L'informatique confidentielle de NVIDIA s'étend pour permettre aux créateurs de modèles de pointe de se déployer en sécurité sur une infrastructure mondiale
NVIDIA a annoncé l'extension de sa technologie Confidential Computing avec Confidential Bare Metal, une nouvelle option de déploiement permettant aux constructeurs de modèles de pointe d'exécuter des charges de travail sensibles sur des infrastructures dédiées appartenant à des tiers, tout en gardant le contrôle de leurs modèles et de leurs données. L'entreprise introduit de nouveaux contrôles de sécurité de plateforme qui protègent les données en transit, mesurent l'intégrité de la plateforme et imposent des restrictions d'accès au niveau matériel. Les clients peuvent ainsi exploiter leur propre pile logicielle, y compris les logiciels d'infrastructure hôte et de plateforme, sur des machines NVIDIA hébergées chez des fournisseurs de cloud, des néoclouds ou en entreprise. L'architecture repose désormais sur trois options : Confidential Bare Metal pour le matériel nu, Confidential Containers pour Kubernetes et Confidential Virtual Machines pour les environnements virtualisés. Le support s'étend aux systèmes Grace Blackwell NVL72, ainsi qu'aux HGX Rubin NVL8 et DGX Rubin NVL8 à base de x86. Cohere prévoit d'intégrer la solution à son Cohere Model Vault, et Google Cloud la proposera sur ses instances A4X Max, fondées sur les systèmes GB300 NVL72.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de NVIDIA AI Blog. Lire l'article original →
Pour les laboratoires d'IA, l'enjeu est concret : pouvoir utiliser des capacités de calcul réparties dans le monde entier sans céder la maîtrise de leur propriété intellectuelle. Les poids d'un modèle de pointe et les données d'entraînement représentent des actifs considérables, et les confier à un hébergeur tiers suppose jusqu'ici de lui faire confiance. L'isolation matérielle et l'attestation cryptographique réduisent ce besoin de confiance, ce qui ouvre davantage d'options géographiques, souveraines et opérationnelles pour l'entraînement comme pour l'inférence. Phil Blunsom, directeur technique de Cohere, souligne que les entreprises attendent une plateforme d'inférence sécurisée et confidentielle, la protection s'étendant jusqu'au GPU, en mémoire et sur les interconnexions pendant l'exécution. Andrés Lagar-Cavilla, de Google Cloud, met en avant un calcul non virtualisé avec protection cryptographique de bout en bout, sans sacrifier les performances de service.
L'annonce s'inscrit dans une stratégie plus large de NVIDIA pour sécuriser le déploiement d'agents d'IA à grande échelle, dont fait aussi partie l'architecture de référence NVIDIA OpenShell, présentée le même jour. Confidential Computing en constitue la couche d'infrastructure, chargée de protéger modèles et données pendant leur exécution. NVIDIA prévoit de l'intégrer à DSX OS, une architecture de référence destinée aux fournisseurs de cloud qui construisent des usines d'IA. L'écosystème d'accueil est déjà large : CoreWeave, Firmus, GMI Cloud, Google Cloud, IREN, Lambda, Microsoft Azure, Nebius, Nscale et Vultr prennent en charge des déploiements Confidential Computing, aux côtés de partenaires systèmes comme Cisco, Dell Technologies et HPE. La multiplication des néoclouds et la demande de capacité souveraine, notamment en Europe, rendent ces garanties de plus en plus déterminantes pour les clients les plus sensibles.
La demande de capacité souveraine en Europe et la présence de néoclouds européens comme Nebius et Nscale parmi les hébergeurs compatibles ouvrent de nouvelles options de déploiement sécurisé pour les acteurs européens.