🤖 L'IA funziona su GPU, NON su CPU. I carichi di lavoro moderni dell'IA—pensa ai LLM, all'inferenza in tempo reale—richiedono un'enorme parallelizzazione. Le GPU come l'H100 di NVIDIA lo fanno in modo eccellente. Ma ecco la dura verità: una volta che i tuoi dati raggiungono la memoria della GPU, sono COMPLETAMENTE esposti. I TEE delle GPU cambiano le regole del gioco. 🧵

1/🧵 Pensa ai TEE GPU come a delle casseforti a prova di proiettile all'interno della tua scheda grafica. Mantengono l'esecuzione della tua IA privata, verificabile e a prova di manomissione, anche se il sistema operativo host è compromesso. La parte migliore? Sovraccarico di prestazioni quasi nullo (<2% su modelli grandi). 😱

2/🧵 Come funziona il GPU TEE? 🔒 Radice di fiducia hardware bruciata in ogni chip 🔒 Avvio sicuro con firmware firmato 🔒 Comunicazione CPU-GPU crittografata 🔒 Attestazione remota per dimostrare l'integrità 🔒 Zero visibilità per il sistema operativo host o l'hypervisor Catena di fiducia completa dal silicio al software.

3/🧵 Phala ha pubblicato a settembre scorso i primi benchmark GPU TEE al mondo. I risultati: 👊 <9% di perdita media di prestazioni 👊 Modelli più grandi = sovraccarico quasi nullo 👊 20-25% di avvio più lungo (ne vale la pena per la sicurezza) 👊 Il trasferimento PCIe è l'unico vero collo di bottiglia

4/🧵 Parliamo seriamente: questo risolve PROBLEMI ENORMI nell'IA: 🏥 IA sanitaria su cluster condivisi (i dati dei pazienti rimangono crittografati) 🏦 Modelli finanziari che non possono rivelare strategie di trading 🔬 Apprendimento federato senza esporre set di dati grezzi ⚖️ Conformità normativa per design

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