好奇计算机领域的科学家在做什么

@BanShe 秀

改进某些基础算法。

计算机科学的改进也不仅包括纯粹的算法，还有很多比较贴合现代硬件的，工程上的改进，一些基础操作的性能改进，比如 https://blog.m-ou.se/floats/ 这个 Rust 核心开发者 m-ou-se 对整数-浮点转换的改进。此改进不仅在 Rust 中，而且也在其他语言/运行时中带来了性能提升。

改加密算法 pqc https://en.m.wikipedia.org/wiki/Post-quantum_cryptography fhe https://en.m.wikipedia.org/wiki/Homomorphic_encryption

科研更多出于兴趣和热爱，但是看见别人在市场里面赚的盆满钵满也会止不住羡慕

@YsHaNg 目前是什么问题阻止 fhe 大规模应用？性能问题吗？我做 pqc 的，但对 fhe 完全不了解。

@lasthope 是的 性能问题 我们现在试图用 fpga 做分解 ntt 然后 pipeline 到光学模拟器做硬件加速

@YsHaNg 好吧 三棱镜果然就是 fft ，你们把这个浪漫传说实现了？不过 Lattice 引出来的一堆算法其实瓶颈不在 ntt ，而在 memory i/o 和 sha3 。而如果要做 masking 的话，瓶颈就离 ntt 更远了。所以我感觉你们还得投资在加速 masking 的 asic 上。

@lasthope 目前在努力实现 bootstrap 这是主流 fhe 的关键一步 我们做的都是基于 learning with errors (LWE) 比如 tfhe ckks 是使用 ntt 把 cipher 转入 ft space 组成 cmux 本质是一种 lookup table 先完成试验 fpga 再转入 asic 因为考虑要支持好几种 scheme 再加上光学模拟的控制单元 4 输入(2r2c)光学 ft 确实做到了可以计算 ntt4 在优化高频性能

@YsHaNg 那你们都做到这一步了，难道没有点想法做 nist pqc 的实现？

@lasthope fhe 也是 pqc

@YsHaNg 所以我说的是 nist pqc 啊，kyber ，dilithium ，还有其它的 ntru 等。

@lasthope 我的理解是现行 fhe 计算方式更慢... 更需要硬件加速 nist pqc 在已有硬件上能达到相对可用 加速器瓶颈也在 io 我们的重点在模拟光学器件 ntt 不是很确定除 io 外对 sha3 能有多大作用

@YsHaNg 嗯。。看来主要问题是我不懂 fhe 看以后有没有机会了解一下 fhe 的细节