Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vectorized SQIsign Implementation Using AVX-512

論文の概要: Vectorized SQIsign Implementation Using AVX-512

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13948v1
Date: Fri, 14 Aug 2026 04:39:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-08-17 20:14:29.26847
Title: Vectorized SQIsign Implementation Using AVX-512
Title（参考訳）: AVX-512を用いたベクトルSQIsignの実装
Abstract要約: SQIsign は NIST Post-Quantum Cryptography 標準化プロセスに提出された唯一の異性性に基づくデジタル署名方式である。本稿では, AVX-512 Fused Multiply-Add (IFMA) 命令セットアーキテクチャを用いたSQIsignの包括的ベクトル化実装について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.28115240166203
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: SQIsign is the sole isogeny-based digital signature scheme submitted to the NIST Post-Quantum Cryptography standardization process, distinguished by its foundation on the hardness of the endomorphism ring problem for supersingular elliptic curves. While offering compact key and signature sizes, SQIsign's practical deployment is hindered by computationally intensive signing procedures. This paper presents the first comprehensive vectorized implementation of SQIsign utilizing the AVX-512 Integer Fused Multiply-Add (IFMA) instruction set architecture. By systematically redesigning the computational stack---encompassing prime-field and extension-field arithmetic, elliptic curve operations including batched point doubling and scalar multiplication, as well as pairing computations via cubical arithmetic and two-dimensional isogeny evaluations---we achieve substantial performance improvements over the reference implementation. When combined with Qlapoti technology, our implementation attains a $2.69\times$ speedup for signing and a $3.18\times$ improvement for verification at NIST security level I. Contrary to misconceptions regarding the obsolescence of AVX-512, we emphasize that Intel's AVX10 instruction set architecture (revision 10.2, scheduled for widespread deployment in late 2026) will standardize AVX-512 capabilities---including IFMA instructions---across both performance and efficiency cores, ensuring long-term viability of these optimization techniques. Furthermore, our vectorization strategies are architecture-agnostic and provide a methodological foundation applicable to broader isogeny-based cryptographic constructions. This work demonstrates that SIMD vectorization represents a critical yet underexplored optimization dimension for post-quantum isogeny-based schemes, independent of recent algorithmic advances.
Abstract（参考訳）: SQIsign は NIST Post-Quantum Cryptography Standardization Process に提出された唯一の異性性に基づくデジタル署名スキームであり、超特異楕円曲線に対する自己準同型リング問題の硬さを基礎として区別されている。コンパクトなキーとシグネチャサイズを提供する一方で、SQIsignの実践的な展開は計算集約的な署名手順によって妨げられる。本稿では, AVX-512 Integer Fused Multiply-Add (IFMA) 命令セットアーキテクチャを用いたSQIsignの包括的ベクトル化実装について述べる。計算スタックを体系的に再設計することで、バッチ化された点倍数とスカラー乗算を含む楕円曲線演算、および3次元算術と2次元等質性評価によるペアリング計算を可能とし、参照実装よりも大幅な性能改善を実現した。 Qlapoti 技術と組み合わせることで,NIST セキュリティレベルにおける検証の高速化と 3.18 倍のスピードアップを実現した。 I. Intel の AVX-512 命令セットアーキテクチャ (2026 年末に普及予定の AVX10 命令セットアーキテクチャ) に対する誤解とは対照的に,我々は AVX-512 の能力--- IFMA 命令を含む- を標準化し,パフォーマンスと効率の両コアの長期的な実現性を確保することを強調した。さらに,我々のベクトル化戦略はアーキテクチャに依存しないものであり,より広い等質な暗号構造に適用可能な方法論的基盤を提供する。この研究は、SIMDベクトル化が近年のアルゴリズムの進歩とは無関係に、量子後等質性に基づくスキームの臨界かつ未探索の最適化次元を表していることを示す。

