近日，网络空间安全学院体系结构与可信系统团队的研究成果被顶级会议asplos 2024 录用，该会议与isca、hpca、micro并称为国际计算机体系结构领域的“四大顶会”，被视作国际前沿体系结构与系统研究的风向标。该论文是山东大学作为第一及通讯作者单位在asplos上发表的首篇论文。
研究成果“accelerating multi-scalar multiplication for efficient zero knowledge proofs with multi-gpu systems”的第一作者是纪卓然助理研究员，通讯作者为鞠雷教授，论文合作单位包括蚂蚁集团和泉城省实验室。隐私计算是数字经济时代下实现数据安全共享和价值转化的核心技术手段。其中，零知识证明作为保障信息隐私的重要加密手段，对于推动可验证外包服务和数字货币等领域的发展具有重要意义。然而，现有技术在生成证明时存在耗时长的问题，严重影响了其在实际应用中的普及与推广。本研究针对多标量乘法这一计算瓶颈，提出了一种名为distmsm的新型算法，旨在利用分布式多gpu系统的并行处理能力加速证明生成。该算法在算法层面优化了pippenger算法在多gpu环境下的应用，同时针对现代gpu架构设计了高效的椭圆曲线算术内核，通过减少寄存器压力和利用张量核心进行大整数乘法等创新技术，显著提升了计算效率。实验结果表明，与当前最先进的msm实现相比，distmsm能够在多种椭圆曲线和gpu配置下实现平均6.39倍的加速效果，将原本需要数秒的msm任务缩短至几十毫秒内完成。这一突破充分展示了分布式多gpu系统在零知识证明加速领域的巨大潜力和应用价值。
体系结构与可信系统团队致力于通过大规模并行与软硬件协同设计加速隐私计算在实际应用场景中的落地，近一年在asplos、hpca、ppopp、dac等顶级会议上发表了系列研究成果，其中在asplos 2024和hpca 2023发表的两篇长文均为山东大学首次作为第一及通讯作者单位在体系结构“四大顶会”上发表成果。同时，团队积极推动隐私计算技术的开源生态建设及应用落地，鞠雷教授担任“山东大学—蚂蚁集团隐私计算联合研究中心”负责人，多名教师担任蚂蚁集团大型开源可信隐私计算框架“隐语”开源社区硬件加速 sig小组成员。
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