跟着生成式 AI 的火速发展，AI 应用初始与多样信息建设"嫁接"，AI 手机、AI PC天天影视圈，致使AI 汽车都变得越发司空见惯。

一方面，东说念主们正在生计中享受着 AI，尤其是大模子带来的方便，不错随处随时向终局建设建议问题来答疑解惑，内容可能是平淡生计中碰到的费事，也可能是单纯跟 AI 聊聊天解解闷，顺遂拍个大模子给你诠释东说念主生鸡汤的视频发出来炫一下。

但另一方面，生成式 AI 上终局建设之后，更多地在向AI 分娩力的场地发展。

换言之，东说念主们在职责上也越发地初始依赖大模子，举例径直把文档、表格、图片丢给建设来理解、处理。

这就激发了一个鸦雀无声中发生，也弗成幸免的话题——安全性。

因为无论 AI 应用在何种信息建设上集成，在使用过程中都会网罗和产生大都用户数据，如个东说念主信息、通讯纪录、浏览历史、生物特征数据等，这些数据关于用户来说具有高度的明锐性。

就好比之前的推选模子只是是根据用户的浏览历史、搜索纪录、购买行径等数据，就不错让用户身陷信息茧房，只推采取户可能感酷爱的内容，死心了视线的拓展，再从电商角度"杀个熟"。

而大模子加合手的这些 AI 终局建设，波及到用户生计的更多方面，包括通讯、职责、文娱、金融等，致使将来某一天它与汽车团结成为你的"副驾"，或与家务机器东说念主团结后成为你的管家或护工时，还可能会把你家里家外的事儿摸个底儿掉。

是以它一朝出现安全问题，其影响范围将远远跨越推选模子，可能导致用户的财产亏蚀、身份被盗用、职责中断等严重后果。

不祥有东说念主会说了，好多 AI 终局厂商在作念宣传的时间都在强调断网运行，由此不错保险腹地文献或信息的安全性。

但事实果真如斯吗？

非也非也。

AIGC 应用，需要端云协同

AIGC 应用在终局使用的过程中，一个澄澈的趋势是这么的——

才智越强的 AIGC 应用都应当是端云协同，这才是数据处理情势的异日趋势。

之是以如斯，是因为在大模子的应用过程中，充沛的算力和海量高质地的数据都是要津中的要津，径直影响用户在终局的体感。

尤其在迢遥面向终局部署的个东说念主化应用里，一朝窥探或推理过程有大范围设想资源参与其中，算力相对较弱的终局便会显给力不从心；一朝用户探讨的信息或谜底需要零散的数据库致使高度组织的学问库的援救，都会成为碎裂 AIGC 应用进一步拓展的瓶颈。

那么端云协同又是若何破局的呢？它的"掀开面貌"是这么的：

△面向 AI 的端云协同架构

在端云协同的这一情势下，终局建设主要承担起与使用者径直干系的各样数据的采集与预处理职责。

它如归并个机敏的不雅察者，时刻感知着周围的环境变化，将多样原始数据网罗起来，并进行初步的整理和筛选。

而那些复杂的设想任务，以及对更多数据的打听则交由强健的云表算力来完成。云表就像是一个更有智谋的大脑，领有着庞大的设想资源和先进的算法或更大参数目的复杂模子，还有个东说念主用户难以企及的超大范围数据来供其窥探或打听，不错更快速、更准确地给出谜底或援救处理需求。

