🤖 A IA funciona em GPUs, NÃO em CPUs. As cargas de trabalho modernas de IA—pense em LLMs, inferência em tempo real—precisam de um enorme paralelismo. GPUs como a H100 da NVIDIA fazem isso de forma magnífica. Mas aqui está a dura verdade: uma vez que seus dados atingem a memória da GPU, estão COMPLETAMENTE expostos. As TEEs de GPU mudam o jogo. 🧵

1/🧵 Pense nos TEEs de GPU como cofres à prova de bala dentro da sua placa gráfica. Eles mantêm a execução da sua IA privada, verificável e à prova de adulterações—mesmo que o sistema operativo anfitrião esteja comprometido. A melhor parte? Sobrecarga de desempenho quase zero (<2% em modelos grandes). 😱

2/🧵 Como funciona o TEE de GPU? 🔒 Raiz de confiança de hardware gravada em cada chip 🔒 Arranque seguro com firmware assinado 🔒 Comunicação encriptada entre CPU e GPU 🔒 Atestação remota para provar a integridade 🔒 Zero visibilidade para o sistema operativo host ou hipervisor Cadeia de confiança completa do silício ao software.

3/🧵 A Phala lançou os primeiros benchmarks de TEE GPU do mundo em setembro passado. Os resultados: 👊 <9% de perda média de desempenho 👊 Modelos maiores = sobrecarga quase zero 👊 20-25% mais tempo de inicialização (vale a pena pela segurança) 👊 A transferência PCIe é o único verdadeiro gargalo

4/🧵 Fala séria: isso resolve PROBLEMAS ENORMES em IA: 🏥 IA na saúde em clusters compartilhados (os dados dos pacientes permanecem encriptados) 🏦 Modelos financeiros que não podem vazar estratégias de negociação 🔬 Aprendizagem federada sem expor conjuntos de dados brutos ⚖️ Conformidade regulatória por design

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