NVIDIA 연구원들은 격자 기반 프로토콜에 내재된 높은 서버 측 계산 및 메모리 트래픽을 해결하여 GPU에서 프라이빗 정보 검색(PIR)을 가속화하는 시스템인 GPIR을 소개했습니다. 이 시스템은 온칩 데이터 재사용을 최대화하기 위해 연산 수준과 단계 수준 커널 간에 동적으로 전환하는 단계 인식 하이브리드 실행 모델을 사용합니다.

  • GPIR은 대규모 행렬 곱셈을 위해 세분화된 파이프라이닝이 있는 전치 레이아웃 설계를 사용하여 RowSel 단계의 성능 불일치를 해결합니다.
  • 이 아키텍처는 멀티 GPU 시스템으로 확장되어 무시할 수 있는 통신 오버헤드로 처리량과 데이터베이스 용량을 확장합니다.
  • GPIR은 이전 최첨단 GPU 구현인 PIRonGPU와 비교하여 최대 297.2배 더 높은 처리량을 달성합니다.

이 접근 방식은 일반적으로 PIR 채택을 방해하는 계산 병목 현상을 크게 줄여 실용적인 프라이빗 데이터베이스 쿼리를 가능하게 합니다.