这么一来，即使终局建设自己的算力和数据有限，也能够借助云表刚劲的 AI 算力和数据集中来兑现愈加复杂的功能和行状。

比如天天影视圈，在图像识别领域，终局建设不错快速拍录像片并进行简短的图像剪辑和调养，然后将图像数据上传至云表。

云表哄骗其强健的设想才智和深度学习算法，对图像进行高精度的识别和分析，终末将收尾复返给终局建设，为用户提供忽闪的图像信息和干系的行状建议。

在语音处理方面，终局建设不错采集用户的语音书号并进行降噪等预处理，云表则崇拜对语音进行识别、翻译和语义交融等复杂的处理任务，从而兑现智能语音助手的强健功能。

这种情势虽好，但当客户端各样数据需要传输至云表进行处理的时间，云表确凿环境的贫窭性便坐窝突显出来。

所谓云表确凿环境，指的是在云表能够确保终局传来的秘密数据以及自身存储的各样要津数据在处理和交互时，都能被更好地保护，不被不法打听、删改或者透露。在这个数据驱动的期间，尤其是面向企业级应用，这么的环境至关贫窭，其风趣不言而谕。

一方面，云表确凿环境径直关系到用户信任度的高下。

用户在使用多样基于 AI 技巧的应用时，会将大都的个东说念主数据上传至云表进行处理；如若云表环境弗成信，用户的秘密数据随时可能濒临被窃取、耗损的风险，这无疑会让用户对这些应用产生极大的担忧和不信任。

另一方面，云表确凿环境还将影响到 AI 技巧与应用的永恒发展和社会给与度。

如若云表的安全性无法得到保险，继续出现数据透露等问题，不仅会毁伤用户的利益，还会激发社会对 AI 技巧的质疑和担忧。这也将极地面碎裂 AI 技巧的进一步发展和引申。

那么缘何解忧？CPU，了解一下。

不祥在好多东说念主的固有贯通里，在云上或数据中心里，与 AI 数据处理干系的硬件更多应当向 GPU 或者专用加快器靠近；但实质上，CPU 算作系统的中央处理器，它才具备对所有这个词系统的全面执法才智。

举例在云表协同的数据处理中，CPU 能够对数据的传输、存储和处理进行全面的监控和惩处，如打听执法、身份考证、数据加密等。

比拟之下，GPU 和专用加快器主要专注于特定的设想任务，用功对系统的全面执法才智，难以有用地现实安全政策。

至于 CPU 具体是如安在这个过程中施展作用的，咱们不绝往下看。

基于 CPU 的确凿现实环境

说到构建云表确凿环境，离不开一个要津技巧——确凿现实环境 ( TEE ) 。

它通过在硬件中创建躲藏区域，保护内存中的明锐数据不被不法打听、删改或透露。确凿现实环境能够为明锐数据和代码提供孤苦于操作系统和硬件树立的增强安全防护。

念念要在"端云协同"情势下构建确凿现实环境，还不错从以下几个方面早先：

遴荐硬件级安全技巧：

现时这方面的技巧，熟识且应用较多的，当属英特尔 ®  软件防护推广（Intel ®  SGX）和英特尔 ®  信任域推广（Intel ®  TDX），它们或在内存中构建被称为"飞地"（Enclave）的安全区域，能作念到应用躲藏，来保护最要津的明锐应用和要津数据，或将 TEE 环境推广到臆造机层面，兑现臆造机躲藏，来保护某个臆造机环境中的数据和应用才能免遭未经授权的打听。

构建辛勤认证和密钥惩处体系：

引入英特尔 ®  数据中心验真原语（Intel ®  DCAP）等技巧，构建辛勤认证行状和密钥分刊行状。确保惟也曾过考证的用户和建设才能打听云表资源，来更好地保护数据免受未授权的打听和透露。

遴荐确凿的运行环境和器用：

哄骗开源的轻量级操作系统，如 Gramine，确保确凿运行实例的创建、加载与运行。Gramine 援救对蚁集通讯进行加密，并可将辛勤认证合同（RA-TLS）下千里，兑现对应用才能透明的加密蚁集通讯。

