GPU NVIDIA dengan Confidential Computing kini digunakan untuk inferensi rahasia di Private Cloud Compute (PCC) Apple, yang diperluas melampaui pusat data milik perusahaan dan ke Google Cloud.
Informasi tersebut terungkap saat acara WWDC tahunan Apple untuk pengembang di seluruh dunia. GPU NVIDIA akan mendukung inferensi sisi server untuk Model Apple Foundation, yang dibuat khusus oleh Apple bekerja sama dengan Google dan memanfaatkan teknologi dari rangkaian model Gemini.
NVIDIA bekerja sama dengan Apple dan Google untuk mengaktifkan beberapa fitur Apple Intelligence generasi berikutnya. GPU NVIDIA Blackwell yang didukung oleh Confidential Computing telah diintegrasikan ke dalam arsitektur keamanan perangkat keras Private Cloud Compute, yang berjalan di Google Cloud.
Komputasi Rahasia sangat penting di era pengalaman AI
NVIDIA Confidential Computing menyediakan lapisan keamanan berbasis perangkat keras untuk mempercepat beban kerja AI. Teknologi ini melindungi data saat diproses, mengisolasi tugas di lingkungan eksekusi tepercaya, dan memungkinkan sistem memverifikasi secara kriptografis bahwa infrastruktur tidak diubah sebelum mengirimkan data sensitif apa pun ke server.
Bagi pengguna akhir, NVIDIA Confidential Computing berarti tidak seorang pun, bahkan pembuat sistem sekalipun, dapat mengakses data, obrolan, atau percakapan Anda.
Penerapan NVIDIA Confidential Computing pada skala ini mencerminkan perubahan yang lebih besar dalam infrastruktur AI: karena pengalaman AI menggabungkan pemrosesan pada perangkat dengan pemrosesan cloud, kebutuhan akan inferensi server berperforma tinggi muncul dengan tetap menjaga privasi dan jaminan keamanan yang kuat.
Bagaimana Confidential Computing memastikan privasi dan kepercayaan
NVIDIA Confidential Computing mencerminkan komitmen NVIDIA terhadap AI yang tepercaya dan mencakup kemampuan inti berikut:
- Kepercayaan berbasis perangkat keras, yang membantu memastikan bahwa sistem berjalan pada GPU NVIDIA asli dan tanpa gangguan.
- Jalur komunikasi terenkripsi, yang membantu melindungi data saat berpindah antar komponen.
- Pengesahan jarak jauh, yang memungkinkan perangkat lunak memverifikasi status keamanan platform sebelum merilis data sensitif.
- Dukungan untuk inferensi dan pelatihan AI yang dipercepat, yang membantu organisasi menjalankan beban kerja yang sensitif terhadap privasi tanpa mengorbankan performa GPU.
Kemampuan ini menjadi semakin relevan untuk layanan AI yang perlu memproses informasi sensitif sambil menjaga kontrol privasi pengguna yang ketat.
