CGC2026｜闫守孟：模运算加速芯片——以万倍加速突破全同态密算应用鸿沟
2026-11-07
以下文章来源于微信公众号——全球计算联盟GCC
GCC NEWS
2026 全球计算大会（CGC2026）主论坛上，蚂蚁密算CTO闫守孟带来《模运算加速芯片：以万倍加速突破全同态密算应用鸿沟》主题分享，介绍了密态计算领域的最新进展，以及蚂蚁密算MPU H1全同态密算芯片的架构设计、性能表现与应用实践。（本文根据现场发言整理，略有删减）
图：蚂蚁密算CTO闫守孟作主题演讲
一、AI时代的数据两难
AI时代，数据与算力是两大核心要素。任何单一机构都难以拥有充分的数据，数据唯有融合流通，才能充分释放价值；但数据具有可复制性，一旦复制，价值随之消减，更会引发安全与合规风险。融合需求与风险防范由此形成两难，给实际应用带来诸多挑战。
一个直观的思路是：若能在密态下直接完成计算、挖掘数据价值，则是相对理想的解法。传统的存储加密、传输加密均属这一方向的努力，而计算环节的加密，仍有待进一步突破。
二、FHE：隐私计算的“圣杯”
业界已有多种技术路径。可信执行环境（TEE）依赖硬件，性能较好，但安全性难以清晰论证；联邦学习等算法路线同样缺乏可证明安全性。MPC、ZK、FHE三者可证明安全，但MPC需多方协同部署、落地复杂；ZK更适用于逻辑判定类运算；FHE则是较新的隐私保护计算“圣杯”技术——既可证明安全性，又实现全链路密态保护，且具备抗量子攻击能力。
三、万倍鸿沟：为什么需要专用芯片
FHE已发展至工程化阶段，但密态不解密直接计算的性能天然偏弱，并伴随数据膨胀问题。历经多年发展，FHE虽已基本具备工程落地条件，现有落地规模仍较为有限，主要瓶颈在于同态计算性能——与明文计算相比，仍存在4至6个数量级的差距。
数据膨胀与计算膨胀叠加，还涉及大量数据搬运。若以芯片或加速器承载FHE，计算、存储与数据交换均需专门设计。
目前业界已有基于GPU、FPGA等通用硬件加速FHE的尝试，蚂蚁密算亦开展了大量相关研究。但闫守孟指出，GPU与FPGA并非为该领域设计的专用硬件，在诸多方面难以充分支撑FHE密态计算，研制专用芯片因此尤为必要。
四、MPU H1：为模运算而生的芯片
MPU H1正是蚂蚁密算近年来的核心成果——采用多核架构，配备相对大容量的片上核，支持Scale out扩展。其模运算核为基于RISC-V扩展的通用模运算处理器核，支持编程，指令集约15条，可覆盖全同态领域的多种算法，乃至零知识证明等非全同态算法。处理器核内置专门加速单元，支持模加、模乘及转置、自同构等操作。
多核层面采用弹性架构，可根据任务负载参数绑定物理核与逻辑核，绑定完成后，内部数据切分由硬件自动完成。
其实现相对CPU上万倍、即四个数量级以上加速的核心要素在于片上网络——针对自同构与转置操作，均设计了专门的数据交换网络。
存储架构则采用相对简化的设计：一方面取消Cache，由SRAM直连片外存储，并依托片上网络尽量减少片外访问；另一方面采用NUMA拓扑，降低数据竞争。
多颗芯片还可直接互连，或经由专门设计的交换机组网，构成更大规模的节点乃至超节点。
五、全栈软件与实测性能
围绕该芯片，蚂蚁密算构建了完整的专用软件栈。闫守孟将其比作“密态计算领域的英伟达GPU”——正如GPU依托软件栈持续放大生态，蚂蚁密算也从零搭建了覆盖全链路的软件体系。
相较于其他领域的同类芯片，MPU H1的突出特点是灵活性：英特尔的同类芯片仅支持少数几种算法且难以扩展，MPU H1则兼容现有绝大多数算法并面向未来算法开放，算法参数选取亦十分灵活，各类参数组合均可支持。性能方面，MPU H1相对CPU实现四个数量级加速；相对英特尔同类芯片，加速比可达10倍。
六、场景落地：从密态医疗到Web3
在具体负载上，以人脸识别为例，MPU H1单卡运行ResNet-18的密态推理时延为47.1毫秒，8卡运行ResNet-50为86.3毫秒，密态CNN推理由此首次进入可用时延区间。
大模型方面，蚂蚁密算亦在探索密态支持：数据以加密形态传入，云端推理全程不解密，为健康信息、企业内部敏感文件等场景提供安全保障。目前密态推理尚难支持明文级别的超大模型，但运行LLaMA3-8B（80亿参数）时每秒可生成5个以上Token，在对吞吐量相对容忍的场景下已具备可用性。
该类芯片主要面向医疗、金融及部分政务等对数据安全要求极高的场景。以某国际药企为例：其需将自研模型与中国医院数据融合开展药物效果分析，而模型与数据均高度敏感。蚂蚁密算以全同态加密结合MPU芯片加速推理，原先50万样本的推理需约300小时，如今约97秒即可完成。
此外，蚂蚁密算也在探索更多应用方向。Web3领域是其中之一：区块链上数据均为明文，若在其上开展金融业务，策略与交易活动将完全暴露，可能招致“三明治攻击”，同态加密可提供安全增强。国外公司Zama采用GPU加速路线，蚂蚁密算则以专用芯片实现——单颗芯片约可达成8张H100的算力效果。
演讲最后，闫守孟展示了产品形态。他表示，期待依托GCC平台，与更多企业及科研院所深化合作，共同迎接密态计算时代的到来。