cuPQC 0.4: Funções de hash aceleradas e árvores de Merkle para integridade de dados
Sources: https://developer.nvidia.com/blog/improve-data-integrity-and-security-with-accelerated-hash-functions-and-merkle-trees-in-cupqc-0-4, https://developer.nvidia.com/blog/improve-data-integrity-and-security-with-accelerated-hash-functions-and-merkle-trees-in-cupqc-0-4/, NVIDIA Dev Blog
Visão geral
À medida que conjuntos de dados crescem, a necessidade de segurança e integridade de dados se torna mais crítica. O cuPQC SDK versão 0.4 da NVIDIA atende a isso oferecendo funções de dispositivo que fundem várias operações criptográficas leves em um único kernel de GPU, permitindo cálculos rápidos e eficientes. O cuPQC inclui Otimização em Tempo de Ligação (LTO) e APIs no lado do dispositivo, o que, em conjunto, melhora o desempenho para tarefas criptográficas de alta velocidade. A versão mais recente amplia o alcance da criptografia prática expandindo o suporte a funções hash e introduz cálculos abrangentes de árvores de Merkle. O cuHash, introduzido pela primeira vez no cuPQC v0.3 e expandido na v0.4, agora suporta um conjunto mais amplo de primitivas de hash: SHA2, SHA3, SHAKE e Poseidon2-BabyBear. Além disso, a v0.4 adiciona suporte abrangente a cálculos de árvores de Merkle, permitindo fluxos de integridade de dados e verificação eficientes. Em uma árvore de Merkle binária, nós internos são o hash de seus dois filhos, enquanto as folhas representam o hash dos blocos de dados de entrada. Por exemplo, se H_A = Hash(Data A) e H_B = Hash(Data B), então H_AB = Hash(H_A |H_B). Depois de construir a árvore, podem ser gerados proofs para qualquer folha. Um verificador pode usar os nós de prova com o hash raiz para verificar a prova. Construções com Merkle permitem verificar a existência de uma folha com complexidade logarítmica (O(log N)) em vez de uma varredura linear (O(N)). O caminho de prova pode incluir seguidamente [H_F, H_GH, H_ABCD], e a verificação combina a folha com os nós da prova para recompor a raiz. Se a raiz recomputada corresponder à raiz conhecida H_ABCDEFGH, a prova é válida. Essas propriedades proporcionam verificações de integridade eficientes com sobrecarga mínima, o que é particularmente valioso em cargas de trabalho com alto desempenho e segurança. Ao ampliar o conjunto de funções hash e adicionar suporte a Merkle trees, o cuPQC se posiciona como uma ferramenta versátil para aplicações de segurança. Isso inclui sistemas de privacidade, provas de conhecimento zero (ZKPs) e esquemas de criptografia pós-quantum (PQC) que dependem de assinaturas hash-baseadas e estruturas de Merkle para fornecer garantias de segurança futuras. Você pode começar a explorar esses recursos hoje. O cuPQC foi projetado para ajudar os desenvolvedores a fundir circuitos criptográficos e funções compostas maiores em kernels de GPU, com exemplos práticos e documentação abrangente disponível para orientar a integração e a solução de problemas.
Principais recursos
- Suporte expandido a funções hash por meio do cuHash: SHA2, SHA3, SHAKE e Poseidon2-BabyBear.
- Suporte abrangente a cálculos de árvores de Merkle para integridade de dados e verificação eficientes.
- Capacidade de fundir circuitos criptográficos e funções compostas maiores em kernels de GPU de alto desempenho via APIs do cuPQC.
- Otimização em tempo de ligação (LTO) para ganhos de desempenho e APIs no lado do dispositivo para desenvolvimento simplificado.
- Suporte a cenários de privacidade e criptografia quântica pós-quântica, incluindo assinaturas baseadas em hash e fluxos de ZK.
- Verificação eficiente através de árvores de Merkle com caminhos de prova logarítmicos, permitindo verificações de integridade escaláveis em grandes conjuntos de dados.
Casos de uso comuns
- Verificação de integridade de dados em grandes conjuntos de dados, onde provas de Merkle oferecem verificações rápidas e escaláveis.
- Provas de pertencimento em sistemas sensíveis à segurança sem expor blocos de dados inteiros.
- ZKPs e protocolos de privacidade que combinam funções de hash com estruturas de Merkle.
- Esquemas de criptografia baseada em hash da PQC, como XMSS, LMS e SPHINCS+, que utilizam estruturas de Merkle para assinaturas.