関連論文リスト

ELiTeFormer: An Efficient Transformer for FPGAs [3.884894816711594]
トランスフォーマーブロックは、大きな言語モデル(LLM)で広く使われているが、現在のデプロイメント課題である。 ELiTeFormerは,ハイブリッド線形アテンションと超低精度(3次)線形プロジェクションを一体化した最初のトランスフォーマーモデルである。
論文参考訳（メタデータ） (2026-07-04T00:52:06Z)
Low-rank Updates in Slowly Time-varying Graphs for Spatial-Temporal Signal Interpolation [36.25340747048208]
グラフ信号処理(GSP)における重要な仮定は、ノード間のペアの類似性をキャプチャする基礎となるグラフの存在である。ノード間類似性が時間とともに変化する時空間データに対して、静的な空間グラフは不十分である。グラフ変化を2つの連続隣接行列$P = W(2) - W(1)$で低ランク行列としてモデル化する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-06-22T23:33:33Z)
Demystifying Pipeline Parallelism: First Theory for PipeDream [53.657104889705856]
本稿では、PDスタイルの手法に対して、クリーンな非収束性をもたらす固定ブロック-SGD抽象化としてランダム化PipeDream(PD)を導入する。定常PDによって引き起こされる遅延は、$S2 - S/2 + O(1)$ for $S$として増大するので、スタイルリードのコントリビューションは、チューナレート形式で$(2S4)$、同等に$(S4/K)$としてスケールする。
論文参考訳（メタデータ） (2026-06-02T11:14:57Z)
OScaR: The Occam's Razor for Extreme KV Cache Quantization in LLMs and Beyond [50.440302567029654]
マルチモーダルインテリジェンスにより、Key-Valueキャッシュは効率的なデプロイメントのための主要なメモリボトルネックとなった。本研究では、チャネルごとの量子化パラダイムの本質的な限界を再考する。 X-LLMのための高精度かつ軽量なKVキャッシュ圧縮フレームワークOScaRを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2026-05-19T10:53:03Z)
From Continual Learning to SGD and Back: Better Rates for Continual Linear Models [50.11453013647086]
以前見られたタスクの損失を、$k$の繰り返しの後、忘れること、すなわち、分析する。実現可能な最小二乗の設定において、新しい最上界を創出する。我々は、タスクを繰り返しないランダム化だけで、十分に長いタスクシーケンスで破滅的な事態を防げることを初めて証明した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-06T18:39:45Z)
Communication-Efficient, 2D Parallel Stochastic Gradient Descent for Distributed-Memory Optimization [2.2596489829928452]
この研究は、1D $s$-step SGD と Averaging (FedAvg) を用いた 1D Federated SGD の作業を一般化し、2D 並列 SGD 法 (HybridSGD) を生成する。 C++ と MPI で全てのアルゴリズムを実装し,Cray EX スーパーコンピュータシステム上での性能評価を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-13T17:56:39Z)
EPS-MoE: Expert Pipeline Scheduler for Cost-Efficient MoE Inference [49.94169109038806]
本稿では,既存の並列処理方式を超越したMoE用パイプラインスケジューラであるEPS-MoEを紹介する。その結果,既存の並列推論手法と比較して,プリフィルスループットは52.4%向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-16T05:17:49Z)
Block encoding bosons by signal processing [0.0]
単位行列に対する量子特異値変換(QSVT)や量子固有値変換(QETU)といったQSPベースの手法がBEの実装に有効に利用できることを示す。本稿では,QSVTアルゴリズムとQETUアルゴリズムと組み合わせて,格子ボソンに対するハミルトニアンの符号化をブロックするいくつかの例を示す。 QSVTをBEに使用すると、サイト毎のキュービット数で最高のゲートカウントスケーリングが得られるが、LOVE-LCUは最大$lesssim11$ qubitsの演算子に対して、他のすべてのメソッドよりも優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-29T18:00:02Z)
Fast computation of 2-isogenies in dimension 4 and cryptographic applications [0.0]
次元 $ggeq 1$ のアーベル多様体とレベル $n=2$ のtheta-coordinates の間の 2$-isogenies の連鎖を計算するアルゴリズムを提案する。開始曲線の自己準同型環が、ラップトップ上で数秒以内に未知である場合には、SIDHに対して完全なキーリカバリ攻撃を実行することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-22T09:19:20Z)
AdaLog: Post-Training Quantization for Vision Transformers with Adaptive Logarithm Quantizer [54.713778961605115]
Vision Transformer (ViT) はコンピュータビジョンコミュニティにおいて最も普及しているバックボーンネットワークの1つである。本稿では,AdaLog(Adaptive Logarithm AdaLog)量子化器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-17T18:38:48Z)
An Efficient Algorithm for Modulus Operation and Its Hardware Implementation in Prime Number Calculation [0.0]
提案アルゴリズムは加算演算,減算演算,論理演算,ビットシフト演算のみを用いる。暗号化アプリケーションにおけるスケーラビリティの課題に対処する。このアルゴリズムを50,000までの素数計算に適用すると、実用性と性能上の利点が示される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-17T13:24:52Z)
Projection by Convolution: Optimal Sample Complexity for Reinforcement Learning in Continuous-Space MDPs [56.237917407785545]
本稿では,円滑なベルマン作用素を持つ連続空間マルコフ決定過程(MDP)の一般クラスにおいて,$varepsilon$-optimal Policyを学習する問題を考察する。我々のソリューションの鍵となるのは、調和解析のアイデアに基づく新しい射影技術である。我々の結果は、連続空間 MDP における2つの人気と矛盾する視点のギャップを埋めるものである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-10T09:58:47Z)
Multi-level projection with exponential parallel speedup; Application to sparse auto-encoders neural networks [2.264332709661011]
ell_1,infty$ノルムの時間複雑性は、$mathbbRntimes m$の行列に対して$mathcalObig(n m big)$のみであることを示す。実験により、我々の予測は、実際の最速のユークリッドアルゴリズムの2倍高速であることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-03T13:21:49Z)
Transformers as Support Vector Machines [54.642793677472724]
自己アテンションの最適化幾何と厳密なSVM問題との間には,形式的等価性を確立する。勾配降下に最適化された1層変圧器の暗黙バイアスを特徴付ける。これらの発見は、最適なトークンを分離し選択するSVMの階層としてのトランスフォーマーの解釈を刺激していると信じている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-31T17:57:50Z)
GloptiNets: Scalable Non-Convex Optimization with Certificates [61.50835040805378]
本稿では,ハイパーキューブやトーラス上のスムーズな関数を扱う証明書を用いた非キューブ最適化手法を提案する。スペクトルの減衰に固有の対象関数の正則性を活用することにより、正確な証明を取得し、高度で強力なニューラルネットワークを活用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-26T09:42:59Z)
Projection-free Graph-based Classifier Learning using Gershgorin Disc Perfect Alignment [59.87663954467815]
グラフベースのバイナリ学習では、既知のラベルのサブセット$hatx_i$を使って未知のラベルを推論する。ラベルの$x_i$をバイナリ値に制限する場合、問題はNPハードである。代わりに線形プログラム(LP)の列を解くことにより,高速なプロジェクションフリー手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-03T07:22:48Z)
On Effective Parallelization of Monte Carlo Tree Search [51.15940034629022]
モンテカルロ木探索(MCTS)は、探索木を構築するためにかなりの数のロールアウトを必要とするため、計算コストがかかる。効果的な並列MCTSアルゴリズムを設計する方法は、体系的に研究されておらず、まだよく分かっていない。我々は,より効率的な並列MCTSアルゴリズムの設計に,提案する必要条件をどのように適用できるかを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-15T21:36:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。