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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种针对同态加密技术的GPU加速方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119740252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411940742.2，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种针对同态加密技术的GPU加速方法及系统是由杨洪伟;张伟哲;郝萌;何慧;赵荆浩设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对同态加密技术的GPU加速方法及系统在说明书摘要公布了：一种针对同态加密技术的GPU加速方法及系统，涉及同态加密和GPU加速技术，为了解决实现同态加密需进行复杂的系数位数较长的多项式计算而GPU缺乏处理这种这类数据的能力的问题而提出的，本发明的技术要点包括：采用一种基于线程束洗牌的优化技术，以消除同步开销；利用内核融合，以解决内存访问和计算之间的不平衡问题；对于神经网络推理应用，针对不同场景设计了不同的编码方法：对于小批量数据，采用一种基于大步小步算法的全连接层计算方法，减少了数据传输所需的旋转密钥数量。对于大批量数据，引入了一种基于流的计算方法来提高GPU利用率。本发明通过线程束洗牌、内核融合和神经网络推理优化，相比同态加密开源库SEAL实现了256倍的加速，分别在卷积神经网络上为小批量和大批量数据提供了毫秒和亚毫秒的推理速度。

本发明授权一种针对同态加密技术的GPU加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种针对同态加密技术的GPU加速方法，其特征在于，包括： 数据编码加密的步骤，对浮点数形式的明文数据进行预处理和编码，将明文数据转化为同态加密的多项式形式，并对编码后的数据进行加密； 大数运算分解的步骤，应用中国剩余定理CRT，将大数运算分解为多个小模数下的并行运算，以便利用GPU的多线程架构执行分解后的小数运算； 快速数论变换的步骤，应用快速数论变换NTT进行乘法运算，将多项式卷积转换为点值相乘； 所述快速数论变换包括以下步骤： 步骤1：将一维NTT转换为二维NTT，先对列进行NTT后再对行进行NTT，每个操作分别由一个核函数实现； 步骤2：每次启动核函数时，将全局内存中的数据复制到共享内存中，使用共享内存代替对全局内存的直接访问； 步骤3：在蝴蝶变换的最后五轮中，通过线程束洗牌实现同一线程束内的数据交换以优化通信效率； 基础运算的步骤，利用GPU的并行计算能力加速同态加密中的同态加法、同态乘法、同态旋转、密钥切换和重缩放操作； 基于密钥切换涉及内积计算与NTT变换，将这两者的核函数合并为一个，减少核函数间的通信以提高效率； 高级运算的步骤，基于基础的运算实现复杂的同态操作，包括神经网络中的矩阵向量乘法，卷积； 所述高级运算在进行矩阵向量乘法时采用大步小步法BSGS，以减少对同态旋转操作的依赖。

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