本文转载自 OpenHarmony TSC 官方微信公众号《峰会回顾第4期 | 异构计算场景下构建可信执行环境》
演讲嘉宾 | 金意儿
回顾整理 | 廖 涛
排版校对 | 李萍萍
嘉宾简介
金意儿，华为可信计算首席科学家，IEEE 硬件安全与可信专委会联席主席，OpenHarmony 技术指导委员会安全及机密计算 TSG 成员，美国佛罗里达大学名誉教授。2012 年毕业于耶鲁大学，获得电气工程博士学位。撰写了《集成电路安全》一书，同时在国际知名期刊和会议上发表了超过 200 篇论文，是亚洲硬件安全年会的联合创办人，也参与了多个信息安全和集成电路学术会议和学术杂志的组织工作，目前是 IEEE 设计自动化委员会(CEDA)的杰出讲师。
文章内容来源
第一届开放原子开源基金会 OpenHarmony 技术峰会——安全及机密计算分论坛
视频回顾
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Fs4y1S7ZT/?spm_id_from=333....
正 文 内 容
异构，即将 CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA 等不同制程架构、不同指令集、不同功能的算力单元，组合起来形成一个混合的计算系统，使其具有更强大、更高效的功能。如何在异构计算场景下构建可信执行环境呢？华为可信计算首席科学家、IEEE 硬件安全与可信专委会联席主席金意儿教授在第一届 OpenHarmony 技术峰会上提出了几点思考。
金意儿首先从摩尔定律放缓现象作为切入点。摩尔定律自 1975 年起至 2020 年得到了快速的发展，使得芯片中集成晶体管的密度大幅提升，推动了半导体商业模式“飞轮”快速运转，但逐渐出现放缓现象；2020 年至 2030 年间，在台积电先进晶片制程工艺发展的引领下，摩尔定律放缓现象更为凸显，似乎摩尔定律红利将“走到尽头”。此外， Dennard Scaling、Amdahl’s Law 等定律也在逐步放缓或失效，这预示了计算结构将发生改变。计算结构会如何变化呢？目前主要有 3 类观点：1.近十年会发生架构的变化，即异构；2.近二十年材料会更新；3.更长远来看，计算的模式会发生变化。总之，短期内异构将成为主流。
备注：图片来自于公开资料
同时，人工智能（AI）推动产业结构优化升级，产业智能化趋势即将颠覆传统产业。而要想更好的运用 AI，首先需要对其提供大量异构场景下的算力，在计算数据量变大的背景下，数据中心的性能税现象也逐步凸显，算力的瓶颈由数据运算转为数据搬运。CPU 在进行数据计算时大量的时间不是做其擅长的运算，而是搬运数据。基于此，英伟达提出了将数据搬运工作从 CPU 转移到 DPU 上进行的方案，在未来数据中心的演进中，CPU 用以支持通用计算，GPU 支持计算加速，DPU 支持数据中心的数据移动和数据处理。
备注：图片来自于公开资料
在计算架构逐步改变的时代浪潮下，安全策略应该如何发展？CPU 所不擅长的领域，正在逐渐转移到专业的硬件上进行，导致计算逐渐远离了 CPU，而机密计算环境还是在围绕 CPU，万一 CPU 不见了，机密计算环境怎么办？系统安全构建主要有两个方向，一是系统本身的安全，二是系统提供安全能力。系统本身的安全，类似于 CET、CFI 防护等；系统提供的安全能力，即机密计算环境等。
下图所示为可信计算和异构计算的场景，体现了异构计算与可信计算“并行”“独立”发展。在异构计算场景的迭代中，从以 CPU 为中心，到 CPU 只是普通的 PU，到未来可能没有 CPU。而机密计算却非常“忠诚”，始终围绕 CPU，即使最新的 ARM CCA 技术仍是围绕 CPU 进行。那么在异构计算场景下，如何构建可信执行环境呢？分布式机密计算是一种思路，将 CPU 上的技术应用到其他的 XPU 上是另一种思路，但最关键的问题是怎么用。该问题在 AI 安全上非常明显，AI 模型都在 GPU 上，TEE 想用也用不了，因为其保护边界没有得到扩展。
在学术界，最早 Graviton 提出了要构建一个大可信执行环境的思路，通过修改 GPU，CPU 的可信执行环境的理念就可以用在 GPU 上；HIX 提出不一定要改 GPU，通过改 CPU，加固 I/O 路径，将 TEE 扩展到 GPU 设备上也是可行的；HETEE 提出了改进互联的方法，这也是一个跨时代的工作；此外，还有一些学者提出了观察方法，从观察的角度构建一个大的可信执行环境。
总的来说，主要包括 3 条清晰的路线，即要么改 GPU，要么改 CPU 本身，要么改互联。在未来计算的发展中，CPU 不再是中心，以 CPU 为中心的安全理念应如何往外扩呢？鉴于短期内 CPU 会继续存在的前提，目前的方案还是以 CPU 拓展作为主流。互联总线的创新，也会对数据中心的架构产生根本性的变化。而如果互联总线能够支持可信环境的拓展，则可以构建即类似于数据中心原生的可信执行环境。
回到嵌入式系统，我们发现嵌入式系统走得更快。手机上的 SOC，很早以前就做到了所有的模块都集中在一个 SOC 上。将其打开来看，发现 SOC 的可信环境拓展，走得比数据中心要快、要早，只是因为其在手机内部，大家没有发现。高通的芯片也好，苹果的芯片也好，华为的芯片也好，如果仔细去看，上面都构建着小的 TEE 环境，其实早就把 CPU 包进去了，但是这些技术并没有反哺到整个计算系统中。
备注：图片来自于公开资料
金意儿教授最后提到，到底传统的 TEE 扩展和手机上的 TEE 扩展会不会是两条线，或者最后会融合，以及传统的 TEE 的扩展究竟往哪一个方向走，到底是改 GPU 还是改 CPU，还是改互联？期待未来学术界和工业界的共同合作探讨。