HPU深入解析：同态加密运算如何在同态处理器上运行

ZamaFHE
发布于 2025-10-04 07:48
阅读 723

本文介绍了HPU（Homomorphic Processing Unit）如何执行操作，旨在为开发者提供一个清晰的HPU使用模型。HPU是一个与host CPU协同工作的PCIe协处理器，专注于密文计算，通过将整数分解为数字进行加密计算，并利用可编程自举（PBS）和密钥切换（KS）技术管理噪声，实现高效的同态加密计算。

#### **简介**

在本文中，我们将解释 HPU 如何执行操作。目标是为好奇的开发者提供一个清晰的 HPU 使用的心理模型 —— 并且，对于勇敢者，可以深入研究它的 [RTL 代码](https://github.com/zama-ai/hpu_fpga)。

当然，硬件永远不会单独工作。HPU 项目还包括一个软件堆栈：

- [驱动](https://github.com/zama-ai/AVED)
- [DMA 访问工具](https://github.com/zama-ai/dma_ip_drivers)
- [tfhe-rs + HPU 后端](https://github.com/zama-ai/tfhe-rs)，用于预处理和后处理

这些组件在主机 CPU 上运行，主机 CPU 管理与 HPU 的交互。在这篇文章中，我们将专注于硬件方面，并且只在相关的地方简要提及软件。如果你对软件实现的细节感兴趣，请参考 [GitHub](https://github.com/zama-ai/hpu_fpga)。

#### **规范**

在深入研究硬件细节之前，让我们明确 HPU 究竟是什么以及它是如何工作的。

HPU 是一个 **PCIe** 协处理器芯片，与 **host CPU**(在此简称为“主机”)并行运行。角色分工明确：

- 主机准备**密文**和**加密密钥**，启动计算，并检索结果。
- HPU 专门专注于对密文进行**计算**。它不能自行加密或解密数据。

为了使这种交互成为可能，需要一种专用的协议来管理主机和 HPU 之间的通信。

**整数表示**

HPU 遵循与 [tfhe-rs](https://github.com/zama-ai/tfhe-rs-handbook/blob/main/tfhe-rs-handbook.pdf) 相同的 **基数表示**。为什么？因为直接在 FHE/TFHE 中加密完整的整数会使密文变得巨大 —— 随着整数大小呈指数增长 —— 并且计算将很快变得不切实际。

相反，整数被**分成数字**，并且每个数字被单独加密。这些较小的数字密文也称为基本密文。

![](https://img.learnblockchain.cn/2025/10/04/68dfb77a4c9fc37a71a78569_f9fc6748.png)

加密每个数字密文比直接加密整个整数要小得多。即使是完整的数字密文集仍然小于单个“完整整数”密文。权衡之处在于计算涉及更多的基本步骤，但是这种成本远远超过了通过减小密文大小所获得的效率。

**基本密文**

将基本密文视为 **b** 位的字。在实践中，tfhe-rs 使用编码 **4 位加上 d 个 1 填充位** 的密文（后者是多项式的**负循环特性**所必需的 —— 参见 [TFHE-rs 手册](https://github.com/zama-ai/tfhe-rs-handbook/blob/main/tfhe-rs-handbook.pdf) 了解详细信息）。

在当前的 HPU 版本中：

- 每个整数被分解为 **2 位数字**（“消息”部分）。
- 4 位部分的其余 2 位保留用于计算（“进位”部分）。

#### **HPU 上的计算**

HPU 是一个**可编程处理单元**，这意味着它运行用户提供的程序。由于 HPU 中的计算在数字级别上对基本密文进行操作，因此指令自然地表示为**数字运算 (DOp)**。

直接编写 DOp 可能很棘手，尤其是对于从完整整数的角度考虑的用户而言。为了简化这一点，HPU 可以自动将 **整数运算 (IOp)** 转换为相应的 DOp 代码。在实践中：

- 开发者通常提供高层 **IOp 代码**。
- HPU 将其转换为它可以执行的底层 **DOp 代码**。
- 常见的 IOp 已经带有预定义的 DOp 程序。
- 对于自定义 IOp，用户仍然可以定义自己的 DOp 并将其交给 HPU。

