Phala Network repousse les limites de l’IA décentralisée

Le 10 septembre 2024, Phala Network, une plateforme pionnière dans les environnements d’exécution de confiance (TEE), a franchi une étape clé dans sa quête pour une IA décentralisée. La société, fondée en 2019 et à la pointe de l’informatique vérifiable, a dévoilé le tout premier benchmark pour GPU-TEE, marquant une nouvelle ère dans l’IA sécurisée et décentralisée.

Depuis le lancement de son mainnet en 2021, Phala Network a établi un réseau de plus de 40 000 nœuds TEE CPU, offrant une infrastructure solide pour les applications décentralisées. Ces nœuds permettent aux développeurs Web3 de décharger des calculs complexes tout en garantissant la confidentialité et la sécurité des données.

Avec la publication de ce benchmark, Phala prend une avancée significative vers la réalisation de sa vision d’une IA décentralisée en intégrant des GPU Nvidia H100 et H200 dans sa technologie TEE. Cela ouvre la voie à des modèles d’IA de grande envergure, comme LLaMA 3 ou Microsoft Phi, tout en garantissant des normes strictes de confidentialité.

Pour découvrir cette blockchain, nous avons eu l’honneur de recevoir cette semaine deux ambassadeurs de Polkadot en France, et aussi de Phala Network : Stéphane et Benoît. Vous pouvez en apprendre plus sur ces blockchains en consultant cet article sur Polkadot et Phala Network.

Le rôle crucial des TEEs dans l’IA décentralisée

L’intégration des TEEs (Trusted Execution Environments) dans les systèmes d’IA décentralisée joue un rôle essentiel dans la protection des workloads sensibles. En 2024, Nvidia a présenté ses H100 Tensor Core GPUs, intégrant directement des solutions de Confidential Computing (CC), incluant des fonctionnalités comme la mémoire chiffrée et le secure boot.

Grâce à cette adoption des GPUs TEE par Phala, l’IA décentralisée devient plus sécurisée, transparente, et surtout libérée de toute entité centralisée. Cela permet de démocratiser l’accès aux technologies IA tout en garantissant une infrastructure sécurisée à chaque étape.

Performances des GPU-TEE : Un benchmark décisif

Le benchmark de Phala révèle des résultats clés sur la performance sécurisée des GPUs TEE Nvidia H100 :

• Surcoût minimal : Le mode TEE introduit moins de 7 % de surcoût sur les requêtes de modèles LLM classiques, avec un impact quasi nul sur les plus grands modèles comme LLaMA-3.1-70B.
• Scalabilité : Le surcoût devient négligeable pour les grands modèles d’IA, montrant que les tâches intensives des GPU ne sont pas entravées par le mode TEE.

L’avenir de l’IA décentralisée

Alors que la demande en IA décentralisée augmente, l’infrastructure doit suivre. L’informatique confidentielle et l’intégration d’isolations réseau et locatives renforceront la sécurité des systèmes IA. Phala Network, avec ses avancées en GPU-TEE, pose les bases de cette révolution technologique, garantissant un accès équitable à une IA sécurisée et décentralisée.

Le lancement de ce benchmark marque une étape importante pour l’écosystème, ouvrant la voie à de nouvelles opportunités pour les développeurs et les entreprises.

Partager cet article :