cuFHE 项目常见问题解决方案

cuFHE 项目常见问题解决方案

cuFHE CUDA-accelerated Fully Homomorphic Encryption Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/cuFHE

cuFHE 是一个开源的完全同态加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）库，它专为支持 CUDA 的 GPU 设计，实现了 Chillotti 等人提出的 TFHE 方案。该项目主要使用的编程语言是 CUDA C++。

新手常见问题及解决步骤

问题 1：项目依赖和环境搭建

问题描述：新手在搭建项目环境时，可能会遇到不知道如何安装所需的依赖库和编译项目。

解决步骤：

1. 确保系统满足最低要求：cuFHE 已经在 Ubuntu Desktop 16.04 上测试过，确保你的系统兼容。
2. 安装必要的依赖库，包括 NVIDIA CUDA Toolkit 和相应的 GPU 驱动（GPU 计算能力至少为 6.0）。
3. 克隆项目到本地：git clone https://github.com/vernamlab/cuFHE.git
4. 进入项目目录，编译库文件：make 或分别编译 CPU 和 GPU 版本：make cpu 或 make gpu
5. 将生成的库文件和头文件复制到适当位置，并设置环境变量 LD_LIBRARY_PATH。

问题 2：运行测试示例

问题描述：新手可能不知道如何运行项目提供的测试示例。

解决步骤：

1. 在项目目录下，运行 make 命令，这将编译测试和基准测试的可执行文件。
2. 运行 GPU 测试：./bin/test_api_gpu，这将会显示每个门的延迟。

问题 3：Python 接口的使用

问题描述：项目提供了 Python 接口，但新手可能不知道如何配置和使用。

解决步骤：

1. 确保系统中已安装 Python 解释器和 Boost-python 库。
2. 如果 Python 或 Boost 的路径与默认路径不同，修改 Makefile 文件以反映正确的路径。
3. 编译 Python 接口：make python_cpu 或 make python_gpu。
4. 在 cufhe/python/ 目录下运行 Python 脚本，以测试接口功能。

通过上述步骤，新手应该能够顺利搭建环境并开始使用 cuFHE 项目。遇到其他问题时，建议查看项目的官方文档和 GitHub 上的 issues 页面以获取更多信息。

cuFHE CUDA-accelerated Fully Homomorphic Encryption Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cu/cuFHE