🤖 L'IA fonctionne sur des GPU, PAS des CPU. Les charges de travail modernes en IA—pensez aux LLM, à l'inférence en temps réel—ont besoin d'un parallélisme massif. Les GPU comme le H100 de NVIDIA le font magnifiquement. Mais voici la dure vérité : une fois que vos données atteignent la mémoire GPU, elles sont COMPLÈTEMENT exposées. Les TEE GPU changent la donne. 🧵

1/🧵 Pensez aux TEE GPU comme des coffres-forts à l'épreuve des balles à l'intérieur de votre carte graphique. Ils gardent l'exécution de votre IA privée, vérifiable et à l'abri des falsifications, même si le système d'exploitation hôte est compromis. Le meilleur dans tout ça ? Une surcharge de performance presque nulle (<2% sur de grands modèles). 😱

2/🧵 Comment fonctionne le TEE GPU ? 🔒 Racine de confiance matérielle gravée dans chaque puce 🔒 Démarrage sécurisé avec firmware signé 🔒 Communication CPU-GPU chiffrée 🔒 Attestation à distance pour prouver l'intégrité 🔒 Aucune visibilité pour le système d'exploitation hôte ou l'hyperviseur Chaîne de confiance complète du silicium au logiciel.

3/🧵 Phala a publié les premiers benchmarks GPU TEE au monde en septembre dernier. Les résultats : 👊 <9% de perte de performance moyenne 👊 Modèles plus grands = surcoût proche de zéro 👊 Démarrage 20-25% plus long (ça en vaut la peine pour la sécurité) 👊 Le transfert PCIe est le seul véritable goulot d'étranglement

4/🧵 Parlons franchement : cela résout d'énormes problèmes en IA : 🏥 IA en santé sur des clusters partagés (les données des patients restent chiffrées) 🏦 Modèles financiers qui ne peuvent pas divulguer de stratégies de trading 🔬 Apprentissage fédéré sans exposer les ensembles de données brutes ⚖️ Conformité réglementaire par conception

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