为了使这更容易，[HPU 后端](https://github.com/zama-ai/tfhe-rs/tree/main/backends/tfhe-hpu-backend/src/fw) 包括用于编写和测试这些代码的工具。

#### **HPU 与常规 CPU 有什么不同？**

乍一看，HPU 看起来像一个简单的 CPU：它加载指令，处理数据并产生结果。区别在于它计算的内容：HPU 处理的是 **FHE 密文**，而不是普通的 16 位、32 位或 64 位整数。

然而，密文带来了一个额外的挑战：**噪声**。

- 在 TFHE 中，密文带有噪声。只要噪声保持在阈值以下，仍然可以正确恢复明文。
- 每个同态操作都会增加噪声。过多的噪声会导致密文变得无法使用。

这就是 **自举 (BS)** 的用武之地。

- 自举通过减少噪声来“刷新”密文，从而可以进行进一步的操作。
- TFHE 通过 **可编程自举 (PBS)** 扩展了这个想法，它不仅可以清除密文，还可以将 **查找表 (LUT)** 应用于该值 —— 免费。

另一个关键步骤是 **密钥切换 (KS)**，它重新格式化密文，以便可以通过 PBS 正确处理它们。

HPU 直接在硬件中实现了 KS 和 PBS。这使得可以在 TFHE 密文上执行**无限数量的计算**。事实上，可用的 DOp 指令之一正是 **KS + PBS**。

‍

![](https://img.learnblockchain.cn/2025/10/04/68dfb77a4c9fc37a71a78566_313a7145.png)

### **示例：计算 \|A – B\|**

使用 HPU 的第一步是**定义你想要的 IOp**，并在必要时提供其 DOp 实现。完成之后，HPU 会负责执行 —— 包括噪声管理、LUT 应用和并行分发。

让我们逐步完成一个具体的例子。

**1. 编写代码**

假设用户想要计算两个加密值 R=∣A−B∣ 之间的绝对差，其中 **A** 和 **B** 是两个用 TFHE 加密的 2 位密文。

如果此操作 (IOp) 在目录中尚不可用，则用户必须定义一个**自定义 IOp**。其签名如下：

```rust
IOP[0x01] <I2 I2> <I2@0x0> <I2@0x4 I2@0x8>
```

在这里，此签名表示。详细信息：

- **IOP\[0x01\]**：定义具有标识符 0X01 的自定义整数运算
- **<I2 I2>**：指定密文地址的内存对齐规则。
- **<I2@0x0>**：指定存储结果的目标地址偏移量
- **<I2@0x4 I2@0x8>**：指定输入。

- I2@0x4：第一个输入 (A) 存储在地址偏移量 0x4 处。
  - I2@0x8：第二个输入 (B) 存储在地址偏移量 0x8 处。

（完整的 IOp 语法：[docs](https://learnblockchain.cn/article/15581)）

在伪代码级别，该操作如下所示：

```rust

## 输入：A，B 基本密文。
## 输出：R = |A-B|，这是一个基本密文。
SEL = A > B # 布尔值
R1 = A - B
R0 = B - A
返回 (SEL ? R1 : R0)

```

**2. 翻译成 DOp 代码**

让我们编写相关的 DOp 伪代码。请记住，计算是**同态**执行的，这意味着实际值是未知的。另请记住，我们只有 4 位字可用。

为了在不溢出的情况下计算 x - y，我们使用伪二进制补码表示将结果限制为 3 位。在实践中，我们将其重写为：x + (‘b100 - y)。

在此，位 \[2] 是符号的相反数：(0) 表示负值，(1) 表示正值。

由于比较不是算术运算，我们需要一个 LUT 来实现此功能，该功能将在 PBS 期间应用。为此，我们首先将要比较的 2 个值收集到同一个 4 位字中。

然后，PBS 输入是表示比较的 LUT 和这个字。

选择也是非算术的，因此需要另一个在 PBS 期间应用的 LUT。理想情况下，在两个 2 位值之间进行选择需要一个 5 位 LUT 输入（选择器为 1 位，数据为 2×2 位）。但是由于只有 4 位字和 4 位 LUT 可用（填充位无法使用），因此选择必须分为两个步骤：

