Intel выпустил чип Heracles, который позволяет обрабатывать шифрованные данные без их расшифровки, воплотив мечту анонимов.

Intel представила первый производительный чип для полностью гомоморфного шифрования

Компания Intel объявила о выпуске ускорителя под названием Heracles (Геракл), который способен выполнять операции с зашифрованными данными в 5 000 раз быстрее обычных серверных процессоров. Чип был создан по заказу американских военных как средство защиты от возможных атак квантовых компьютеров и позволяет обрабатывать полностью шифрованную информацию без расшифровки, сохраняя конфиденциальность на каждом этапе.

Что такое полностью гомоморфное шифрование (FHE)?

* Перспективная технология – позволяет выполнять любые вычисления над зашифрованными данными без их раскрытия.
* Решает проблему доверия к облачным сервисам и ИИ: данные остаются закрытыми даже во время обработки.
* Главное препятствие – огромно низкая производительность традиционных CPU/GPU, часто в тысячи‑десятки тысяч раз медленнее работы с открытыми данными.

Из-за этих ограничений многие компании разрабатывают специализированные ускорители для FHE. Ведущие игроки и стартапы (Duality Technologies, Optalysys, Niobium Microsystems и др.) активно работают над собственными решениями.

Как появился «Геракл»?

* Разработка началась 5 лет назад; до ISSCC мало информации о чипе.
* На конференции Intel объявила, что Heracles ускоряет FHE‑вычисления до 5 000 раз по сравнению с лучшими Xeon (например, 24‑ядерный Sapphire Rapids).

Технические детали

Чип и память размещены под общим водоблоком и охлаждаются жидким хладагентом, что делает его схожим по внешнему виду с топовым GPU, но предназначенным для совершенно иных задач.

Демонстрация на ISSCC

* Пример задачи – проверка регистрации голоса в зашифрованной базе избирателей.
* Время обработки – 14 мкс на Heracles против 15 мс на Xeon, т.е. более 1000‑кратное ускорение.
* При проверке 100 млн бюллетеней это сокращает время с 17 дней до 23 минут.

Значимость для отрасли

Heracles – первый чип FHE, работающий «в масштабе», а не лабораторный прототип. Его запуск считается ключевым шагом в коммерциализации аппаратных платформ FHE. Если технология распространится широко, она может радикально изменить подход к приватности в облачных вычислениях, анализе данных и машинном обучении, устранив необходимость жертвовать конфиденциальностью ради скорости обработки.