論文の概要: Implementation and Optimization of HQC Decoding on NPU-Integrated Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01968v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 09:31:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:31.695905
• Title: Implementation and Optimization of HQC Decoding on NPU-Integrated Devices
• Title（参考訳）: NPU集積デバイスにおけるHQCデコードの実装と最適化
• Authors: Vu Minh Chau, Nguyen Ngoc Kiet, Pham Quang Minh, Mai Xuan Ngoc, Nguyen Duc Anh, Hoang Ta,
• Abstract要約: 本稿では,NPU集積デバイスにおけるQualcommヘキサゴンプロセッサのHQCデコードについて検討する。 我々はテンソル推論エンジンではなく、ヘキサゴンベクトルeXtensions (HVX)バックエンドに焦点を当てている。 その結果、ヘキサゴン/HVXによるデコードにより、レイテンシとエネルギー消費が大幅に減少し、ホストCPUの処理を著しくオフロードしながら、最大18.13タイムのエネルギー効率が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6157382820537719
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hamming Quasi-Cyclic (HQC) has been selected by NIST for standardization as an additional code-based key-encapsulation mechanism, providing algorithmic diversity alongside lattice-based post-quantum cryptography. Efficient deployment of HQC on mobile and embedded platforms, however, requires careful optimization of its decoding procedure, whose Reed-Muller and Reed-Solomon components dominate the computational cost. This paper studies HQC decoding on Qualcomm Hexagon processors in NPU-integrated devices, focusing on the Hexagon Vector eXtensions (HVX) backend rather than a tensor-inference engine. We observe that HQC decoding naturally exposes vector-structured computation, including Reed-Muller reliability vectors, Hadamard-transform coefficients, Reed-Solomon syndrome vectors, finite-field products, and packed support-point evaluations. Based on this observation, we redesign the dominant decoding kernels around HVX-friendly data layouts and execution patterns, including a vectorized Reed-Muller Hadamard transform, scalar-equivalent peak selection, HVX-oriented finite-field arithmetic, vectorized syndrome computation, and shortened-support locator-root evaluation. We implement and evaluate the optimized decoder using both Hexagon simulator measurements and real-device experiments on a Snapdragon~8 Gen~2 hardware development kit. The results show that Hexagon/HVX-assisted decoding substantially reduces latency and energy consumption, improving energy efficiency by up to $18.13\times$ while significantly offloading host CPU work. These results indicate that NPU-integrated mobile platforms can serve as effective backends for structured post-quantum cryptographic decoding when the underlying kernels are reformulated around vector execution.
• Abstract（参考訳）: Hamming Quasi-Cyclic (HQC) は NIST によってコードベースの鍵カプセル化機構として標準化され、格子ベースのポスト量子暗号と共にアルゴリズムの多様性を提供する。 しかし、モバイルおよび組み込みプラットフォームへのHQCの効率的なデプロイには、Reed-MullerとReed-Solomonコンポーネントが計算コストを支配しているデコード手順を慎重に最適化する必要がある。 本稿では,NPU集積デバイスにおけるQualcomm HexagonプロセッサのHQCデコードについて検討し,テンソル推論エンジンではなく,Hexagon Vector eXtensions (HVX)バックエンドに着目した。 HQCデコーディングは,Reed-Muller信頼性ベクトル,Hadamard-transform係数,Reed-Solomon症候群ベクトル,有限体積,および充填されたサポートポイント評価などのベクトル構造計算を自然に公開する。 本研究では,ベクトル化されたリード・ミュラー・アダマール変換,スカラー等価ピーク選択,HVX指向有限フィールド算術,ベクトル化されたシンドローム計算,短縮サポートされたロケータ-ルート評価など,HVXフレンドリーなデータレイアウトと実行パターンを中心に,支配的復号カーネルを再設計する。 我々は、Snapdragon~8 Gen~2ハードウェア開発キット上で、ヘキサゴンシミュレータと実デバイス実験の両方を用いて、最適化されたデコーダを実装し、評価する。 その結果、ヘキサゴン/HVXによるデコードにより、レイテンシとエネルギー消費が大幅に減少し、最大で18.13\times$のエネルギー効率が向上し、ホストCPUワークを著しくオフロードすることがわかった。 これらの結果から,NPU統合モバイルプラットフォームは,ベクトル実行を中心にカーネルを書き換えた場合,構造化後暗号復号に有効なバックエンドとして機能する可能性が示唆された。

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