GPU NVIDIA con Computación confidencial ahora se utilizan para inferencias confidenciales en Private Cloud Compute (PCC) de Apple, ya que se expande más allá de los centros de datos de Apple hasta Google Cloud.
Presentadas durante la reunión anual WWDC de Apple para desarrolladores de todo el mundo, las GPU NVIDIA admitirán la inferencia del lado del servidor para Modelos de la Fundación Applecreado a medida por Apple y Google, aprovechando las tecnologías detrás de la familia de modelos Gemini.
NVIDIA colabora con Apple y Google para dar soporte algunos de los Funciones de Apple Intelligence de próxima generación, que utilizan GPU NVIDIA Blackwell con Confidential Computing integrada en la arquitectura de seguridad de hardware de Private Cloud Compute que se ejecuta en Google Cloud.
La informática confidencial es importante para la era de las experiencias de IA
NVIDIA Confidential Computing proporciona una capa de seguridad basada en hardware para cargas de trabajo de IA aceleradas. La tecnología protege los datos mientras se procesan aislando cargas de trabajo en entornos de ejecución confiables y permitiendo que los sistemas verifiquen criptográficamente que la infraestructura no haya sido manipulada antes de enviar datos confidenciales al servidor.
Para los usuarios finales, NVIDIA Confidential Computing significa que nadie, ni siquiera los creadores del sistema, puede ver sus datos, chats o conversaciones.
La adopción de NVIDIA Confidential Computing a esta escala refleja un cambio más amplio en la infraestructura de IA: a medida que las experiencias de IA combinan procesamiento en el dispositivo y basado en la nube para sus tareas, existe la necesidad de inferencia del lado del servidor de alto rendimiento y al mismo tiempo mantener sólidas garantías de privacidad y seguridad.
Cómo la informática confidencial refuerza la privacidad y la confianza
NVIDIA Confidential Computing refleja el compromiso de NVIDIA con IA confiable e incluye estas capacidades clave:
- Confianza basada en hardwarelo que ayuda a establecer que los sistemas se ejecutan en GPU NVIDIA genuinas y sin alteraciones.
- Rutas de comunicación cifradasayudando a proteger los datos mientras se mueven entre componentes.
- Certificación remotapermitiendo que el software verifique el estado de seguridad de la plataforma antes de revelar datos confidenciales.
- Soporte para inferencia y entrenamiento acelerados de IAayudando a las organizaciones a ejecutar cargas de trabajo sensibles a la privacidad sin alejarse del rendimiento de la GPU.
Estas capacidades son cada vez más relevantes para los servicios de IA que necesitan procesar información confidencial y al mismo tiempo mantener fuertes controles de privacidad del usuario.
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