- 步骤 1：对于每个 2 位输入，执行 PBS 以在值和0之间进行选择。
- 步骤 2：将两个结果相加。

```rust

## 输入：A，B 基本密文。
## 输出：R = |A-B|，这是一个基本密文。
S1  = (A << 2) + B                # 将 A 和 B 放在同一个 4 位字中
SEL = PBS(gt, S1)                 # 比较 A 和 B，
    # 使用带有“大于”LUT 的 PBS。
NB  = 4 - B                       # -B 大于 3 位
NA  = 4 - A                       # -A 大于 3 位
D1  = A + NB                      # A - B 大于 3 位
D2  = B + NA                      # B - A 大于 3 位
M1  = (SEL << 3) + D1             # 将 select 和 D1 放在同一个 4 位字中
M0  = (SEL << 3) + D0             # 将 select 和 D0 放在同一个 4 位字中
S1  = PBS(if_then_else_0, M1)     # SEL ? M1[1:0] : 0
S0  = PBS(if_then_0_else, M0)     # SEL ? 0 : M0[1:0]
R   = S1 + S0
return PBS(clean, R)              # 删除由于上次添加导致的噪声。

```

转换为 DOp 代码很简单：

```rust

1  LD   R1 TS[1].0              # 将源#0 的 element#0（即 B）加载到 R1 中
2  LD   R0 TS[0].0              # 将源#1 的 element#0（即 A）加载到 R0 中
3  MAC  R4 R0 R1 4              # S1  = (A << 2) + B
4  PBS  R4 R4 PbsGreaterThan    # SEL = PBS(gt, D1)
5  SSUB R2 R1 4                 # NB  = 4 - B
6  SSUB R3 R0 4                 # NA  = 4 - A
7  ADD  R2 R2 R0                # D1  = A + NB
8  ADD  R3 R3 R1                # D2  = B + NA
9  MAC  R2 R4 R2 8              # M1  = (SEL << 3) + D1
10 MAC  R3 R4 R3 8              # M0  = (SEL << 3) + D0
11 PBS  R2 R2 PbsIfThenElse0    # S1  = PBS(if_then_else_0, M1)
12 PBS  R3 R3 PbsIfThen0Else    # S0  = PBS(if_then_0_else, M0)
13 ADD  R2 R2 R3                # R   = S1 + S0
14 PBS  R2 PbsNone              # R   = PBS(clean, R)
15 ST   TD[0].0 R2              # 将 R2 存储在 destination#0 的 element#0 中

```

**注意：** 此自定义 IOp 作为示例显示。一种更有效的方法是使用带有 LUT 的单个 PBS，因为带有 2 位输入的 \|A-B\| 只是一个 4 位输入 → 2 位输出函数。

有关更多详细信息，请参见 [DOp 文档](https://learnblockchain.cn/article/21145)。请记住，LUT 可以编码**任何** 4 位输入 → 4 位输出函数，如果该函数尚未在目录中，则可以定义自己的函数。

**3. 在 HPU 上执行**

现在让我们看一下 HPU 对此代码的执行。

1. HPU 初始化

主机为计算准备 HPU。

- 配置它。
- 加载加密密钥
- 将 DOp 加载到 HPU 内存中的程序区域中。
- 将 Dop 与自定义 IOp 0x01 相关联。

请注意，在实践中，会加载整个 DOp 目录。因此，相关的 IOp 已准备好使用。

![](https://img.learnblockchain.cn/2025/10/04/68dfb77a4c9fc37a71a7856c_b42012a2.png)

2. 过程

- 主机将 A 和 B 加载到 HPU 数据内存中，偏移量分别为 0x4 和 0x8。

- 主机通过将要执行的 IOp 发送到 HPU 来启动计算。

![](https://img.learnblockchain.cn/2025/10/04/68dfb77a4c9fc37a71a78572_0abd045c.png)

3. 执行

- IOp 由控制器转换为 DOp 代码。在当前的实现中，这包括从 IOp 标识符在内存中检索 DOp 代码。
- 控制器负责将 DOp 分发到相应的处理单元 (PE)。控制器具有前瞻窗口。它能够将独立的指令并行分发到多个 PE。DOp#4 和 #5 就是这种情况，它们是独立的，并且针对不同的 PE。

