암호학에서의 PIM 아키텍처 활용 동향 분석

Survey on Cryptography with Processing-In-Memory

  • 서한결 (가천대학교 AI 소프트웨어학부) ;
  • 이성우 (가천대학교 AI 소프트웨어학부) ;
  • 이재용 (가천대학교 AI 소프트웨어학부) ;
  • 황보현 (가천대학교 AI 소프트웨어학부) ;
  • 장용근 (가천대학교 AI 소프트웨어학부) ;
  • 오현영 (가천대학교 AI 소프트웨어학부)
  • Han-Gyeol Seo (Dept. of AI.Software, Gachon University) ;
  • Sung-Woo Lee (Dept. of AI.Software, Gachon University) ;
  • Jae-Yong Lee (Dept. of AI.Software, Gachon University) ;
  • Bo-Hyeon Hwang (Dept. of AI.Software, Gachon University) ;
  • Yong-Geun Jang (Dept. of AI.Software, Gachon University) ;
  • Hyunyoung Oh (Dept. of AI.Software, Gachon University)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

대용량 데이터 처리 시 발생하는 CPU-메모리 간 성능 격차(performance gap)로 인한 병목 현상은 현대 컴퓨팅 시스템의 주요 과제이다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위한 새로운 아키텍처인 PIM(Processing-In-Memory)을 소개하고, PQC(Post-Quantum Cryptography) 및 FHE(Fully Homomorphic Encryption)와 같은 암호학 분야에서 PIM 을 적용하여 처리 지연(latency)을 완화하고 성능 향상을 보인 사례를 분석한다. 각 구현 사례에 대해 기존 아키텍처 대비 구체적인 성능 향상 결과를 제시하며, 최신 연구 동향을 정량적으로 평가한다.

키워드

과제정보

이 논문은 2024 년도 정부(산업통상자원부)의 재원으로 한국산업기술기획평가원의 지원(No. RS-2024-00406121, 자동차보안취약점기반위협분석시스템개발(R&D))과 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원(No. RS-2022-00166529)을 받고 과기정통부 정보통신기획평가원의 정보보호핵심원천기술개발사업(No. RS-2024-00337414)으로 수행한 결과임.

참고문헌

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  2. S. Gupta and T. S. Rosing, "Invited: Accelerating Fully Homomorphic Encryption with Processing in Memory," 2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), San Francisco, CA, USA, 2021
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  8. S. Gupta and T. S. Rosing, "Invited: Accelerating Fully Homomorphic Encryption with Processing in Memory," 2021 58th ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), San Francisco, CA, USA, 2021, page 1