、專用化的芯片架構設計，專門針對隱私計算的算法特點和數據流模式，可以顯著提升計算的性能和效率。
目前，本成果已經完成在FPGA平臺上的驗證和優化工作，已達到近百倍的計算加速。后期面向ASIC芯片的開發可進一步使產品的計算能力提高兩個數量級以上，單價能降低一個數量級以上，并有望實現物聯網和移動端消費品的部署。
知識產權布局方面，本項目已經開發了具有完全自主知識產權的零知識證明硬件加速算法，在其核心的多標量算法及其硬件實現方面申請了獨特的專利技術，將常用方案的千次運行減少到一次運算，既減少了存儲帶寬需求，又大大提升了系統性能。
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