![](https://img.learnblockchain.cn/2025/10/04/68dfb77a4c9fc37a71a7856f_6c0ea084.png)

‍

4. 控制器通知主机 IOp 程序已结束。

5. 主机在 HPU 数据内存中检索结果，此处偏移量为 0x0。

正如你所注意到的，使用 HPU 的第一步是定义要执行的 IOp 代码，如果该操作尚不可用，则最终定义关联的 DOp 代码。

#### **结论**

HPU 弥合了前沿密码学和硬件加速之间的差距。通过结合可编程操作 (IOp/DOp)、噪声管理 (PBS/KS) 和并行执行，它使开发人员能够高效地执行复杂的加密计算。

无论你是研究人员、开发人员还是只是好奇，你都可以立即开始使用可用的 [工具](https://learnblockchain.cn/article/21143) 和 [tfhe-rs 后端](https://learnblockchain.cn/article/21144) 进行实验。没有 FPGA？尝试 [mockup](https://learnblockchain.cn/article/21142) 来模拟 HPU 行为。

剩下的就是编写一些代码了！

#### **其他链接**

- 查看 [Zama HPU GitHub](https://github.com/zama-ai/hpu_fpga)
- 阅读 [HPU 文档](https://docs.zama.ai/tfhe-rs/hardware-acceleration/run-on-hpu)
- 在 [X](https://x.com/zama_fhe) 上关注 Zama 以获取最新消息

>- 原文链接： [zama.ai/post/hpu-deepdiv...](https://zama.ai/post/hpu-deepdive-how-fhe-operations-run-on-the-homomorphic-processor)
>- 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～

简介

在本文中，我们将解释 HPU 如何执行操作。目标是为好奇的开发者提供一个清晰的 HPU 使用的心理模型 —— 并且，对于勇敢者，可以深入研究它的 RTL 代码。

当然，硬件永远不会单独工作。HPU 项目还包括一个软件堆栈：

驱动
DMA 访问工具
tfhe-rs + HPU 后端，用于预处理和后处理

这些组件在主机 CPU 上运行，主机 CPU 管理与 HPU 的交互。在这篇文章中，我们将专注于硬件方面，并且只在相关的地方简要提及软件。如果你对软件实现的细节感兴趣，请参考 GitHub。

规范

在深入研究硬件细节之前，让我们明确 HPU 究竟是什么以及它是如何工作的。

HPU 是一个 PCIe 协处理器芯片，与 host CPU(在此简称为“主机”)并行运行。角色分工明确：

主机准备密文和加密密钥，启动计算，并检索结果。
HPU 专门专注于对密文进行计算。它不能自行加密或解密数据。

为了使这种交互成为可能，需要一种专用的协议来管理主机和 HPU 之间的通信。

整数表示

HPU 遵循与 tfhe-rs 相同的 基数表示。为什么？因为直接在 FHE/TFHE 中加密完整的整数会使密文变得巨大 —— 随着整数大小呈指数增长 —— 并且计算将很快变得不切实际。

相反，整数被分成数字，并且每个数字被单独加密。这些较小的数字密文也称为基本密文。

基本密文

将基本密文视为 b 位的字。在实践中，tfhe-rs 使用编码 4 位加上 d 个 1 填充位 的密文（后者是多项式的负循环特性所必需的 —— 参见 TFHE-rs 手册了解详细信息）。

在当前的 HPU 版本中：

每个整数被分解为 2 位数字（“消息”部分）。
4 位部分的其余 2 位保留用于计算（“进位”部分）。

HPU 上的计算

HPU 是一个可编程处理单元，这意味着它运行用户提供的程序。由于 HPU 中的计算在数字级别上对基本密文进行操作，因此指令自然地表示为数字运算 (DOp)。

直接编写 DOp 可能很棘手，尤其是对于从完整整数的角度考虑的用户而言。为了简化这一点，HPU 可以自动将 整数运算 (IOp) 转换为相应的 DOp 代码。在实践中：

