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Computación Confidencial de NVIDIA
Protege los datos y modelos de IA en uso.
Seguridad de Alto Rendimiento para LLM
Los datos y la IA tienen un inmenso potencial para las empresas, pero también pueden introducir riesgos de privacidad y seguridad. NVIDIA fue la primera GPU en ofrecer computación confidencial en la arquitectura NVIDIA Hopper™ con la aceleración sin precedentes de las GPU NVIDIA Tensor Core. La arquitectura arquitectura NVIDIA Blackwell ha llevado la computación confidencial al siguiente nivel con un impacto casi nulo en el rendimiento de los grandes modelos de lenguajes (LLM), lo que brinda la capacidad de descubrir conocimientos revolucionarios con la confianza de que los datos y los modelos permanecen seguros, conformes y sin compromisos.
Los Beneficios de la Computación Confidencial de NVIDIA
Desbloquee Nuevas Posibilidades con Información Segura
Proteger la Propiedad Intelectual de la IA
La Computación Confidencial de NVIDIA preserva la confidencialidad y la integridad de los modelos y algoritmos de IA que se implementan en las GPU B200, B100, H200 y H100. Los proveedores de software independientes (ISV) pueden distribuir e implementar sus modelos patentados de IA a escala en una infraestructura compartida o remota desde el edge hasta la nube.
Seguridad para el Entrenamiento y la Inferencia de IA
Los modelos de inteligencia artificial, como los LLM, pueden plantear riesgos para la privacidad y la seguridad de los datos cuando se entrenan con datos privados recopilados de los clientes o generados a partir de operaciones comerciales. Estos riesgos se agravan cuando se incluyen información de identificación personal (PII) e información personal (PI) en los modelos de capacitación. Mantenga los datos seguros con la Computación Confidencial con tecnología de NVIDIA Blackwell y asegúrese de que los datos estén protegidos contra exposición e infracciones.
Colaboración Segura Entre Múltiples Partes
Crear y mejorar modelos de IA para casos de uso como detección de fraude, imágenes médicas y desarrollo de fármacos requiere conjuntos de datos diversos y cuidadosamente etiquetados para entrenar redes neuronales. Permita la colaboración entre propietarios de datos independientes en la capacitación de modelos mientras mantiene la confidencialidad de los datos propietarios, lo que permite la colaboración con protección de datos y modelos.
Especificaciones preliminares. Puede estar sujeto a cambios.
Contenido Destacado
Recursos
Documentación de Computación Confidencial de NVIDIA
Blogs:
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- Computación Confidencial en GPU NVIDIA H100 para Una IA Segura y Confiable
- Desbloqueando el Potencial de la IA Preservadora de la Privacidad con la Computación Confidencial de Azure en NVIDIA H100
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