【PaddlePaddle Hackathon 2】99、PaddleDTX/crypto中Paillier算法实现的性能优化

[TCChenlong]

（此 ISSUE 为 PaddlePaddle Hackathon 第二期活动的任务 ISSUE，更多详见 【PaddlePaddle Hackathon 第二期】任务总览）

【任务说明】

• 任务标题：PaddleDTX/crypto中Paillier算法实现的性能优化

• 技术标签：密码算法，Golang

• 任务难度：中等

• 详细描述：PaddleDTX当前实现了两类纵向联邦学习算法，均采用Paillier同态进行加密参数传输，在训练的迭代过程中需多次进行同态加解密运算，因此Paiilier算法的性能会大大影响分布式AI的整体性能，

【提交流程】

请将代码提交至 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDTX 开源仓库

【提交内容】

• 设计算法性能优化方案，提交方案至 PaddlePaddle/community 的 rfcs/PaddleDTX 目录下。
• 在已有Paillier实现的基础上进行性能优化，参考PaddleDTX/crypto/common/math/homomorphism/paillier

【合入标准】

• 1、完成功能实现、单测、性能测试；

【技术要求】

• 熟悉密码学技术

• 熟练Golang

【参考内容】

• 文档：https://paddledtx.readthedocs.io/zh_CN/latest/

【答疑交流】

• 如果在开发过程中对于上述任务有任何问题，欢迎在 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDTX 上提issue

• 对于开发中的共性问题，在活动过程中，会定期组织答疑，请大家关注官网&QQ群的通知，及时参与。