<p>集成了保密計算的 NVIDIA GPU 現在被用於蘋果的私有云計算（PCC）中的保密推理，隨着其擴展到谷歌雲，超越了蘋果的數據中心。</p>
<p>在蘋果年度開發者大會 WWDC 上揭幕，NVIDIA GPU 將支持蘋果基礎模型的服務器端推理，這些模型是由蘋果和谷歌定製構建的，利用了 Gemini 系列模型背後的技術。</p>
<p>NVIDIA 正在與蘋果和谷歌合作，支持一些下一代蘋果智能功能，使用集成了保密計算的 NVIDIA Blackwell GPU，嵌入在運行於谷歌雲的私有云計算的硬件安全架構中。</p>
<h2><strong>保密計算在 AI 體驗時代的重要性</strong></h2>
<p>NVIDIA 保密計算為加速的 AI 工作負載提供了基於硬件的安全層。這項技術通過將工作負載隔離在受信執行環境中，並使系統能夠加密驗證基礎設施在任何敏感數據發送到服務器之前未被篡改，從而保護數據在處理過程中的安全。</p>
<p>對於最終用户而言，NVIDIA 保密計算意味着沒有人，包括系統的構建者，能夠查看他們的數據、聊天或對話。</p>
<p>在這種規模上採用 NVIDIA 保密計算反映了 AI 基礎設施的更廣泛轉變：隨着 AI 體驗將設備端和基於雲的處理結合在一起，迫切需要高性能的服務器端推理，同時保持強大的隱私和安全保障。</p>
<h2><strong>保密計算如何加強隱私和信任</strong></h2>
<p>NVIDIA 保密計算體現了 NVIDIA 對可信 AI 的承諾，幷包括以下關鍵能力：</p>
<ul>
<li><strong>基於硬件的信任根</strong>，幫助確認系統運行在真實、未被篡改的 NVIDIA GPU 上。</li>
<li><strong>加密通信路徑</strong>，幫助保護數據在組件之間移動時的安全。</li>
<li><strong>遠程證明</strong>，使軟件能夠在釋放敏感數據之前驗證平台的安全狀態。</li>
<li><strong>支持加速的 AI 推理和訓練</strong>，幫助組織在不犧牲 GPU 性能的情況下運行隱私敏感的工作負載。</li>
</ul>
<p>這些能力對於需要處理敏感信息的 AI 服務越來越相關，同時保持強大的用户隱私控制。</p>
<p><em>瞭解更多關於</em> <em>NVIDIA 保密計算</em> <em>和</em> <em>NVIDIA AI 網絡安全</em> _解決方案的信息。</p>

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<p>NVIDIA 的 GPU 現在在蘋果的私有云計算 (PCC) 中支持機密推理，擴展至谷歌雲。這一合作利用 NVIDIA Blackwell GPU 來增強蘋果基礎模型和下一代蘋果智能功能的服務器端推理，確保通過基於硬件的隔離和加密通信實現強大的隱私和安全性</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>集成了保密計算的 NVIDIA GPU 現在被用於蘋果的私有云計算（PCC）中的保密推理，隨着其擴展到谷歌雲，超越了蘋果的數據中心。</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>在蘋果年度開發者大會 WWDC 上揭幕，NVIDIA GPU 將支持蘋果基礎模型的服務器端推理，這些模型是由蘋果和谷歌定製構建的，利用了 Gemini 系列模型背後的技術。</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 正在與蘋果和谷歌合作，支持一些下一代蘋果智能功能，使用集成了保密計算的 NVIDIA Blackwell GPU，嵌入在運行於谷歌雲的私有云計算的硬件安全架構中。</p>
</div><h2><strong>Confidential Computing Matters for the Era of AI Experiences</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>保密計算在 AI 體驗時代的重要性</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 保密計算為加速的 AI 工作負載提供了基於硬件的安全層。這項技術通過將工作負載隔離在受信執行環境中，並使系統能夠加密驗證基礎設施在任何敏感數據發送到服務器之前未被篡改，從而保護數據在處理過程中的安全。</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>對於最終用户而言，NVIDIA 保密計算意味着沒有人，包括系統的構建者，能夠查看他們的數據、聊天或對話。</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>在這種規模上採用 NVIDIA 保密計算反映了 AI 基礎設施的更廣泛轉變：隨着 AI 體驗將設備端和基於雲的處理結合在一起，迫切需要高性能的服務器端推理，同時保持強大的隱私和安全保障。</p>
</div><h2><strong>How Confidential Computing Enforces Privacy and Trust</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>保密計算如何加強隱私和信任</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 保密計算體現了 NVIDIA 對可信 AI 的承諾，幷包括以下關鍵能力：</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>基於硬件的信任根</strong>，幫助確認系統運行在真實、未被篡改的 NVIDIA GPU 上。</li>
<li><strong>加密通信路徑</strong>，幫助保護數據在組件之間移動時的安全。</li>
<li><strong>遠程證明</strong>，使軟件能夠在釋放敏感數據之前驗證平台的安全狀態。</li>
<li><strong>支持加速的 AI 推理和訓練</strong>，幫助組織在不犧牲 GPU 性能的情況下運行隱私敏感的工作負載。</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>這些能力對於需要處理敏感信息的 AI 服務越來越相關，同時保持強大的用户隱私控制。</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>瞭解更多關於</em> <em>NVIDIA 保密計算</em> <em>和</em> <em>NVIDIA AI 網絡安全</em> _解決方案的信息。</p>
</div>

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

- NVIDIA GPU 在蘋果的私人云計算中用於機密推理，擴展至谷歌雲。  
- 該技術提供硬件安全層，保護處理中的數據，確保隱私。  
- 隨着 AI 體驗的發展，高性能服務器推理與隱私安全需求並重。

英偉達的機密計算技術將幫助擴展蘋果的私有云計算能力