🤖 A IA é executada em GPUs, NÃO em CPUs. As cargas de trabalho de IA modernas, pense em LLMs, inferência em tempo real, precisam de paralelismo massivo. GPUs como a H100 da NVIDIA fazem isso lindamente. Mas aqui está a dura verdade: uma vez que seus dados chegam à memória da GPU, eles são COMPLETAMENTE expostos. Os TEEs de GPU mudam o jogo. 🧵

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

algarismo/🧵 Como funciona o GPU TEE? 🔒 Raiz de confiança de hardware queimada em cada chip 🔒 Inicialização segura com firmware assinado 🔒 Comunicação criptografada CPU-GPU 🔒 Atestado remoto para comprovar a integridade 🔒 Visibilidade zero para o sistema operacional host ou hipervisor Cadeia de confiança completa do silício ao software.

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

4/ 🧵 Conversa real: isso resolve problemas MASSIVOS em IA: 🏥 IA de saúde em clusters compartilhados (os dados do paciente permanecem criptografados) 🏦 Modelos financeiros que não podem vazar estratégias de negociação 🔬 Aprendizado federado sem expor conjuntos de dados brutos ⚖️ Conformidade regulatória por design

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