xMLP: Revolutionizing Private Inference with Exclusive Square Activation

Core Concepts

Square activations in xMLP offer efficient and accurate private inference, outperforming ReLU-based models.

Abstract

1. Introduction:

Private Inference (PI) ensures data privacy in deep neural networks (DNNs).
Challenges arise due to non-linear activations like ReLU causing latency issues.
2. PI Protocol Design:

GAZELLE supports PI on DNNs with linear and ReLU layers using LHE and GC.
DELPHI streamlines protocol by replacing ReLU with quadratic polynomials for efficiency.
3. Proposed xMLP Architecture:

xMLP uses square activations exclusively, maintaining accuracy and efficiency.
Architecture includes patch mixer, channel mixer, and linear operations for PI tasks.
4. Experiments and Results:

xMLP models achieve better performance than ResNet with fewer parameters.
Ablation studies confirm the effectiveness of square activation in xMLP architecture.
5. Private Inference Evaluation:

xMLP demonstrates superior performance in PI latency compared to existing SOTA models.
GPU offloading significantly reduces linear latency in private inference.

Stats

ReLuの代わりに平方アクティベーションを使用することで、xMLPは効率的で正確なプライベート推論を提供します。
Beaver's triplesを使用した平方活性化関数は、ReLUよりも40倍速いです。
xMLP-M16は、ResNetに比べてほぼ1000倍速いプライベートReLU操作を実現します。

Quotes

"Since square activations can be processed by Beaver’s triples hundreds of times faster compared to ReLU."
"xMLP demonstrates that square activation functions can be effectively used in DNNs."
"xMLP offers a fresh avenue for addressing PI problems."

Key Insights Distilled From

xMLP

by Jiajie Li,Ji... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08024.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてxMLPは他のSOTAモデルよりも優れたパフォーマンスを達成していますか？

xMLPは、従来のDNNと比較して、唯一四角い活性化関数を使用することで高い効率性と精度を実現します。このアーキテクチャでは、ReLU活性化関数を完全に四角形活性化関数で置き換えることが可能であり、その結果正確さに損失なく推論が行われます。また、独自のネットワーク構造によりReLUs（Rectified Linear Units）なしでも同等以上の効率や精度が得られる点が特長です。具体的には、xMLPはSquare Activation Function（四角形活性化関数）だけを使用し、既存のCNNモデルよりも少ないパラメータやレイヤーで同等以上のパフォーマンスを発揮します。

どうすれば提案された新しいアーキテクチャは将来的なプライバシー推論問題へ対処できますか？

提案されたxMLPアーキテクチャはプライバシー推論問題へ向けて新しい方向性を示しています。このアーキテクチャではSquare Activation Function（四角形活性化関数）だけを用いており、これによって情報合成効果からくる影響を最小限に抑えつつ高い精度と効率性が実現されます。今後の研究では既存のCNNモデルへ手直しせず新しいDNN構造開発に注力することでプライバシー推論課題へ取り組むことが期待されます。

GPUへ計算オフロードすることが私用推論の効率向上にどう貢献していますか？

GPUへ計算オフロードすることは私用推論時の非常に重要な役割を果たします。例えば、「Beaver’s Triple protocol」では算術行列演算しか必要なくGPU上でも容易に処理可能です。「xMLP-M16」モデルではCPUおよびGPU上で異なるバッチサイズごとのオンライン推定レイテンシ分解結果から明らかですが、「Linear Operations」と「Non-linear Operations」それぞれ個別した時間内訳表記からも読み取れる通りGPU利用時、「Linear Latency」部分大幅減少させています。「Private Square Operation」も512バッチサイズ時3.3倍速く処理完了させ2.12秒まで低下させました。