基于 SGX、TDX 构建的云表 TEE 环境，再合营辛勤诠释等配套行状，就组成了一套好意思满的面向 AI 任务的云表确凿决议，不错为数据提供全场地的保护。

数据确凿设想：通过云平台机要容器的构建和部署，构筑了基于 TEE 的双路确凿 AI 沙箱，将 AI 应用的处理进程放入其中，让用户秘密数据在云表"可用弗主意"。

数据确凿传输：业务侧对用户秘密数据进行加密传输，同期借助辛勤认证行状，使业务开荒或运维东说念主员也无法获得明文数据，确保数据在传输过程中的安全性。

数据确凿存储：业务侧对用户秘密数据进行加密存储，干系根据类明锐数据也基于 " 飞地 " 加密存储，防护未经授权的打听。

由此可见，这套架构不仅不错保护静态数据，更是补皆了数据在处理和交互中的安全防护才智，作念到在全进程中更好地"添砖加瓦"。

△面向 AI 的端云协同架构英特尔 ®  TDX 技巧架构

在全球熟悉的英特尔 ®  至强 ®  处理器上，干系安全技巧的探索，早在几年前 AI 应用还处于窥探为主的期间就已经有过胜哄骗例。

举例阿里云企业级 ECS 实例 g8i 决议，就通过引入第五代英特尔 ®  至强 ®  可推广处理器，构建了有弹性确凿领域、且易于将应用才能部署在其中的分级机要设想新决议。

基于此，阿里云提供了机要臆造机和机要容器两种使用情势，并推出了遴荐英特尔 ®  TDX 的 BigDL 大模子秘密保护决议。

不仅能保险 AI 推理阶段，在预处理、数据准备、模子窥探等阶段都不错对使用中的数据进行保护，更好地保证数据、模子的秘密机要性。这不仅加强了对用户秘密的保护，也保护了贵重的模子财富不被窃取。

△英特尔 ®  TDX 技巧架构

还有金融业的吉祥科技和其他行业一些 AI 应用的前卫，更早时就曾探索基于 SGX 技巧来兑现更安全、更确凿的联邦学习，或者秘密保护的机器学习应用，虽然这些应用也都属于窥探类型，也都是面向那些抖擞提供自派别据来窥探一个共有模子的多家企业或机构，让他们的数据在这一过程中得到更好的保护。

再走动首至强 CPU 安全才智的进化史。英特尔在这条说念路上从未停步。

在至强 ®  处理器中，SGX 初次算作附加功能出现时第二代英特尔 ®  至强 ®   可推广处理器中，并在第三代至强 ®  可推广处理器中成为轨范功能。

而 TDX 初次在 2023 年随第四代英特尔 ®  至强 ®  可推广处理器（代号 Sapphire Rapids）引入。第五代至强 ®  可推广处理器进一步引申了 TDX 技巧，使其在商场上更无为可用。

跟着 AI 技巧的不停发展和应用场景的不停扩大，加强数据秘密和安全的需求将日益突显。构建云表确凿环境，不仅为云上用户数据提供全场地的保护，也为大模子、生成式 AI 的个东说念主化落地，以及"端云协同"情势下的数据安全与秘密保护提供了有价值的参考。

而这一切，都有英特尔 ®  至强 ®  这款行状器 CPU 在背后肃静发力和援救。

而今，在最新一代至强 ®  6 处理器居品上，无论是 6 月发布的能效核（E-core）居品，照旧刚刚官宣的，领有更强单核性能、更高中枢 / 设想密度、更高能效推崇、以及更强内存和 IO 援救的性能核居品——至强 6900P 系列身上，SGX 和 TDX 都未缺席，恰是它们为这些 CPU 居品增添了"更安全可靠"的定语，也为 AI 应用和数据的安全保险带来愈加可行、可用，易用，好用的保险。

为了科普 CPU 在 AI 推理新期间的玩法，量子位开设了《最" in " AI》专栏，将从技巧科普、行业案例、实战优化等多个角度全面解读。

咱们但愿通过这个专栏，让更多的东说念主了解 CPU 在 AI 推理加快，致使是所有这个词 AI 平台或全进程加快上的现实效用，重心即是若何更好地哄骗 CPU 来普及大模子应用的性能和效用。