Concrete v2.9 版本发布，增强了 TFHE-rs 互操作性，扩展了对有符号整数的支持，并完全支持张量的序列化和反序列化，从而支持更复杂的用例，例如运行线性机器学习模型。此外，该版本还增加了对 Python 3.12 的支持，并包含各种优化和错误修复，以及对 GPU 内核的更新，从而略微提高了大型 FHE 评估的性能。
Concrete 团队正在继续努力使 TFHE-rs 和 Concrete 之间的互操作性 更强大、功能更丰富，并且这种努力可以在前端和后端看到。
我们很高兴地宣布，我们增加了对 Python 3.12 的支持，它可以在开发和生产环境中使用。
你可以在完整的发行说明中找到所有详细信息、性能改进和错误修复。
增强的 TFHE-rs 互操作性
Concrete v2.8 引入了一种工具，可以将 TFHE-rs 密文导入 Concrete，从而可以使用 Concrete 编译器和运行时进行计算，然后将结果导出回 TFHE-rs 生态系统。但是，最初的支持仅限于有符号整数，并且仅提供对张量的部分支持。
在 Concrete v2.9 中，对有符号整数的支持得到了扩展，如下面的示例代码段所示。此外，桥接工具现在完全支持张量的序列化和反序列化，从而支持更复杂的使用场景，例如运行线性机器学习模型。
import concrete.fhe as fhe
from concrete.fhe import tfhers
## The tfhers signed integer type # tfhers 有符号整数类型
tfhers_type = tfhers.int8_2_2(
tfhers.CryptoParams(
909,
1,
4096,
15,
2,
0,
2.168404344971009e-19,
tfhers.EncryptionKeyChoice.BIG,
)
)
## The concrete function with conversion from tfhers integers to concrete # 具有从 tfhers 整数到 concrete 转换的 concrete 函数
@fhe.compiler({"x": "encrypted", "y": "encrypted"})
def add(x, y):
x = tfhers.to_native(x)
y = tfhers.to_native(y)
return tfhers.from_native(x + y, tfhers_type)
## Define the inpuset with signed integers # 定义带有有符号整数的输入集
inputset = [\
(tfhers.TFHERSInteger(tfhers_type, -128), tfhers.TFHERSInteger(tfhers_type, 127)),\
(tfhers.TFHERSInteger(tfhers_type, 0), tfhers.TFHERSInteger(tfhers_type, -128))\
]
circuit = add.compile(inputset, verbose=True)
## Run the fhe evaluation by encoding/decodinhg arguments/result from/to tfhers signed integer type # 通过从/到 tfhers 有符号整数类型编码/解码参数/结果来运行 fhe 评估
print(
tfhers_type.decode(
circuit.encrypt_run_decrypt(tfhers_type.encode(1), tfhers_type.encode(-1))
)
)
Python 3.12 支持
Concrete 在 public zama pypi 和官方 pypi.org 仓库 上针对 Linux 和 Mac OS 平台的 Python 3.8 到 3.12 版本发布，包括 CPU 和 GPU wheels。
额外的改进
Concrete v2.9 包括各种优化和错误修复。值得注意的是，现在在 TFHE-rs GitHub 仓库下开发的 GPU 内核已得到更新。在我们的实验中，这些更新带来了大型 FHE 评估的轻微性能改进。
这些改进不需要更改 API，因此你可以毫不费力地利用这些增强功能。试一试，并与我们分享你的反馈！有关更多详细信息，请参阅完整发行说明。
感谢你的持续支持和反馈。我们将继续致力于使 FHE 对每个人来说都更易于访问和高效。
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