Confidential Computing を備えた NVIDIA GPU は現在、Apple のプライベート クラウド コンピューティング (PCC) での機密推論に使用されており、同社のデータセンターを超えて Google Cloud まで拡張されています。
この情報は、世界中の開発者を対象とした Apple の年次イベント WWDC 中に明らかにされました。 NVIDIA GPU は、Apple が Google と協力してカスタム構築した Apple Foundation モデルのサーバー側推論をサポートし、Gemini モデル ファミリのテクノロジーを活用します。
NVIDIA は Apple および Google と協力して、一部の次世代 Apple Intelligence 機能を有効にします。 Confidential Computing を利用した NVIDIA Blackwell GPU は、Google Cloud 上で実行される Private Cloud Compute ハードウェア セキュリティ アーキテクチャに統合されています。
AI エクスペリエンスの時代には Confidential Computing が不可欠です
NVIDIA Confidential Computing は、高速化された AI ワークロードにハードウェア ベースのセキュリティ レイヤーを提供します。このテクノロジーは処理中のデータを保護し、信頼できる実行環境でタスクを分離し、システムが機密データをサーバーに送信する前にインフラストラクチャが変更されていないことを暗号的に検証できるようにします。
エンド ユーザーにとって、NVIDIA Confidential Computing は、システム ビルダーを含む誰もデータ、チャット、または会話にアクセスできないことを意味します。
この規模での NVIDIA Confidential Computing の採用は、AI インフラストラクチャにおけるより大きな変化を反映しています。AI エクスペリエンスがオンデバイス処理とクラウド処理を組み合わせているため、強力なプライバシーとセキュリティの保証を維持しながら、高性能のサーバー推論の必要性が生じています。
Confidential Computing がプライバシーと信頼をどのように確保するか
NVIDIA Confidential Computing は、信頼できる AI に対する NVIDIA の取り組みを反映しており、次のコア機能が含まれています。
- ハードウェア ベースの信頼。システムが改ざんされていない正規の NVIDIA GPU で実行されていることを確立するのに役立ちます。
- 暗号化された通信パス。コンポーネント間を移動するデータの保護に役立ちます。
- リモート構成証明。これにより、ソフトウェアは機密データを公開する前にプラットフォームのセキュリティ ステータスを検証できます。
- 高速化された AI 推論とトレーニングのサポート。これにより、組織は GPU のパフォーマンスを犠牲にすることなく、プライバシーに配慮したワークロードを実行できます。
これらの機能は、厳格なユーザー プライバシー制御を維持しながら機密情報を処理する必要がある AI サービスにとって、ますます重要になっています。