HEIR 컴파일러, 동형암호 추론을 4000배 느리게 하지만 GPU로 50배까지 줄인다

Updates on HEIR, the Homomorphic Encryption Compiler Project

Google의 HEIR 프로젝트가 동형암호(HE) 컴파일러의 최신进展을 공개했다. 이 글에서는 HEIR가 사전 훈련된 ML 모델을 암호화된 데이터에서 직접 실행할 수 있도록 컴파일하는 방법과, 신용카드 사기 탐지 모델을 예로 들어 단일 스레드 CPU에서 2초(클리어텍스트 대비 4000배 느림)가 걸리는 성능을 보여준다. GPU 통합 작업을 통해 criteo 워크로드는 500ms로 단축되어 50배 느림에 그친다. 또한 HEIR의 MLIR 기반 파이프라인, 수동 주석의 필요성, torch-mlir와의 협업, Python 바이트코드 프론트엔드(heir_py) 등 현재의 한계와 향후 로드맵을 논한다. 저자는 HE의 '킬러 앱'으로 여겨지는 private LLM에 대해 회의적이며, 현재 기술로 실용적인 애플리케이션에 초점을 맞추는 것이 낫다고 주장한다.