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演讲摘要：隐私计算可以在保证数据安全的前提下进行数据要素的流通，实现数据资源的开放共享和价值释放。然而同态加密等隐私计算底层技术需要大量算力支撑，通用处理器在这些算法上的性能较差，很难满足业务需求。硬件加速是解决这一挑战的关键技术，利用硬件加速同态加密等算法已成为当前一个热点方向。 蚂蚁链在隐私计算硬件加速上进行了很多探索和实践，报告将分享蚂蚁链和阿里巴巴达摩院同态加密加速器项目CHAM的具体情况。CHAM将核心算子卸载到FPGA定制硬件上，提出了算法与硬件协同优化的系统方案，使计算时间得到数量级的降低，CHAM已在蚂蚁链一体机中通过端到端的算法实践得到了验证。蚂蚁链已联合达摩院对CHAM进行了开源，CHAM研究成果被今年的第60届DAC国际会议录用。蚂蚁链与达摩院将近两年在同态加密加速器方面沉淀的研究成果与社区共享，旨在进一步推进同态加密硬件加速架构的发展，推进硬件加速在社区的应用。
讲者简介：邬贵明，蚂蚁集团高级技术专家，CCF体系结构专业委员会委员，研究方向为面向隐私计算和区块链的加速架构、软硬件协同设计，在IEEE TC、IEEE Micro、ACM TRETS等学术期刊和会议发表学术论文40余篇，曾获湖南省优秀博士学位论文。
第六届CCF中国区块链技术大会
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