🤖 KI läuft auf GPUs, NICHT auf CPUs. Moderne KI-Workloads – denken Sie an LLMs, Echtzeitinferenz – benötigen massive Parallelität. GPUs wie NVIDIAs H100 machen das hervorragend. Aber hier ist die harte Wahrheit: Sobald Ihre Daten den GPU-Speicher erreichen, sind sie VOLLSTÄNDIG exponiert. GPU TEEs verändern das Spiel. 🧵

1/🧵 Denken Sie an GPU-TEEs als kugelsichere Tresore in Ihrer Grafikkarte. Sie halten Ihre KI-Ausführung privat, überprüfbar und manipulationssicher – selbst wenn das Host-Betriebssystem kompromittiert ist. Das Beste daran? Nahezu null Leistungsüberhead (<2% bei großen Modellen). 😱

2/🧵 Wie funktioniert GPU TEE? 🔒 Hardware Root of Trust, der in jeden Chip eingebrannt ist 🔒 Sicherer Boot mit signierter Firmware 🔒 Verschlüsselte CPU-GPU-Kommunikation 🔒 Remote Attestation zur Nachweisführung der Integrität 🔒 Null Sichtbarkeit für das Host-OS oder Hypervisor Vollständige Vertrauenskette von Silizium bis Software.

3/🧵 Phala veröffentlichte im letzten September die weltweit ersten GPU TEE-Benchmarks. Die Ergebnisse: 👊 <9% durchschnittlicher Leistungsverlust 👊 Größere Modelle = nahezu null Overhead 👊 20-25% längere Startzeit (es lohnt sich für die Sicherheit) 👊 PCIe-Übertragung ist der einzige echte Engpass

4/🧵 Ehrliche Worte: Das löst MASSIVE Probleme in der KI: 🏥 Gesundheits-KI auf gemeinsamen Clustern (Patientendaten bleiben verschlüsselt) 🏦 Finanzmodelle, die Handelsstrategien nicht preisgeben können 🔬 Föderiertes Lernen, ohne rohe Datensätze offenzulegen ⚖️ Regulatorische Compliance von Anfang an

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