NVIDIA Confidential Computing

Sichere Daten- und KI-Modelle im Einsatz.

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Vorteile
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Leistungsstarke Sicherheit für LLMs

Daten und KI bergen ein enormes Potenzial für Unternehmen, können aber auch Datenschutz- und Sicherheitsrisiken mit sich bringen. NVIDIA schuf die erste Grafikkarte, die Confidential Computing auf der NVIDIA™ Hopper-Architektur mit der beispiellosen Beschleunigung der NVIDIA Tensor Core-GPUs verband. Die NVIDIA Blackwell-Architektur ist die nächste Entwicklungsstufe für Confidential Computing und bietet nahezu identische Leistung im Vergleich zu unverschlüsselten Modi für große Sprachmodelle (LLMs). Dadurch können revolutionäre Erkenntnisse gewonnen werden und gleichzeit wird sichergestellt, dass Daten und Modelle sicher, konform und vertraulich bleiben.

Die Vorteile von NVIDIA Confidential Computing

Hardwarebasierte Sicherheit und Isolation

Gewährleisten Sie Compliance und schützen Sie gleichzeitig die Vertraulichkeit und Integrität der Daten. NVIDIA Blackwell ermöglicht die vollständige Isolierung der virtuellen Maschine von der Peripherie bis zur Cloud. Confidential Computing stellt eine physisch isolierte Trusted Execution Environment (TEE) zur Verfügung, um den gesamten Workload zu sichern, während die Daten verwendet werden.

Leistungsstarke Sicherheitsoptionen

Confidential Computing auf NVIDIA Blackwell vereint Leistung und Sicherheit für selbst die größten Datenmodelle, um den Schutz von Daten, KI-Modellen und verwendeten Anwendungen zu gewährleisten. Confidential Computing ist auf NVIDIA Blackwell- und Hopper-Grafikkarten verfügbar.

Überprüfbarkeit mit Gerätebestätigung

Nutzen Sie eine Zero-Trust-Architektur mit Attestierungsdiensten, über welche die Vertrauenswürdigkeit von Rechenressourcen überprüft wird. Mit den NVIDIA Blackwell- und Hopper-Grafikkarten können Sie Compliance-Anforderungen erfüllen und sicherstellen, dass Anwendungen und Daten innerhalb des TEE geschützt sind, unabhängig davon, wo die Plattform oder der Workload ausgeführt wird.

Hohe Leistung ohne Codeänderungen

Nutzen Sie alle Vorteile von Confidential Computing, ohne Codeänderungen vornehmen zu müssen. GPU-optimierte Software von NVIDIA beschleunigt durchgängige KI-Workloads auf Blackwell- und Hopper- Grafikkarten und hilft Unternehmen dabei, Sicherheit, Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten.

Mit geschützten Erkenntnissen neue Möglichkeiten eröffnen

Schutz geistigen KI-Eigentums

NVIDIA Confidential Computing bewahrt die Vertraulichkeit und Integrität von KI-Modellen und Algorithmen, die auf Blackwell- und Hopper-Grafikkarten bereitgestellt werden. Unabhängige Softwareanbieter (ISVs) können jetzt ihre proprietären KI-Modelle in großem Umfang auf gemeinsamer oder Remote-Infrastruktur verteilen und bereitstellen, vom Edge bis in die Cloud.

Sicherheit für KI-Training und Inferenz

KI-Modelle wie LLMs können ein Risiko für den Datenschutz und die Datensicherheit darstellen, wenn sie mit privaten Daten trainiert werden, die von Kunden erfasst oder aus Geschäftsabläufen generiert werden. Diese Risiken wiegen umso schwerer, wenn personenbezogene Daten (Personally Identifiable Information, PII) und persönliche Informationen (Personal Information, PI) für Trainingsmodelle verwendet werden. Nutzen Sie zum Schutz Ihrer Daten Confidential Computing mit NVIDIA Blackwell und stellen Sie sicher, dass Daten vor Offenlegung und Sicherheitsverletzungen geschützt sind.

Sichere Zusammenarbeit zwischen mehreren Parteien

Das Erstellen und Verbessern von KI-Modellen für Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, medizinische Bildgebung und Medikamentenentwicklung erfordert vielfältige, sorgfältig gekennzeichnete Datensätze für das Trainieren neuronaler Netze. Ermöglichen Sie die Zusammenarbeit zwischen unabhängigen Dateneigentümern beim Modelltraining, wobei proprietäre Daten vertraulich bleiben, was eine Zusammenarbeit bei gleichzeitigem Schutz für Daten und Modelle ermöglicht.

Vorläufige Spezifikationen. Änderungen vorbehalten.

Ressourcen

NVIDIA Confidential Computing – Dokumentation

Blogs:

Videos:

Tiefer Einblick in die NVIDIA Hopper-Architektur

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