As the computational power of CPUs is stretched to the limit, GPGPU technology has been developed that applies GPUs that used only for computer graphics to general operations that are performed by existing CPUs. As GPGPU technology evolves, heterogeneous computing environments that use GPUs as well as CPUs for general computing have emerged, and heterogeneous computing environments have become essential due to the increasing demand for applications such as machine learning and image processing. However, there is a possibility of data leakage on GPU, providing security in a heterogeneous computing environment becomes more and more important. Meanwhile, researches for providing a trusted execution environment of the program have been conducted for many years, and there are hardware-based security techniques such as Intel SGX and ARM TrustZone. However, there is a problem that the existing hardware security technique provides a trusted execution environment only for the application programs executed on the CPU. To address this problem, this paper proposes a new GPU architecture for providing trusted execution environment in heterogeneous computing environment
CPU의 연산 처리 능력의 한계에 달함에 따라, 컴퓨터 그래픽스를 위한 계산만 맡았던 GPU를 기존의 CPU가 처리하는 일반적인 연산에 적용하는 GPGPU기술이 발전하게 되었다. GPGPU기술이 발전함에 따라, CPU 뿐만 아니라 GPU를 일반 연산에 함께 사용하는 이종 컴퓨팅 환경이 등장하였고, 이미지 프로세싱, 머신러닝과 같은 응용 프로그램의 수요 증가로 인하여 이종 컴퓨팅 환경은 필수 요소가 되었다. 하지만, 최근 GPU에 존재하는 사용자의 데이터 유출의 가능성이 존재함에 따라, 이종 컴퓨팅 환경에서의 보안 제공은 중요성은 점점 커지고 있다. 한편, 시스템에서의 보안 제공을 위하여 프로그램의 안전한 실행 환경 제공을 위한 연구는 수년간 진행되어 왔으며, 대표적인 예로 Intel SGX, ARM TrustZone과 같은 하드웨어 기반 보안 기법이 있다. 하지만 기존의 하드웨어 보안기법은 CPU에서 실행되는 프로그램에 대해서만 안전한 실행 환경을 제공한다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 이종 컴퓨팅 환경에서의 안전한 실행 환경 제공을 위한 새로운 GPU 아키텍처를 제안한다.
