Корпорация Intel впервые продемонстрировала специализированный процессор для полностью гомоморфного шифрования (FHE), который демонстрирует пятитысячекратное преимущество в скорости над традиционными серверными решениями. Ускоритель, получивший название Heracles («Геракл»), был спроектирован по запросу военных ведомств США для обеспечения защиты информации от атак с использованием квантовых вычислительных мощностей. «Геракл» позволяет проводить операции с зашифрованными массивами данных без их предварительной расшифровки, гарантируя полную конфиденциальность на всех стадиях обработки.
Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку
Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)
Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700
Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)
Компьютер месяца — август 2026 года
Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги
Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом
Источник изображения: Intel
Технология полностью гомоморфного шифрования (FHE) является передовым методом в криптографии, который дает возможность осуществлять любые математические действия над зашифрованными сведениями без необходимости их дешифровки. Этот подход решает извечную проблему отсутствия доверия к облачным хранилищам и ИИ-алгоритмам: данные остаются недоступными для провайдера даже в процессе анализа. Тем не менее, критическим препятствием к массовому внедрению FHE выступает крайне низкая скорость работы на стандартных CPU и графических ускорителях.
Подробные сведения о математической составляющей полностью гомоморфного шифрования вы можете найти в материале «Полная гомоморфность — и никакого доверия!» из нашей библиотеки. Кратко поясним: на обычных процессорах подобные вычисления требуют в тысячи или десятки тысяч раз больше времени, чем обработка открытого кода. По этой причине лидеры индустрии и инновационные стартапы заняты созданием профильных аппаратных ускорителей для FHE. Ведь запрос на анонимность в сети только растет.
Над архитектурой «Геракла» специалисты Intel трудились на протяжении пяти лет. До февральской конференции ISSCC проект оставался в тени. Сейчас Intel начала раскрывать детали, осознавая необходимость опережения конкурентов. По заявлениям разработчиков, Heracles ускоряет FHE-задачи до 5000 раз в сравнении с топовыми серверными CPU серии Intel Xeon, такими как 24-ядерный Sapphire Rapids.
Изделие произведено по передовому 3-нм техпроцессу FinFET. Чип отличается значительными габаритами: его площадь превышает 200 мм², что примерно в 20 раз больше текущих аналогов на рынке. Устройство тесно интегрировано с двумя HBM-модулями по 24 Гбайт каждый. Система охлаждения с общим водоблоком и использованием жидкого хладагента делает конструкцию внешне схожей с мощными видеокартами, хотя их назначение принципиально различается.
Архитектура «Геракла» базируется на ячеистой топологии, соединяющей парные вычислительные модули при помощи шины с пропускной способностью 9,6 Тбайт/с. Суммарный объем HBM-памяти в 48 Гбайт дополняется кешем объемом 64 Мбайт, распределенным между всеми парами блоков. Скорость доступа к внешней памяти достигает 819 Гбайт/с, что превосходит показатели флагманских GPU.
В Intel подчеркивают, что Heracles — первый FHE-чип, готовый к работе в промышленных масштабах. Это полноценное решение для реальных задач, а не экспериментальный прототип. Во время показа на ISSCC процессор успешно обработал запрос к зашифрованной базе избирателей за 14 мкс, тогда как Xeon справился с этой задачей за 15 мс. Такая разница критична: проверка 100 миллионов записей сокращается с 17 суток до 23 минут.
Демонстрация «Геракла» знаменует новый этап борьбы за коммерческое лидерство в аппаратном обеспечении для FHE. Несмотря на конкуренцию со стороны таких компаний, как Duality Technologies, Optalysys и Niobium Microsystems, Intel стремится занять доминирующую роль в этой нише. Успех данной технологии может полностью изменить стандарты безопасности в облачной аналитике, машинном обучении и других отраслях, где прежде приходилось жертвовать приватностью ради производительности.
Источник:
