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arxiv：2502.11110V1 [CS.CR] 2025年2月16日
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同态加密（HE）是隐私机器学习（PPML）中的核心建筑块，但他也被广泛称为其效率瓶颈。因此，已经提出了许多GPU加速的加密方案来提高HE的性能。但是，这些方法通常需要针对特定​​算法量身定制的复合修改，并与特定的GPU和操作系统紧密耦合。询问如何通常提供更实用的GPU加速算法的信息很有趣。鉴于大语言模型（LLMS）的强大代码通用功能，我们旨在探索它们的潜力，即使用CPU友好型代码自动生成实用的GPU友好算法代码。在本文中，我们关注数字理论转移（NTT） - HE的核心机制。我们首先开发并优化了对GPU友好的NTT（GNTT）家族，该家族利用了Pytorch的快速计算和预录，并实现了大约62倍的加速，这是一个大约62倍的加速，这是一个明显的增长。然后，我们使用各种LLM，包括DeepSeek-R1，Ope-Nai O1和O3-Mini探索GPU友好的代码生成。在整个过程中，我们发现了许多涉及的发现。例如，有些令人惊讶的是，我们的经验表明，DeepSeek-R1的表现明显优于OpenAi O3-Mini和O1，但仍然无法击败我们优化的协议。这些发现为ppml的PPML提供了宝贵的见解，并增强了LLMS的代码生成能力。代码可在以下网址提供：https：//github.com/lmpc-lab/ gengpucrypto。

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