Confidential AI Cloud · Phala

Beschreibung

Phala Cloud bietet eine vertrauliche KI-Plattform, die für die Ausführung von KI-Workloads mit verbessertem Datenschutz und verbesserter Sicherheit konzipiert wurde. Sie nutzt Trusted Execution Environments (TEEs) auf GPUs, wie z. B. Intel TDX und NVIDIA H100/H200, um sicherzustellen, dass sensible Daten und KI-Modelle während der Verarbeitung privat bleiben. Dies ermöglicht private LLM-Inferenz, Sealed Agents und verifizierbares Computing.

Die Plattform unterstützt die Bereitstellung bestehender Docker Compose Workloads, wodurch Entwickler ihre Anwendungen einfach migrieren können. Phala bietet Laufzeitmessungen und kryptografische Attestierungen, die es Benutzern ermöglichen, die Integrität und Sicherheit ihrer KI-Workloads zu überprüfen. Diese verifizierbare Ausführung ist ein Hauptmerkmal, das es Benutzern ermöglicht, den Ergebnissen ihrer Berechnungen zu vertrauen.

Phala Cloud bietet einen GPU-Marktplatz, auf dem Benutzer H100-, H200- und B300-GPU-Kapazität mit TEE-gestütztem Laufzeitnachweis und öffentlichen Attestierungen starten können. Die Plattform unterstützt verschiedene KI-Modelle, einschließlich OpenAI-kompatibler LLM-Endpunkte mit privaten Prompts und verifizierbarem Laufzeitzustand. Phala bietet auch eine Agenten-Sandbox für die Ausführung von Agenten-Backends in einer vertraulichen VM mit versiegelten Schlüsseln, privatem Speicher und verifizierbarer Ausführung.

Die Plattform ist für Compliance und Sicherheit der Enterprise-Klasse konzipiert, mit SOC 2 Typ I-Zertifizierung, HIPAA-Konformität und ISO 27001-Zertifizierung in Bearbeitung. Phala hat eine 99,9 % Uptime-SLA und ist GDPR-konform. Die Plattform wird von über 5.000 Benutzern und Branchenführern weltweit genutzt. Phalas vertrauliche KI wurde in Finanzdienstleistungen, Gesundheitsforschung und KI-SaaS-Plattformen eingesetzt, was ihre Vielseitigkeit und Zuverlässigkeit unter Beweis stellt.

Confidential AI Cloud's Kernfunktionen

• Vertrauliche KI-Ausführung auf TEE-geschützten GPUs

• Private LLM-Inferenz

• Sealed Agents

• Verifizierbares Computing

• Unterstützung für Intel TDX und NVIDIA H100/H200 GPUs

• Bereitstellung bestehender Docker Compose Workloads

• Laufzeitmessungen und kryptografische Attestierungen zur Verifizierung

• GPU-Marktplatz zum Starten der GPU-Kapazität

• OpenAI-kompatible LLM-Endpunkte

• Agenten-Sandbox für die Ausführung von Agenten-Backends

• SOC 2 Typ I-zertifiziert und HIPAA-konform

• 99,9 % Uptime-SLA

• GDPR-konforme Verarbeitung

• Sicherheit und Compliance der Enterprise-Klasse

Wie verwendet man Confidential AI Cloud?

1. 1

   Installieren: Installieren Sie die Phala CLI mit npm.

2. 2

   Bereitstellen: Stellen Sie Ihren Docker-Workload mit der Phala CLI bereit.

3. 3

   Konfigurieren: Konfigurieren Sie Ihre Anwendung innerhalb der Phala-Umgebung.

4. 4

   Verifizieren: Überprüfen Sie den Status, die Protokolle und die Attestierung über die Befehlszeile.

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   Verwenden: Greifen Sie auf Ihre bereitgestellte vertrauliche KI-Anwendung zu und nutzen Sie sie.

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   Überwachen: Überwachen Sie die Leistung und Sicherheit der Anwendung.

Confidential AI Cloud's Anwendungsfälle

• Private LLM-Inferenz
• Sealed Agents
• Verifizierbares Computing
• Finanzdienstleistungen
• Gesundheitsforschung
• KI-SaaS-Plattform

FAQ von Confidential AI Cloud

• Was ist eine Trusted Execution Environment (TEE)?

  Eine TEE ist ein sicherer Bereich innerhalb eines Prozessors, der Code und Daten vor dem Betriebssystem, dem Hypervisor und anderen Anwendungen schützt.

• Wie schützt vertrauliche KI sensible Daten?

  Sensible Daten und KI-Modelle bleiben während der Verarbeitung privat, indem sie in hardwaregestützten sicheren Umgebungen ausgeführt werden.

• Ist Phala mit bestehenden KI-Frameworks kompatibel?

  Ja, Phala unterstützt bestehende Docker-Dienste und beliebte KI-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Hugging Face.

• Welche Auswirkungen hat dies auf die Leistung?

  Vertrauliche GPU-Workloads zielen typischerweise auf nahezu native Leistung ab, mit einem Overhead von etwa 5-10 %, abhängig von Workload und Hardware.

• Wie kann ich die Sicherheit meiner KI-Workloads überprüfen?

  Phala stellt kryptografische Attestierungen bereit, damit Benutzer und Systeme den Workload und den Laufzeitzustand überprüfen können.

• Wie fange ich an?

  Installieren Sie die Phala CLI, stellen Sie einen Docker-Workload bereit und überprüfen Sie dann den Status, die Protokolle und die Attestierung über die Befehlszeile.

• Welche Arten von Modellen werden unterstützt?

  Phala unterstützt verschiedene Modelle, darunter Qwen, Gemma, DeepSeek, MoonshotAI und Z.ai.

• Wie ist das Preismodell?

  Die Preise variieren je nach GPU-Typ und Nutzung, beginnend bei 3,20 $/GPU/Std. für H200 US.

• Welchen Compliance-Standards entspricht Phala?

  Phala ist SOC 2 Typ I-zertifiziert, HIPAA-konform und hat die ISO 27001-Zertifizierung in Bearbeitung.

• Wie lautet die Uptime-SLA?

  Phala bietet eine 99,9 % Uptime-SLA.