【FHE 同态加密】我们如何实现同态加密推理（七）：自举 Bootstrapping——一个不提高精度、只刷新模数链的"加油站"
关键词：同态加密 ｜ FHE ｜ 自举 ｜ Bootstrapping ｜ 模数链刷新 ｜ coeff_to_slot ｜ slot_to_coeff ｜ EvalMod ｜ 大模型密文推理
导读：自举（Bootstrapping）在同态加密里常被误解成"纠错"或"提精度"。本篇用实测数字说明它其实只是一个"加油站"：把被乘法吃掉的模数链还给同态加密推理引擎，精度几乎不动。内容包含七段流水线、sin 折叠（EvalMod），以及 80% 时间花在哪两段域变换上。
项目仓库
Gitee 主仓：https://gitee.com/pei-xiaoguang/kestrel-llm
GitHub 镜像：https://github.com/m13253246268-ship-it/kestrel-llm相关文档
术语与数据口径 ｜
性能与基准 ｜
构建与复现 ｜
快速上手 ｜
架构总览
0. 一句话结论
自举（bootstrapping）不提高精度，它只做一件事：把被乘法吃掉的模数链还给你。
实测证据很干净——同一层的结果，自举前后与明文参考的误差几乎不动：
| 对象 | 链长 |max|err||
|—|—|—|
|u0（lay0产出） |np=16|1.2712e-03|
|u0r112（boot0刷新后） |np=112|1.2706e-03|
链长从 16 回到 112，误差从1.2712e-03变成1.2706e-03。
如果你把自举理解成"纠错"或"提精度"，那这个数字会让你困惑；把它理解成"加油"就通了——油加满了，车并没有变快。
1. 为什么必须自举
CKKS 的每一次乘法都要rescale，而rescale会切掉一个素数（本系列第 5 篇）。链长是单向消耗的。
一跳的实际数字：
| 阶段 | 链长 |
|---|---|
| 输入 | 112 |
lay消费后 | 16 |
boot刷新后 | 112 |
16 这个数字意味着"还能再算十几步乘法"——对于一个 28 层的模型，这远远不够。自举就是那个周期性的补给站。
2. 七段流水线（实测顺序）
驱动t23_chain.c的[boot profile]打印把整条自举摊开了，字段顺序就是执行顺序：
modraise → coeff_to_slot → rotate_k → conj_extract → sin_fold_re / sin_fold_im → restore_merge → slot_to_coeff| # | 段 | 做什么 | 对应函数 |
|---|---|---|---|
| 1 | modraise | 用 Garner 扩展把链抬回满链 | ckks_modraise() |
| 2 | coeff_to_slot | 系数域 → 槽位域 | coeff_to_slot() |
| 3 | rotate_k | Galois 旋转 | ckks_rotate_k() |
| 4 | conj_extract | 共轭提取：分出实部/虚部 | — |
| 5 | sin_fold_re/_im | 对实部、虚部分别做sin折叠 | sin_fold() |
| 6 | restore_merge | 还原并合并 | — |
| 7 | slot_to_coeff | 槽位域 → 系数域 | slot_to_coeff() |
图 7-1 怎么读：左列是域——
modraise在系数域上做，coeff_to_slot与slot_to_coeff是两次跨域搬运，中间四段都在槽位域上逐点操作；右侧条形按实测耗时成比例，两根红框的条形（coeff_to_slot+slot_to_coeff）合起来就是那 80%。图中只画了正文 §4 给出的三个量，其余四段合计 ≈31 s，未逐段展开。矢量版
figs/fig07_bootstrap_pipeline.svg｜Graphviz 源码figs/fig07_bootstrap_pipeline.dot
这个顺序本身就是答案：自举的本质是"把消息从槽位域搬到系数域，做一次取模（modular reduction），再搬回槽位域"。难点全在"搬"上。
3. 为什么要"搬"：EvalMod 与 sin 折叠
在槽位域里，一个槽位装的是一个近似的实数（scale = 2^60定标）。你想对它做"取模q"这种操作，直接做不了——因为取模是在系数域上才有意义的整数操作。
于是标准做法是：
