NVIDIA机密计算助力苹果扩展私有云计算

<div id="bsf_rt_marker"></div><p><span style="font-weight: 400;">配备</span><a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/data-center/solutions/confidential-computing/"><span style="font-weight: 400;">机密计算</span></a><span style="font-weight: 400;">技术的NVIDIA GPU现已用于苹果私有云计算（PCC）中的机密推理，该技术正</span><a target="_blank" href="https://security.apple.com/blog/expanding-pcc/"><span style="font-weight: 400;">扩展</span></a><span style="font-weight: 400;">到Google Cloud。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">在苹果一年一度的全球开发者大会（WWDC）上，NVIDIA GPU将支持</span><a target="_blank" href="https://machinelearning.apple.com/research/introducing-third-generation-of-apple-foundation-models"><span style="font-weight: 400;">Apple Foundation Models</span></a><span style="font-weight: 400;">的服务器端推理，这些模型由苹果和Google联合定制，利用了Gemini系列模型背后的技术。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">NVIDIA正与苹果和Google合作，支持</span><span style="font-weight: 400;">部分</span><span style="font-weight: 400;">下一代Apple Intelligence功能，采用集成机密计算技术的NVIDIA Blackwell GPU，该技术已融入运行在Google Cloud上的Private Cloud Compute硬件安全架构。</span></p> <h2><b>机密计算在人工智能体验时代的重要性</b></h2> <p><span style="font-weight: 400;">NVIDIA机密计算为加速AI工作负载提供基于硬件的安全层。该技术通过在可信执行环境中隔离工作负载来保护处理中的数据，并允许系统在发送敏感数据之前通过加密方式验证基础设施未被篡改。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">对于最终用户而言，NVIDIA机密计算意味着任何人都无法查看他们的数据、聊天记录或对话，即使是系统构建者也不例外。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">NVIDIA机密计算的大规模采用反映了AI基础设施的更广泛转变：随着AI体验结合设备端和云端处理来完成任务，需要在保持强大隐私和安全保障的同时，实现高性能的服务器端推理。</span></p> <h2><b>机密计算如何实现隐私与信任</b></h2> <p><span style="font-weight: 400;">NVIDIA机密计算体现了NVIDIA对</span><a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/ai-trust-center/trustworthy-ai/"><span style="font-weight: 400;">可信AI</span></a><span style="font-weight: 400;">的承诺，并包含以下关键功能：</span></p> <ul> <li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><b>基于硬件的信任</b><span style="font-weight: 400;">，帮助确认系统运行在正版、未经篡改的NVIDIA GPU上。</span></li> <li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><b>加密通信路径</b><span style="font-weight: 400;">，保护组件间传输的数据。</span></li> <li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><b>远程认证</b><span style="font-weight: 400;">，使软件能够在释放敏感数据前验证平台的安全状态。</span></li> <li style="font-weight: 400;" aria-level="1"><b>支持加速AI推理和训练</b><span style="font-weight: 400;">，帮助组织在不牺牲GPU性能的情况下运行隐私敏感型工作负载。</span></li> </ul> <p><span style="font-weight: 400;">这些功能对于需要在保持强大用户隐私控制的同时处理敏感信息的AI服务越来越重要。</span></p> <p><i><span style="font-weight: 400;">了解更多关于</span></i><a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/data-center/solutions/confidential-computing/?ncid=no-ncid"><i><span style="font-weight: 400;">NVIDIA Confidential Computing</span></i></a><i><span style="font-weight: 400;">和</span></i><a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/solutions/ai/cybersecurity/"><i><span style="font-weight: 400;">NVIDIA AI cybersecurity</span></i></a><i><span style="font-weight: 400;">解决方案的信息。</span></i></p>