Machen Sie sich Sorgen, dass Ihre letzte Anfrage an eine Cloud-KI etwas zu viel über Sie preisgegeben hat? Es gibt eine Möglichkeit, auf verschlüsselten Daten zu rechnen, ohne sie jemals zu entschlüsseln. Diese Methode nennt sich vollständig homomorphe Verschlüsselung (Fully Homomorphic Encryption, FHE). Der Haken war bisher immer die Geschwindigkeit: Auf heutigen CPUs und GPUs kann das Rechnen mit verschlüsselten Daten Tausende – ja sogar Zehntausende – Mal länger dauern als mit Klartext. Intel behauptet, einen Chip entwickelt zu haben, der diese Lücke weitgehend schließt. Auf der IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC) in San Francisco letzten Monat demonstrierte Intel Heracles, der FHE-Aufgaben bis zu 5.000-mal schneller ausführen konnte als eine High-End-Server-CPU von Intel.
Dies ist eine Hardware-Geschichte, keine GEO-Geschichte, und wir bleiben dabei ehrlich. Aber die Richtung, die sie aufzeigt – KI, die Sie nutzen können, ohne Ihre Rohdaten preiszugeben – ist für jeden relevant, der darüber nachdenkt, wie Menschen in den nächsten zehn Jahren mit KI interagieren werden.
Wichtige Erkenntnisse
- Vollständig homomorphe Verschlüsselung (FHE) ermöglicht es einem Server, auf verschlüsselten Daten zu rechnen, ohne sie jemals zu entschlüsseln. Historisch gesehen war dies jedoch tausendfach langsamer als das Arbeiten mit Klartext. - Intel präsentierte Heracles auf der ISSCC und behauptet, eine bis zu 5.000-fache FHE-Beschleunigung im Vergleich zu einer High-End-Server-CPU von Intel erreicht zu haben. Es wird als die erste FHE-Hardware bezeichnet, die im großen Maßstab funktioniert. - Heracles ist physisch groß (~200 mm² im Vergleich zu ~10 mm² bei früheren Forschungs-Chips), basiert auf dem 3nm-FinFET-Prozess, ist mit zwei 24-GB-Hochgeschwindigkeitsspeicherchips ausgestattet und wird wie eine Trainings-GPU flüssigkeitsgekühlt. - In einer Live-Demo einer privaten Abfrage antwortete Heracles in ~14 Mikrosekunden im Vergleich zu ~15 Millisekunden auf einem Intel Xeon – etwa 1.000-mal schneller pro Abfrage. - Die GEO-nahe Implikation ist bescheiden, aber real: Günstigere, schnellere datenschutzfreundliche Berechnungen senken die Hürden für die KI-Adoption, und mehr KI-Nutzung bedeutet im Laufe der Zeit mehr KI-vermittelte Entdeckungen.
Der Durchbruch: Heracles im großen Maßstab
Start-ups haben sich im Wettlauf um die Kommerzialisierung von FHE-Beschleunigern befunden, aber Sanu Mathew, der die Sicherheitsforschung bei Intel leitet, argumentiert, dass das Unternehmen einen echten Vorsprung hat, da Heracles mehr Berechnungen durchführen kann als jeder bisher gebaute FHE-Beschleuniger. „Heracles ist die erste Hardware, die im großen Maßstab funktioniert“, sagte er.
Die Skalierung zeigt sich sowohl physisch als auch in der Leistung. Während andere FHE-Forschungs-Chips etwa 10 Quadratmillimeter oder kleiner sind, ist Heracles etwa 200 Quadratmillimeter groß – etwa 20-mal größer – und basiert auf Intels fortschrittlichstem 3-Nanometer-FinFET-Prozess. Er ist flankiert von zwei 24-Gigabyte-Hochgeschwindigkeitsspeicherchips und wird mit Flüssigkeitskühlung verpackt, ein Setup, das normalerweise für KI-Trainings-GPUs reserviert ist. Kurz gesagt, es handelt sich um ein ernstzunehmendes Stück Silizium, das verschlüsselte Berechnungen praktikabel statt nur möglich machen soll.
