NVIDIAの研究チームは、格子ベースプロトコルに固有の高いサーバー側計算とメモリトラフィックに対処することで、GPU上でのプライベート情報取得（PIR）を加速するシステムGPIRを発表しました。このシステムは、チップ内データ再利用を最大化するために、演算レベルとステージレベルのカーネルの間で動的に切り替えるステージ対応型ハイブリッド実行モデルを採用しています。

  • GPIRは、大規模な行列乗算のために微細パイプライン処理付きの転置レイアウト設計を用いて、RowSelフェーズのパフォーマンスミスマッチを解決します。
  • 本アーキテクチャはマルチGPUシステムに拡張され、無視できる通信オーバーヘッドでスループットとデータベース容量をスケールさせます。
  • GPIRは、以前の最先端GPU実装であるPIRonGPUと比較して、最大297.2倍のスループットを実現します。

このアプローチにより、通常PIRの採用を妨げる計算ボトルネックを大幅に削減し、実用的なプライベートデータベースクエリが可能になります。