<p>集成了保密计算的 NVIDIA GPU 现在被用于苹果的私有云计算（PCC）中的保密推理，随着其扩展到谷歌云，超越了苹果的数据中心。</p>
<p>在苹果年度开发者大会 WWDC 上揭幕，NVIDIA GPU 将支持苹果基础模型的服务器端推理，这些模型是由苹果和谷歌定制构建的，利用了 Gemini 系列模型背后的技术。</p>
<p>NVIDIA 正在与苹果和谷歌合作，支持一些下一代苹果智能功能，使用集成了保密计算的 NVIDIA Blackwell GPU，嵌入在运行于谷歌云的私有云计算的硬件安全架构中。</p>
<h2><strong>保密计算在 AI 体验时代的重要性</strong></h2>
<p>NVIDIA 保密计算为加速的 AI 工作负载提供了基于硬件的安全层。这项技术通过将工作负载隔离在受信执行环境中，并使系统能够加密验证基础设施在任何敏感数据发送到服务器之前未被篡改，从而保护数据在处理过程中的安全。</p>
<p>对于最终用户而言，NVIDIA 保密计算意味着没有人，包括系统的构建者，能够查看他们的数据、聊天或对话。</p>
<p>在这种规模上采用 NVIDIA 保密计算反映了 AI 基础设施的更广泛转变：随着 AI 体验将设备端和基于云的处理结合在一起，迫切需要高性能的服务器端推理，同时保持强大的隐私和安全保障。</p>
<h2><strong>保密计算如何加强隐私和信任</strong></h2>
<p>NVIDIA 保密计算体现了 NVIDIA 对可信 AI 的承诺，并包括以下关键能力：</p>
<ul>
<li><strong>基于硬件的信任根</strong>，帮助确认系统运行在真实、未被篡改的 NVIDIA GPU 上。</li>
<li><strong>加密通信路径</strong>，帮助保护数据在组件之间移动时的安全。</li>
<li><strong>远程证明</strong>，使软件能够在释放敏感数据之前验证平台的安全状态。</li>
<li><strong>支持加速的 AI 推理和训练</strong>，帮助组织在不牺牲 GPU 性能的情况下运行隐私敏感的工作负载。</li>
</ul>
<p>这些能力对于需要处理敏感信息的 AI 服务越来越相关，同时保持强大的用户隐私控制。</p>
<p><em>了解更多关于</em> <em>NVIDIA 保密计算</em> <em>和</em> <em>NVIDIA AI 网络安全</em> _解决方案的信息。</p>

英伟达

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<p>NVIDIA 的 GPU 现在在苹果的私有云计算 (PCC) 中支持机密推理，扩展至谷歌云。这一合作利用 NVIDIA Blackwell GPU 来增强苹果基础模型和下一代苹果智能功能的服务器端推理，确保通过基于硬件的隔离和加密通信实现强大的隐私和安全性</p>

