Les GPU NVIDIA avec Confidential Computing sont désormais utilisés pour l’inférence confidentielle dans le Private Cloud Compute (PCC) d’Apple, qui s’étend au-delà des propres centres de données de l’entreprise et dans Google Cloud.
L’information a été révélée lors de l’événement annuel WWDC d’Apple destiné aux développeurs du monde entier. Les GPU NVIDIA prendront en charge l’inférence côté serveur pour les modèles Apple Foundation, construits sur mesure par Apple en collaboration avec Google et exploitant les technologies de la famille de modèles Gemini.
NVIDIA travaille avec Apple et Google pour activer certaines fonctionnalités Apple Intelligence de nouvelle génération. Les GPU NVIDIA Blackwell alimentés par Confidential Computing ont été intégrés à l’architecture de sécurité matérielle Private Cloud Compute, qui fonctionne sur Google Cloud.
L’informatique confidentielle est essentielle à l’ère des expériences d’IA
NVIDIA Confidential Computing fournit une couche de sécurité matérielle pour les charges de travail d’IA accélérées. La technologie protège les données au fur et à mesure de leur traitement, isolant les tâches dans des environnements d’exécution fiables et permettant aux systèmes de vérifier cryptographiquement que l’infrastructure n’a pas été modifiée avant d’envoyer des données sensibles au serveur.
Pour les utilisateurs finaux, NVIDIA Confidential Computing signifie que personne, pas même les constructeurs du système, ne peut accéder à vos données, discussions ou conversations.
L’adoption de NVIDIA Confidential Computing à cette échelle reflète un changement plus important dans l’infrastructure de l’IA : à mesure que les expériences d’IA combinent le traitement sur l’appareil avec le traitement dans le cloud, le besoin d’une inférence de serveur hautes performances se fait sentir tout en maintenant de solides garanties de confidentialité et de sécurité.
Comment l’informatique confidentielle garantit la confidentialité et la confiance
NVIDIA Confidential Computing reflète l’engagement de NVIDIA en faveur d’une IA fiable et inclut les fonctionnalités de base suivantes :
- Confiance basée sur le matériel, qui permet d’établir que les systèmes fonctionnent sur de véritables GPU NVIDIA non falsifiés.
- Voies de communication cryptées, qui contribuent à protéger les données lors de leur déplacement entre les composants.
- Attestation à distance, qui permet au logiciel de vérifier l’état de sécurité de la plateforme avant de divulguer des données sensibles.
- Prise en charge de l’inférence et de la formation accélérées de l’IA, qui aident les organisations à exécuter des charges de travail sensibles à la confidentialité sans sacrifier les performances du GPU.
Ces capacités deviennent de plus en plus pertinentes pour les services d’IA qui doivent traiter des informations sensibles tout en maintenant des contrôles stricts de confidentialité des utilisateurs.