- Fluxos criptográficos para o futuro onde uma chave pública mestra é derivada da raiz da Merkle, permitindo verificação escalável de assinaturas individuais.
Instalação e configuração
# Setup & instalação não fornecidos na fonte
Observação: a fonte afirma que o cuPQC SDK v0.4 pode ser baixado e utilizado com exemplos e documentação, mas não inclui comandos de instalação exatos na parte apresentada.
Quick start
O artigo observa que o cuPQC fornece exemplos para implementações práticas e cenários de uso, e que a documentação abrangente oferece guias, referências de API e dicas de solução de problemas. Um exemplo mínimo executável não é incluído no trecho, portanto o seguinte é apenas um esboço conceitual com base nas capacidades descritas:
- Baixar o cuPQC (versão 0.4) na página oficial de lançamentos da cuPQC.
- Consultar a documentação abrangente para localizar as referências de API de cuHash e primitivas de Merkle-tree.
- Usar as APIs do dispositivo para fundir uma computação de hash e a geração de provas de Merkle-tree em um único kernel de GPU.
- Construir uma carga de trabalho de teste simples que constrói uma árvore de Merkle a partir de blocos de entrada, gera uma prova de folha e verifica a raiz.
- Adaptar os exemplos fornecidos na documentação para seus tamanhos de dados e requisitos de segurança.
A publicação enfatiza que cuPQC facilita a fusão de circuitos criptográficos em kernels de GPU e que Merkle trees permitem verificações de integridade eficientes com caminhos de prova O(log N). Para código executável e demonstrações práticas, consulte a documentação oficial e os exemplos citados na página da NVIDIA.
Prós e contras
- Prós
- Suporte expandido a funções hash (SHA2, SHA3, SHAKE, Poseidon2-BabyBear).
- Suporte a Merkle-tree para verificações rápidas de integridade.
- Aceleração por GPU na fusão de circuitos criptográficos para tarefas criptográficas de alta velocidade.
- LTO e APIs no lado do dispositivo para otimização de desempenho.
- Adequado para ZKPs e fluxos de PQC.
- Contras
- Benefícios específicos e limitações não são listados na fonte.
- Não há comandos de instalação exatos nem código Quick Start executável incluídos no trecho.
Alternativas (comparação breve)
Não especificado na fonte. O trecho foca nas capacidades do cuPQC v0.4 e suas implicações criptográficas em vez de comparações diretas com outras bibliotecas.
Preços ou Licença
Não especificado na fonte.
Referências
More resources
CUDA Toolkit 13.0 para Jetson Thor: Ecossistema Unificado de Arm e Mais
Kit de ferramentas CUDA unificado para Arm no Jetson Thor com coerência total de memória, compartilhamento de GPU entre processos, interoperabilidade OpenRM/dmabuf, suporte NUMA e melhorias de ferramentas para embarcados e servidores.
Reduzir Custos de Implantação de Modelos Mantendo Desempenho com Swap de Memória de GPU
Utilize o swap de memória da GPU (hot-swapping de modelos) para compartilhar GPUs entre múltiplos LLMs, reduzir custos de ociosidade e melhorar o autoscaling mantendo os SLAs.
Aprimorando a auto-tunagem de GEMM com nvMatmulHeuristics no CUTLASS 4.2
Apresenta nvMatmulHeuristics para escolher rapidamente um conjunto pequeno de configurações de kernels GEMM com alto potencial para o CUTLASS 4.2, reduzindo drasticamente o tempo de tuning enquanto se aproxima do desempenho da busca exaustiva.
Deixe os ZeroGPU Spaces mais rápidos com compilação ahead-of-time (AoT) do PyTorch
Descubra como a AoT do PyTorch acelera ZeroGPU Spaces exportando um modelo compilado e recarregando-o instantaneamente, com quantização FP8, formas dinâmicas e integração cuidadosa com o fluxo Spaces GPU.
Fine-Tuning gpt-oss para Precisão e Desempenho com Treinamento de Quantização (QAT)
Guia de fine-tuning do gpt-oss com SFT + QAT para recuperar a precisão em FP4 mantendo a eficiência, incluindo upcasting para BF16, MXFP4, NVFP4 e implantação com TensorRT-LLM.
Como Modelos de Linguagem Pequenos são a Chave para IA Agentica Escalável
Explora como modelos de linguagem pequenos permitem IA agentica mais barata, flexível e escalável, ao lado de LLMs, com NVIDIA NeMo e Nemotron Nano 2.