Layer-Parallel Inference

新的SNLP方法提高了FHE Transformer推理效率

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。