AES-128 및 SHA-256과 같은 암호화 알고리즘 (Cryptographic algorithms)은 데이터 보안과 무결성을 보장하는 데 필수적입니다. 이러한 알고리즘들은 계산적으로 효율적임에도 불구하고, 주로 메모리 병목 현상 (memory bottleneck)으로 인해 프로세서 중심 아키텍처 (processor-centric architectures, 예: CPU, GPU)에 의해 성능이 제한되는 경우가 많습니다. 이러한 제약은 특히 대량의 데이터를 처리할 때 지연 시간 (latency) 증가와 더 높은 에너지 소비로 이어집니다. 이러한 과제를 극복하기 위해, 메모리 유닛 내부 또는 근처에서 직접 계산이 수행될 수 있도록 하는 프로세싱 인 메모리 (Processing-in-Memory, PIM)가 유망한 아키텍처 패러다임으로 등장했습니다. 프로세서와 메모리 유닛 사이의 데이터 이동을 최소화함으로써, PIM은 에너지 효율을 개선하는 동시에 암호화 알고리즘을 크게 가속화할 수 있습니다. 기존의 여러 연구들은 암호화 알고리즘을 근본적으로 가속화하는 데 있어 PIM의 효과를 입증해 왔습니다. 그러나 기존 연구 중 실제 환경의 PIM 시스템이 가진 잠재력을 광범위하게 입증한 사례는 없었습니다. 본 논문에서는 암호화 알고리즘을 가속화하는 데 있어 실제 PIM의 잠재력과 한계를 조사하고자 합니다. 방법론의 일환으로, 암호화 알고리즘의 확장성 (scalability)을 평가하기 위해 UPMEM PIM 아키텍처를 사용합니다. 이러한 알고리즘이 단일 랭크 (single rank)에서 작동할 때의 성능은 현대적인 CPU의 성능보다 낮게 유지됩니다. 하지만 계산을 여러 랭크에 분산시키면 성능이 크게 향상됩니다. 사용 가능한 모든 랭크를 활용할 때, 실제 환경의 PIM은 암호화 알고리즘을 더욱 효과적으로 가속화할 수 있습니다.