开发者通常提供高层 IOp 代码。
HPU 将其转换为它可以执行的底层 DOp 代码。
常见的 IOp 已经带有预定义的 DOp 程序。
对于自定义 IOp，用户仍然可以定义自己的 DOp 并将其交给 HPU。

为了使这更容易，HPU 后端包括用于编写和测试这些代码的工具。

HPU 与常规 CPU 有什么不同？

乍一看，HPU 看起来像一个简单的 CPU：它加载指令，处理数据并产生结果。区别在于它计算的内容：HPU 处理的是 FHE 密文，而不是普通的 16 位、32 位或 64 位整数。

然而，密文带来了一个额外的挑战：噪声。

在 TFHE 中，密文带有噪声。只要噪声保持在阈值以下，仍然可以正确恢复明文。
每个同态操作都会增加噪声。过多的噪声会导致密文变得无法使用。

这就是 自举 (BS) 的用武之地。

自举通过减少噪声来“刷新”密文，从而可以进行进一步的操作。
TFHE 通过 可编程自举 (PBS) 扩展了这个想法，它不仅可以清除密文，还可以将 查找表 (LUT) 应用于该值 —— 免费。

另一个关键步骤是 密钥切换 (KS)，它重新格式化密文，以便可以通过 PBS 正确处理它们。

HPU 直接在硬件中实现了 KS 和 PBS。这使得可以在 TFHE 密文上执行无限数量的计算。事实上，可用的 DOp 指令之一正是 KS + PBS。

‍

示例：计算 |A – B|

使用 HPU 的第一步是定义你想要的 IOp，并在必要时提供其 DOp 实现。完成之后，HPU 会负责执行 —— 包括噪声管理、LUT 应用和并行分发。

让我们逐步完成一个具体的例子。

1. 编写代码

假设用户想要计算两个加密值 R=∣A−B∣ 之间的绝对差，其中 A 和 B 是两个用 TFHE 加密的 2 位密文。

如果此操作 (IOp) 在目录中尚不可用，则用户必须定义一个自定义 IOp。其签名如下：

IOP[0x01] &lt;I2 I2> &lt;I2@0x0> &lt;I2@0x4 I2@0x8>

在这里，此签名表示。详细信息：

IOP[0x01]：定义具有标识符 0X01 的自定义整数运算
<I2 I2>：指定密文地址的内存对齐规则。
<I2@0x0>：指定存储结果的目标地址偏移量
<I2@0x4 I2@0x8>：指定输入。
- I2@0x4：第一个输入 (A) 存储在地址偏移量 0x4 处。
- I2@0x8：第二个输入 (B) 存储在地址偏移量 0x8 处。

