Apple utilizza GPU NVIDIA con Confidential Computing nel Private Cloud Compute
Le GPU NVIDIA con Confidential Computing vengono ora utilizzate per l’inferenza riservata nel Private Cloud Compute (PCC) di Apple, che si espande oltre i data center dell’azienda e in Google Cloud.
L’informazione è stata rivelata durante l’evento annuale WWDC di Apple per gli sviluppatori di tutto il mondo. Le GPU NVIDIA supporteranno l’inferenza lato server per gli Apple Foundation Models, realizzati su misura da Apple in collaborazione con Google e sfruttando le tecnologie della famiglia di modelli Gemini.
NVIDIA collabora con Apple e Google per abilitare alcune funzionalità Apple Intelligence di prossima generazione. Le GPU NVIDIA Blackwell basate su Confidential Computing sono state integrate nell’architettura di sicurezza hardware Private Cloud Compute, che funziona su Google Cloud.
Il Confidential Computing è essenziale nell’era delle esperienze di intelligenza artificiale
NVIDIA Confidential Computing fornisce un livello di sicurezza basato su hardware per carichi di lavoro IA accelerati. La tecnologia protegge i dati durante l’elaborazione, isolando le attività in ambienti di esecuzione affidabili e consentendo ai sistemi di verificare crittograficamente che l’infrastruttura non sia stata alterata prima di inviare dati sensibili al server.
Per gli utenti finali, NVIDIA Confidential Computing significa che nessuno, nemmeno i system builder, può accedere ai tuoi dati, chat o conversazioni.
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L’adozione di NVIDIA Confidential Computing su questa scala riflette un cambiamento più ampio nell’infrastruttura IA: poiché le esperienze IA combinano l’elaborazione sul dispositivo con l’elaborazione cloud, sorge la necessità di inferenza da server ad alte prestazioni mantenendo allo stesso tempo forti garanzie di privacy e sicurezza.
Come il Confidential Computing garantisce privacy e fiducia
NVIDIA Confidential Computing riflette l’impegno di NVIDIA verso un’intelligenza artificiale affidabile e include queste funzionalità principali:
- Fiducia basata sull’hardware, che aiuta a stabilire che i sistemi vengono eseguiti su GPU NVIDIA autentiche e non manomesse.
- Percorsi di comunicazione crittografati, che aiutano a proteggere i dati mentre si spostano tra i componenti.
- Attestazione remota, che consente al software di verificare lo stato di sicurezza della piattaforma prima di rilasciare dati sensibili.
- Supporto per inferenza e training accelerati dall’intelligenza artificiale, che aiuta le organizzazioni a eseguire carichi di lavoro sensibili alla privacy senza sacrificare le prestazioni della GPU.
Queste funzionalità diventano sempre più rilevanti per i servizi di intelligenza artificiale che devono elaborare informazioni sensibili mantenendo rigorosi controlli sulla privacy degli utenti.
