CrypTorch: PyTorch-based Auto-tuning Compiler for Machine Learning with Multi-party Computation
CrypTorch: PyTorch-базированный компилятор с автоматической настройкой для машинного обучения с многосторонними вычислениями В этой статье представлена CrypTorch, новая структура компилятора, разработанная для оптимизации машинного обучения на основе MPC. Решается проблема узкого места приближений операторов в рамках MPC, которые часто страдают от проблем с точностью или производительностью. CrypTorch отделяет эти приближения от основной среды выполнения MPC и позволяет пользователям легко добавлять новые стратегии приближения. Автоматический настройщик автоматически выбирает наилучшее приближение для каждого уровня машинного обучения, максимизируя производительность при соблюдении ограничений точности. Реализованный как расширение компилятора PyTorch 2, CrypTorch демонстрирует значительное ускорение по сравнению с оптимизированными базовыми показателями и существующими фреймворками, такими как CrypTen. Фреймворк достигает значительного повышения производительности без ущерба для точности и еще большего ускорения при допустимом некотором снижении точности. CrypTorch и оптимизированная базовая линия CrypTen++ будут выпущены с открытым исходным кодом, что принесет пользу сообществу. #MPC #МашинноеОбучение #PyTorch #Компилятор #АвтоНастройка #Конфиденциальность #CrypTorch документ - https://arxiv.org/pdf/2511.19711v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
CrypTorch: PyTorch-базированный компилятор с автоматической настройкой для машинного обучения с многосторонними вычислениями В этой статье представлена CrypTorch, новая структура компилятора, разработанная для оптимизации машинного обучения на основе MPC. Решается проблема узкого места приближений операторов в рамках MPC, которые часто страдают от проблем с точностью или производительностью. CrypTorch отделяет эти приближения от основной среды выполнения MPC и позволяет пользователям легко добавлять новые стратегии приближения. Автоматический настройщик автоматически выбирает наилучшее приближение для каждого уровня машинного обучения, максимизируя производительность при соблюдении ограничений точности. Реализованный как расширение компилятора PyTorch 2, CrypTorch демонстрирует значительное ускорение по сравнению с оптимизированными базовыми показателями и существующими фреймворками, такими как CrypTen. Фреймворк достигает значительного повышения производительности без ущерба для точности и еще большего ускорения при допустимом некотором снижении точности. CrypTorch и оптимизированная базовая линия CrypTen++ будут выпущены с открытым исходным кодом, что принесет пользу сообществу. #MPC #МашинноеОбучение #PyTorch #Компилятор #АвтоНастройка #Конфиденциальность #CrypTorch документ - https://arxiv.org/pdf/2511.19711v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM