論文の概要: Spin: An Efficient Secure Computation Framework with GPU Acceleration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02320v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 02:12:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 20:37:43.459005
• Title: Spin: An Efficient Secure Computation Framework with GPU Acceleration
• Title（参考訳）: Spin: GPUアクセラレーションを備えた効率的なセキュア計算フレームワーク
• Authors: Wuxuan Jiang, Xiangjun Song, Shenbai Hong, Haijun Zhang, Wenxin Liu, Bo Zhao, Wei Xu, Yi Li
• Abstract要約: SpinはGPUアクセラレーションされたMPCフレームワークで、複数の計算パーティをサポートする。 Spinは、ディープニューラルネットワークトレーニングの最先端技術よりも最大2倍高速になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.739390023888244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accuracy and efficiency remain challenges for multi-party computation (MPC) frameworks. Spin is a GPU-accelerated MPC framework that supports multiple computation parties and a dishonest majority adversarial setup. We propose optimized protocols for non-linear functions that are critical for machine learning, as well as several novel optimizations specific to attention that is the fundamental unit of Transformer models, allowing Spin to perform non-trivial CNNs training and Transformer inference without sacrificing security. At the backend level, Spin leverages GPU, CPU, and RDMA-enabled smart network cards for acceleration. Comprehensive evaluations demonstrate that Spin can be up to $2\times$ faster than the state-of-the-art for deep neural network training. For inference on a Transformer model with 18.9 million parameters, our attention-specific optimizations enable Spin to achieve better efficiency, less communication, and better accuracy.
• Abstract（参考訳）: マルチパーティ計算(MPC)フレームワークの精度と効率は依然として課題である。 SpinはGPUアクセラレーションされたMPCフレームワークで、複数の計算パーティと不正な多数対逆設定をサポートする。 我々は,機械学習に不可欠な非線形関数に対する最適化プロトコルと,トランスフォーマーモデルの基本単位である注目に特有のいくつかの新しい最適化を提案し,セキュリティを犠牲にすることなく,非自明なCNNトレーニングとトランスフォーマー推論を実行可能にする。 バックエンドレベルでは、GPU、CPU、RDMA対応のスマートネットワークカードを活用してアクセラレーションを行う。 総合的な評価によると、Spinはディープニューラルネットワークトレーニングの最先端技術よりも最大2\times$が高速である。 189万のパラメータを持つTransformerモデルでの推論では、Spinがより効率良く、通信が少なく、精度が向上する。

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