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新的SNLP方法提高了FHE Transformer推理效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为层并行推理（SNLP）的新方法，以提高Transformer模型在使用全同态加密（FHE）对加密数据执行计算时的效率。Transformer的传统FHE推理受到非线性运算顺序性的阻碍。SNLP减少了所需的顺序非线性阶段数量，从而显著减少了计算步骤并降低了误差放大。虽然SNLP是对现有FHE友好算子设计的补充，但它并不能取代它们，因为像softmax这样的运算的近似仍然是误差预算中的主要因素。 AI

影响 增强了在加密AI模型上执行敏感计算的可行性。

排序理由 学术论文，详细介绍了使用FHE改进Transformer推理的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ligong Han, Kai Xu, Hao Wang, Ruijiang Gao, Akash Srivastava ·

    层并行推理减少Transformer中加密的非线性深度

    arXiv:2607.04819v1 Announce Type: new Abstract: Fully homomorphic encryption (FHE) enables computation on encrypted data, but practical encrypted Transformer inference is bottlenecked by the sequential composition of many nonlinear blocks. We study whether Structured Newton Layer…

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