Bạn đã bao giờ cố gắng giải thích "dữ liệu mã hóa vẫn có thể thực hiện tính toán" chưa? Tôi đã từng cố gắng nói chuyện với bạn bè về FHE (mã hóa đồng cấu hoàn toàn), và kết quả là người kia nhìn tôi với vẻ mặt ngơ ngác, cuối cùng tóm tắt: "Vậy tức là ma thuật?" Thôi được, đúng là có vẻ giống ma thuật, nhưng gần đây khi thấy những tiến triển mới nhất từ đội ngũ Zama @zama_fhe, tôi cảm thấy "ma thuật" này lại gần gũi với cuộc sống hàng ngày của chúng ta hơn một bước - bây giờ họ thậm chí đã giảm tốc độ bootstrapping của TFHE (mã hóa đồng cấu hoàn toàn dựa trên vành) xuống dưới 1 mili giây!

Nói một cách đơn giản, cốt lõi của FHE là bạn có thể thực hiện tính toán trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã. Nghe có vẻ thú vị, nhưng trong thực tế lại có một vấn đề lớn: mỗi lần thực hiện tính toán trên dữ liệu đã mã hóa, độ nhiễu sẽ tăng lên, dẫn đến dữ liệu trở nên ngày càng khó xử lý. Lúc này cần phải "đặt lại" độ nhiễu, hay còn gọi là bootstrapping. Quá trình này trước đây rất chậm - các phiên bản đầu tiên cần 53 mili giây trên CPU, trong khi bây giờ, Zama đã rút ngắn thời gian này xuống còn 945 micro giây bằng GPU, nhanh hơn 56 lần. Đây không chỉ là một bước đột phá công nghệ, mà còn có nghĩa là FHE đang trở nên gần gũi hơn với ứng dụng thực tế.

Tại sao điều này quan trọng? Hãy tưởng tượng, xử lý dữ liệu giao dịch trên blockchain bằng FHE - quyền riêng tư của bạn được bảo vệ hoàn toàn, nhưng tốc độ tính toán gần như tương đương với việc xử lý dữ liệu rõ. Điều này có ý nghĩa to lớn đối với tài chính, y tế và thậm chí là các đại lý AI. Đội ngũ Zama đã tìm ra sự cân bằng giữa hiệu suất và an ninh thông qua việc tối ưu hóa thuật toán và tài nguyên GPU, cho phép TFHE hoạt động một cách hiệu quả. Chẳng hạn, họ đã sử dụng thuật toán đa bit (multi-bit algorithm), giúp khả năng song song của GPU phát huy tối đa, đồng thời duy trì độ bảo mật 128 bit và xác suất thất bại cực thấp (2^-128). Nghe có vẻ chuyên nghiệp, nhưng cốt lõi vẫn là: nhanh, ổn định, thân thiện với quyền riêng tư.

Điều thú vị hơn là, tối ưu hóa này không chỉ giới hạn trong một lần tính toán. Nếu bạn cần xử lý một lượng dữ liệu lớn, kiến trúc TFHE có thể dễ dàng mở rộng trong môi trường đa GPU - chẳng hạn như trên một máy tính được trang bị 8 GPU H100, nó có thể thực hiện 189.000 lần bootstrapping mỗi giây. So với hiệu suất năm 2021, điều này đã tăng lên 2554 lần! Điều này khiến tôi không khỏi tự hỏi: Nếu trong tương lai có phần cứng chuyên dụng (chẳng hạn như bộ tăng tốc FHE), liệu tốc độ này có thể tăng thêm vài lần nữa không?

Tất nhiên, FHE vẫn chưa phải là một giải pháp hoàn hảo. Ứng dụng của nó trên blockchain vẫn đối mặt với những trở ngại khác, chẳng hạn như hiệu suất giao tiếp mạng và chứng minh không biết. Nhưng với sự tiến bộ của công nghệ, các đội ngũ như Zama đang biến "ma thuật" thành hiện thực. Có lẽ một ngày nào đó, chúng ta thực sự có thể dễ dàng nói về FHE mà không cần phải giải thích nó là "ma thuật". Bạn nghĩ sao?