modraise：把模数从当前的短链，用 Garner 扩展抬回满链。这一步把"模数空间"还给消息；coeff_to_slot：把消息从槽位域变回系数域，此时那个"需要取模的量"变成了系数的整数倍；sin_fold：用sin的周期性（sin(πx)型的倍角/折叠结构）来逼近那个取模函数。因为取模在数学上可以写成锯齿波，而锯齿波可以用sin的倍角多项式逼近；slot_to_coeff/restore_merge：搬回去。
rotate_k与conj_extract的存在，是因为"实部/虚部"要分开处理——复数的实虚部在系数域里纠缠在一起，需要用 Galois 自同构与共轭把它们分离出来，各自折叠，再合并回去。
3.1 为什么是把私钥稀疏度降到 8
一个不显然的取舍（头注释原文）：
降 hw 控制 bootstrapping 折叠混叠：混叠
I ~ hw/2 = 4，sin 逼近多项式 9 次；原型无安全可接受。
hw是私钥的非零系数个数，这代被设成8（CKKS_KEY_HW）。它不是随手取的：私钥越稀疏，sin折叠时产生的**混叠（aliasing）**越小（约hw/2 = 4），于是只需要9 次多项式就能逼近到位。
换句话说：为了自举的数值可行性，我们主动牺牲了密码学参数（hw越小越不安全）。作者在注释里明确标注了"原型无安全可接受"——这个取舍如果我们不写出来，读者会以为hw=8是某种安全选择。
4. 自举的代价：80% 的时间花在"搬"
boot0的实测分段（字段名与上文七段一一对应）：
| 段 | 耗时 | 占比 |
|---|---|---|
coeff_to_slot | 1688 s | ~39% |
slot_to_coeff | 1716 s | ~40% |
sin_fold（实部+虚部） | ~850 s | ~20% |
modraise/rotate_k/conj_extract/restore_merge | 其余 | 余下 |
total | 4285.03 s | 100% |
两个"域变换"加起来约 3400 s，占 80%。
这个结果直接否掉了我们的第一版优化直觉——“去优化多项式乘法”。乘法（NTT）确实是最热的内核，但在这条链上，时间不在卷积里，在域变换里：coeff_to_slot与slot_to_coeff每段都要做大量的 Galois 旋转和 key-switch（本系列第 6 篇那对3×2个密钥就是在这里被反复使用的）。
顺带对比：同一轮的
lay0是1920 s，而boot0是4285 s。一层 1.8 小时里，有约 1.2 小时花在自举上。
5. 一个工程细节：懒初始化的并发陷阱
代码里留了一条修复记录（t23_chain.c附近）：
tab_prepare(n); /* M1c 修复：coeff_to_slot/slot_to_coeff 的 omp 区并发首次触发 ... */含义是：某些预计算表原来是在并行区里首次访问时懒初始化的。多线程同时"第一次"进入，就会并发触发初始化——这是经典的隐蔽竞态。修法是在进并行区之前显式tab_prepare。
这类 bug 的特点是：单线程永远不出现，多线程偶发。它跟本系列第 13 篇（位级可复现性）是同一类问题的两个面。
6. 安全边界（务请读完）
本文所述参数为机制验证级（n=2048、112/2100 素数链）， 远低于 HE 参数标准的 128-bit 水平，不得用于保护真实数据。 本文主张的是：自举流水线的结构与实测账本。 本文不主张：安全强度、性能优越性。特别提醒：§3.1 的hw=8是为数值可行性做的妥协，不是安全选择。请勿把本文任何参数当成可用的密码学配置。
7. 这一篇的未解问题
coeff_to_slot/slot_to_coeff为什么这么贵，我们没有逐段归因。是旋转次数多？是 key-switch 的密钥太大导致缓存不友好？还是 NTT 调用次数过多？目前只有总量，没有分解。这是本项目最值得做的一块性能分析，也是收益最大的一块。hw=8与精度之间的关系没有量化。我们知道hw小→混叠小→多项式次数低，但"hw从 8 提到 16 会坏多少、慢多少"没有测。- 自举的链长余量没有探边。
t23boot编到 2100 素数；实际用到多少、还能压到多低，我们没有做"最小可用链长"的扫描。而链长直接决定内存与耗时。 sin_fold的精度贡献与误差来源没有分离。我们只知道整链误差，不知道折叠这一步贡献了多少。
下一篇我们回到模型侧：SiLU 的密文化——两条拟合路径，以及那个只有 8 字节、却能让你算出错误答案的开关文件。
