インテル、暗号化データを用いた計算を行うチップをデモンストレーション

2026年3月10日原文(spectrum.ieee.org)

概要

Fully Homomorphic Encryption（FHE） は暗号化データのまま計算を可能にするが、従来のCPU/GPUでは非常に遅い現状
IntelのHeraclesチップ はFHE計算を最大5,000倍高速化し、大規模な暗号化計算を実現
Heracles は3nm FinFET技術・高帯域幅メモリを搭載し、AIやセキュアデータ処理分野での応用が期待
スタートアップやIntelが FHEアクセラレータ の商用化を競争中
FHEのデータ膨張や特殊な計算要求に対応した 新しいハードウェア設計 の重要性

FHEとHeraclesチップの革新

個人情報や機密データを 暗号化したまま計算 できるFHE技術
FHE計算は従来の CPU/GPUでは数千～数万倍遅い という課題
IntelのHeraclesチップ はFHE計算を最大5,000倍高速化、サーバーCPUに比べ大幅な性能向上
3nm FinFETプロセス ・48GB高帯域幅メモリ搭載という先端技術の採用
64コア（タイルペア）SIMDアーキテクチャ による高並列・高精度演算の実現
2Dメッシュネットワーク と512バイトバスでコア間通信を高速化
実演では 100万件の投票照合 を従来CPUの17日分→Heraclesなら23分で完了可能

FHE技術の課題とHeraclesの対応

FHE暗号化による データサイズの爆発的増大 が最大の障壁
FHEでは 大きな整数演算や特殊な操作（twiddling、automorphism、bootstrapping） が必要
従来CPUは並列性不足、GPUは高精度演算が不得手
Heraclesは32ビット分割演算 による並列化で高速化と精度を両立
オンチップ64MBキャッシュ と9.6TB/秒のデータ転送速度
3系統の命令ストリーム （データ入出力・内部移動・演算）による処理効率化

FHEアクセラレータ市場の競争

Intel以外にもFabric Cryptography、Cornami、Optalysysなど がFHEチップ開発を推進
Duality Technologyは ソフトウェア重視、Niobium Microsystemsは 商用FHEアクセラレータ 開発を目指す
Optalysysは フォトニクスチップ による更なる高速化を狙う
今後は AIや機械学習（LLM、BERTなど） の暗号化処理への応用が期待
Intelは次世代FHEチップやソフトウェア最適化 にも取り組み、「最初のマイクロプロセッサ」のような新たな時代の幕開けを宣言

FHEの今後の展望

クラウドAIや医療分野 など、プライバシー重視の計算需要の増加
ハードウェア・ソフトウェア双方の進化 による実用化・大規模展開の加速
新規アーキテクチャや光技術 の導入による更なるブレークスルーへの期待

Hackerたちの意見

ヘラクレスは、最先端のインテルサーバーCPUと比べてFHEコンピューティングタスクを最大5,000倍速くすることができるんだって。一般的なハードウェアに比べたらすごいスピードアップだけど、みんなが気になるのは、プレーンテキストデータで同じ操作をするのと比べてどれくらい遅いかってことだよね。50%のペナルティなら許容範囲だと思うけど、95%はちょっと厳しいかも。

└

現在、ハードウェアサポートなしでこれを実現しているアプリケーションもあって、95%のパフォーマンスロスを受け入れているんだ。だから、このハードウェアがすべての計算に対して魅力的になるわけではないけど、アプリケーションの幅は劇的に広がるかもしれないね。

└

現在の一般的なCPUでのFHEは、スキームや操作によって、通常は平文よりも10,000倍から100,000倍遅いんだ。だから、5,000倍のASICのスピードアップがあっても、暗号化されていない計算と比べて約20倍から100倍のオーバーヘッドがある。これじゃ遅延に敏感なものは無理だけど、暗号化された医療記録を集計したり、プライベートデータでシンプルなML推論を行うバッチ処理には実用的になり始める。重要なのは、単にスピードを上げることじゃなくて、特定の規制されたワークロードのためにプライバシーのトレードオフを正当化できるくらいFHEを速くすることだね。

└

これでIntelがSEALをほぼ放棄し、GPUのリクエストを拒否した理由がわかったね。

ちょっと皮肉な見方かもしれないけど、汎用コンピューティングに対する戦争やロックダウンされたデバイスの時代に、ニュースをユーザーやデバイスオーナーに対してどう使われるかという観点で考えなきゃいけないと思う。あまり詳しくないから有用な分析はできないけど、もっと賢い人たちに興味深い考えをシェアしてもらうための質問を投げかけるね。今考えているのは、2つの非排他的な道だよ：1. DRM：これが次のレベルのDRMを可能にするかも？ 2. ハードウェア認証：これがより深いレベルのハードウェア認証を可能にするかも？

└

参照: https://news.ycombinator.com/item?id=47323743 これはDRMや信頼できるコンピューティングとは関係ないよ。

└

ユーザーやデバイスオーナーに対してどう使われるか同じく。CPUを使うためにKYCしなきゃいけないなんて待ちきれないよ。

└

ユーザーに対してどう使われるかもう私たちは彼らのクライアントじゃなくて、ただの売るための別の製品になっちゃった。だから、私たちのためにチップを設計するんじゃなくて、他の企業の利益のために設計してるんだ。3. CPUレベルでのデータ収集を伴うスキップできない広告。

└

DRMには当てはまらないと思う。結局、復号化されたコンテンツが必要だからね。DRMは通常、書籍や音楽、動画に使われるけど、暗号化された動画を楽しむことはできないから。eGovernmentが主な用途だと思う。そんなに高いトラフィックはないし（毎日投票するわけじゃないし）、でもプライバシーへの期待はめっちゃ高いよね。

└

僕の考えは半分皮肉だね。LLMクローラーがすべてをかき集めようとする中で、企業自身が自分たちのデータを秘密に保つことを心配し始める。これがこういう変化の理由かもしれないね。暗号化されたプライバシー保護製品の需要が全体的に高まってるから。

└

ちょっと整理しよう。これは暗号化されたデータで検索を行うことに焦点を当てているってことを理解するのが大事だと思う。この技術を使うと、データを復号化せずに操作を行えるんだ。例えば、データベースの行にメールアドレス、名前、住所があるとする。メールアドレスで検索して他のデータを取り出したいけど、そのデータはPIIだから暗号化されたままでいたい。一般的に、このソリューションは高価で、データレイクや計算を行いたいけどデータを公開したくない場所向けだね。DRMに関しては、安価で広く展開できることが重要だよ。DVDが簡単に破られた理由の一つは、選ばれたアルゴリズムが計算的に安価だったからで、できるだけ多くのクライアントにインストールできたんだ。

└

FHEの下で計算されたものを見るにはプライベートキーが必要だから、DRMはかなり難しいと思う。2. 誰でも評価キーさえあれば、どこでもどんなハードウェアででもFHE計算を実行できるよ（その評価キーもFHEハードウェアに存在しなきゃいけないけど）。

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