SpliTEE：GPU辅助TEE加差分隐私加速私密LLM推理
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SpliTEE：GPU辅助TEE加差分隐私加速私密LLM推理
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AI 综述
Shashie Dilhara Batan Arachchige等作者发表论文提出SpliTEE，一种面向私密LLM推理的拆分架构：把推理分散到Intel TDX可信执行环境与不可信GPU之间，并用差分隐私替代加密来保护中间表示，据称推理速度接近纯TDX方案的两倍。 该工作对LLM推理的关键函数做了全局敏感度分析以界定差分隐私噪声规模，并推导出噪声消除的浮点误差上界。基于Llama-3.2-3B和Qwen3-4B的实验显示，SpliTEE比Slalom最多快43%且准确率更高。
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最新进展10月7日 12:00
SpliTEE：用 GPU 辅助 TEE 结合差分隐私实现快速私密 LLM 推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv：cs.LGSpliTEE：用 GPU 辅助 TEE 结合差分隐私实现快速私密 LLM 推理
SpliTEE 将 LLM 推理拆分到 Intel TDX TEE 与不可信 GPU 之间，并用差分隐私替代加密保护中间表示，使推理速度接近纯 TDX 方案的两倍。该工作对 LLM 推理关键函数做了全局敏感度分析以界定 DP 噪声规模，并推导出噪声消除的浮点误差上界。基于 Llama-3.2-3B 和 Qwen3-4B 的实验中，SpliTEE 比 Slalom 最多快 43% 且准确率更高。
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