<p>NVIDIA GPUs with Confidential Computing are now used for confidential inference in Apple’s Private Cloud Compute (PCC), as it expands beyond Apple’s data centers to Google Cloud.</p>
<div class="lb-trans"><p>集成了保密计算的 NVIDIA GPU 现在被用于苹果的私有云计算（PCC）中的保密推理，随着其扩展到谷歌云，超越了苹果的数据中心。</p>
</div><p>Unveiled during Apple’s annual WWDC gathering for developers from around the globe, NVIDIA GPUs will support server-side inference for Apple Foundation Models, custom-built by Apple and Google, leveraging the technologies behind the Gemini family of models.</p>
<div class="lb-trans"><p>在苹果年度开发者大会 WWDC 上揭幕，NVIDIA GPU 将支持苹果基础模型的服务器端推理，这些模型是由苹果和谷歌定制构建的，利用了 Gemini 系列模型背后的技术。</p>
</div><p>NVIDIA is collaborating with Apple and Google to support some of the next-generation Apple Intelligence features, using NVIDIA Blackwell GPUs with Confidential Computing integrated into Private Cloud Compute’s hardware security architecture running on Google Cloud.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 正在与苹果和谷歌合作，支持一些下一代苹果智能功能，使用集成了保密计算的 NVIDIA Blackwell GPU，嵌入在运行于谷歌云的私有云计算的硬件安全架构中。</p>
</div><h2><strong>Confidential Computing Matters for the Era of AI Experiences</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>保密计算在 AI 体验时代的重要性</strong></h2>
</div><p>NVIDIA Confidential Computing provides a hardware-based security layer for accelerated AI workloads. The technology protects data while it’s being processed by isolating workloads in trusted execution environments and enabling systems to cryptographically verify that the infrastructure has not been tampered with before any sensitive data is sent to the server.</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 保密计算为加速的 AI 工作负载提供了基于硬件的安全层。这项技术通过将工作负载隔离在受信执行环境中，并使系统能够加密验证基础设施在任何敏感数据发送到服务器之前未被篡改，从而保护数据在处理过程中的安全。</p>
</div><p>For end users, NVIDIA Confidential Computing means that no one, not even the system’s builders, can look at their data, chats or conversations.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于最终用户而言，NVIDIA 保密计算意味着没有人，包括系统的构建者，能够查看他们的数据、聊天或对话。</p>
</div><p>Adoption of NVIDIA Confidential Computing at this scale reflects a broader shift in AI infrastructure: As AI experiences combine on-device and cloud-based processing for their tasks, there’s a need for high-performance, server-side inference while maintaining strong privacy and security guarantees.</p>
<div class="lb-trans"><p>在这种规模上采用 NVIDIA 保密计算反映了 AI 基础设施的更广泛转变：随着 AI 体验将设备端和基于云的处理结合在一起，迫切需要高性能的服务器端推理，同时保持强大的隐私和安全保障。</p>
</div><h2><strong>How Confidential Computing Enforces Privacy and Trust</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>保密计算如何加强隐私和信任</strong></h2>
</div><p>NVIDIA Confidential Computing reflects NVIDIA’s commitment to trustworthy AI and includes these key capabilities:</p>
<div class="lb-trans"><p>NVIDIA 保密计算体现了 NVIDIA 对可信 AI 的承诺，并包括以下关键能力：</p>
</div><ul>
<li><strong>Hardware-rooted trust</strong>, helping establish that systems are running on genuine, untampered NVIDIA GPUs.</li>
<li><strong>Encrypted communication paths</strong>, helping protect data as it moves between components.</li>
<li><strong>Remote attestation</strong>, enabling software to verify the security state of the platform before releasing sensitive data.</li>
<li><strong>Support for accelerated AI inference and training</strong>, helping organizations run privacy-sensitive workloads without moving away from GPU performance.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li><strong>基于硬件的信任根</strong>，帮助确认系统运行在真实、未被篡改的 NVIDIA GPU 上。</li>
<li><strong>加密通信路径</strong>，帮助保护数据在组件之间移动时的安全。</li>
<li><strong>远程证明</strong>，使软件能够在释放敏感数据之前验证平台的安全状态。</li>
<li><strong>支持加速的 AI 推理和训练</strong>，帮助组织在不牺牲 GPU 性能的情况下运行隐私敏感的工作负载。</li>
</ul>
</div><p>These capabilities are increasingly relevant for AI services that need to process sensitive information while maintaining strong user privacy controls.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些能力对于需要处理敏感信息的 AI 服务越来越相关，同时保持强大的用户隐私控制。</p>
</div><p><em>Learn more about</em> <em>NVIDIA Confidential Computing</em> <em>and</em> <em>NVIDIA AI cybersecurity</em> <em>solutions.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>了解更多关于</em> <em>NVIDIA 保密计算</em> <em>和</em> <em>NVIDIA AI 网络安全</em> _解决方案的信息。</p>
</div>

NVIDIA Confidential Computing to Help Expand Apple’s Private Cloud Compute

- NVIDIA GPU 在苹果的私人云计算中用于机密推理，扩展至谷歌云。  
- 该技术提供硬件安全层，保护处理中的数据，确保隐私。  
- 随着 AI 体验的发展，高性能服务器推理与隐私安全需求并重。

英伟达的机密计算技术将帮助扩展苹果的私有云计算能力