（完整的 IOp 语法：docs）

在伪代码级别，该操作如下所示：


## 输入：A，B 基本密文。
## 输出：R = |A-B|，这是一个基本密文。
SEL = A > B # 布尔值
R1 = A - B
R0 = B - A
返回 (SEL ? R1 : R0)

2. 翻译成 DOp 代码

让我们编写相关的 DOp 伪代码。请记住，计算是同态执行的，这意味着实际值是未知的。另请记住，我们只有 4 位字可用。

为了在不溢出的情况下计算 x - y，我们使用伪二进制补码表示将结果限制为 3 位。在实践中，我们将其重写为：x + (‘b100 - y)。

在此，位 [2] 是符号的相反数：(0) 表示负值，(1) 表示正值。

由于比较不是算术运算，我们需要一个 LUT 来实现此功能，该功能将在 PBS 期间应用。为此，我们首先将要比较的 2 个值收集到同一个 4 位字中。

然后，PBS 输入是表示比较的 LUT 和这个字。

步骤 1：对于每个 2 位输入，执行 PBS 以在值和0之间进行选择。
步骤 2：将两个结果相加。


## 输入：A，B 基本密文。
## 输出：R = |A-B|，这是一个基本密文。
S1  = (A &lt;&lt; 2) + B                # 将 A 和 B 放在同一个 4 位字中
SEL = PBS(gt, S1)                 # 比较 A 和 B，
    # 使用带有“大于”LUT 的 PBS。
NB  = 4 - B                       # -B 大于 3 位
NA  = 4 - A                       # -A 大于 3 位
D1  = A + NB                      # A - B 大于 3 位
D2  = B + NA                      # B - A 大于 3 位
M1  = (SEL &lt;&lt; 3) + D1             # 将 select 和 D1 放在同一个 4 位字中
M0  = (SEL &lt;&lt; 3) + D0             # 将 select 和 D0 放在同一个 4 位字中
S1  = PBS(if_then_else_0, M1)     # SEL ? M1[1:0] : 0
S0  = PBS(if_then_0_else, M0)     # SEL ? 0 : M0[1:0]
R   = S1 + S0
return PBS(clean, R)              # 删除由于上次添加导致的噪声。

转换为 DOp 代码很简单：


1  LD   R1 TS[1].0              # 将源#0 的 element#0（即 B）加载到 R1 中
2  LD   R0 TS[0].0              # 将源#1 的 element#0（即 A）加载到 R0 中
3  MAC  R4 R0 R1 4              # S1  = (A &lt;&lt; 2) + B
4  PBS  R4 R4 PbsGreaterThan    # SEL = PBS(gt, D1)
5  SSUB R2 R1 4                 # NB  = 4 - B
6  SSUB R3 R0 4                 # NA  = 4 - A
7  ADD  R2 R2 R0                # D1  = A + NB
8  ADD  R3 R3 R1                # D2  = B + NA
9  MAC  R2 R4 R2 8              # M1  = (SEL &lt;&lt; 3) + D1
10 MAC  R3 R4 R3 8              # M0  = (SEL &lt;&lt; 3) + D0
11 PBS  R2 R2 PbsIfThenElse0    # S1  = PBS(if_then_else_0, M1)
12 PBS  R3 R3 PbsIfThen0Else    # S0  = PBS(if_then_0_else, M0)
13 ADD  R2 R2 R3                # R   = S1 + S0
14 PBS  R2 PbsNone              # R   = PBS(clean, R)
15 ST   TD[0].0 R2              # 将 R2 存储在 destination#0 的 element#0 中

注意： 此自定义 IOp 作为示例显示。一种更有效的方法是使用带有 LUT 的单个 PBS，因为带有 2 位输入的 |A-B| 只是一个 4 位输入 → 2 位输出函数。

有关更多详细信息，请参见 DOp 文档。请记住，LUT 可以编码任何 4 位输入 → 4 位输出函数，如果该函数尚未在目录中，则可以定义自己的函数。

3. 在 HPU 上执行

现在让我们看一下 HPU 对此代码的执行。

HPU 初始化

主机为计算准备 HPU。

配置它。
加载加密密钥
将 DOp 加载到 HPU 内存中的程序区域中。
将 Dop 与自定义 IOp 0x01 相关联。

请注意，在实践中，会加载整个 DOp 目录。因此，相关的 IOp 已准备好使用。

过程

主机将 A 和 B 加载到 HPU 数据内存中，偏移量分别为 0x4 和 0x8。
主机通过将要执行的 IOp 发送到 HPU 来启动计算。

执行

IOp 由控制器转换为 DOp 代码。在当前的实现中，这包括从 IOp 标识符在内存中检索 DOp 代码。
控制器负责将 DOp 分发到相应的处理单元 (PE)。控制器具有前瞻窗口。它能够将独立的指令并行分发到多个 PE。DOp#4 和 #5 就是这种情况，它们是独立的，并且针对不同的 PE。

‍

控制器通知主机 IOp 程序已结束。
主机在 HPU 数据内存中检索结果，此处偏移量为 0x0。

正如你所注意到的，使用 HPU 的第一步是定义要执行的 IOp 代码，如果该操作尚不可用，则最终定义关联的 DOp 代码。

结论

无论你是研究人员、开发人员还是只是好奇，你都可以立即开始使用可用的工具和 tfhe-rs 后端进行实验。没有 FPGA？尝试 mockup 来模拟 HPU 行为。

剩下的就是编写一些代码了！

其他链接

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HPU深入解析：同态加密运算如何在同态处理器上运行

简介

规范

HPU 上的计算

HPU 与常规 CPU 有什么不同？

示例：计算 |A – B|

结论

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