NVIDIA-GPUs mit Confidential Computing werden jetzt für vertrauliche Schlussfolgerungen in Apples Private Cloud Compute (PCC) verwendet, das über die unternehmenseigenen Rechenzentren hinaus bis in die Google Cloud reicht.
Die Informationen wurden während der jährlichen WWDC-Veranstaltung von Apple für Entwickler auf der ganzen Welt enthüllt. NVIDIA-GPUs unterstützen serverseitige Inferenz für Apple Foundation-Modelle, die von Apple in Zusammenarbeit mit Google individuell entwickelt wurden und Technologien der Gemini-Modellfamilie nutzen.
NVIDIA arbeitet mit Apple und Google zusammen, um einige Apple Intelligence-Funktionen der nächsten Generation zu ermöglichen. NVIDIA Blackwell-GPUs mit Confidential Computing wurden in die Hardware-Sicherheitsarchitektur von Private Cloud Compute integriert, die auf Google Cloud läuft.
Confidential Computing ist im Zeitalter der KI-Erlebnisse unerlässlich
NVIDIA Confidential Computing bietet eine hardwarebasierte Sicherheitsschicht für beschleunigte KI-Workloads. Die Technologie schützt Daten während der Verarbeitung, isoliert Aufgaben in vertrauenswürdigen Ausführungsumgebungen und ermöglicht es Systemen, kryptografisch zu überprüfen, ob die Infrastruktur nicht verändert wurde, bevor sensible Daten an den Server gesendet werden.
Für Endbenutzer bedeutet NVIDIA Confidential Computing, dass niemand, nicht einmal die Systementwickler, auf Ihre Daten, Chats oder Gespräche zugreifen kann.
Die Einführung von NVIDIA Confidential Computing in diesem Umfang spiegelt einen größeren Wandel in der KI-Infrastruktur wider: Da KI-Erlebnisse die Verarbeitung auf dem Gerät mit der Cloud-Verarbeitung kombinieren, entsteht der Bedarf an leistungsstarken Server-Inferenzen bei gleichzeitiger Wahrung starker Datenschutz- und Sicherheitsgarantien.
Wie Confidential Computing Privatsphäre und Vertrauen gewährleistet
NVIDIA Confidential Computing spiegelt NVIDIAs Engagement für vertrauenswürdige KI wider und umfasst die folgenden Kernfunktionen:
- Hardwarebasiertes Vertrauen, das dabei hilft, festzustellen, ob Systeme auf echten, unverfälschten NVIDIA-GPUs laufen.
- Verschlüsselte Kommunikationspfade, die zum Schutz der Daten bei der Übertragung zwischen Komponenten beitragen.
- Remote-Bescheinigung, die es der Software ermöglicht, den Sicherheitsstatus der Plattform zu überprüfen, bevor sensible Daten freigegeben werden.
- Unterstützung für beschleunigte KI-Inferenz und -Schulung, die Unternehmen dabei hilft, datenschutzrelevante Arbeitslasten ohne Einbußen bei der GPU-Leistung auszuführen.
Diese Funktionen werden für KI-Dienste, die vertrauliche Informationen verarbeiten und gleichzeitig strenge Datenschutzkontrollen für die Benutzer einhalten müssen, immer relevanter.