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提出SpliTEE：GPU辅助TEE结合差分隐私的LLM推理

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报道摘要

SpliTEE 将 LLM 推理拆分到 Intel TDX TEE 与不受信任的 GPU 之间，并用差分隐私保护中间表示，避免加密带来的量化问题。作者对 LLM 推理关键函数做了全局敏感度分析，并推导出掩码与噪声抵消的浮点误差上界。基于 Llama-3.2-3B 和 Qwen3-4B 的实现比全 TDX 推理快近 2 倍，比 Slalom 最多快 43% 且准确率更高。

摘自 arXiv cs.AI

报道时间线

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10月7日

12:00
arXiv cs.AI
SpliTEE：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 与不受信任的 GPU 之间，并用差分隐私保护中间表示，避免加密带来的量化问题。作者对 LLM 推理关键函数做了全局敏感度分析，并推导出掩码与噪声抵消的浮点误差上界。基于 Llama-3.2-3B 和 Qwen3-4B 的实现比全 TDX 推理快近 2 倍，比 Slalom 最多快 43% 且准确率更高。

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