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算力长城与安全原点：剖析海光“双芯”产品的内生安全逻辑与万亿参数大模型推演
在算力即国力的2026年，大模型演进的范式正在加速。随着混合专家模型（MoE）向十万亿参数规模挺进，算力基础设施的评价维度已从单纯的浮点运算性能，转向了由“架构安全性、软件生态韧性、计算能效比”构成的三维坐标系。近日，在海光信息2026春季技术沟通会上释出的信号显示，国产处理器已不再满足于单纯的计算性能追赶，而是试图从硅片的底层物理结构出发，通过“内生安全”构建起一道能够抵御AI时代新型威胁的硬件护城河。海光双芯（CPU+DCU）的深度耦合，不仅为万亿级大模型提供了稳定的训练基座，更在后量子密码布局与机密计算领域展示了其作为国产算力底座的战略雄心。
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机密计算开发：AMD SEV-SNP加密虚拟机与Enclave安全通信实战
在云计算场景下，跨虚拟机（VM）内存数据泄露已成为企业核心资产安全的主要威胁。AMD SEV-SNP（Secure Encrypted Virtualization - Secure Nested Paging）技术通过硬件级内存加密和一致性验证，结合SGX Enclave的强隔离特性，构建出零信任架构下的安全通信通道。本文以金融交易系统为例，详解该方案在AWS Nitro实例上的实现路径，实测数据传输延迟增加仅12%，吞吐量达1.2Gbps。
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机密计算架构揭秘：AMD SEV-SNP内存加密与远程认证流程
在云计算和大数据时代，数据安全与隐私保护面临着前所未有的挑战。传统的安全机制往往侧重于网络边界防护，但对于云环境中的虚拟机（VM）内部数据保护相对薄弱。机密计算作为一种新兴的安全技术，旨在确保数据在处理过程中始终处于加密状态，即使云服务提供商或恶意攻击者获取了物理访问权限，也无法获取敏感数据。AMD的SEV-SNP（Secure Encrypted Virtualization - Secure Nested Paging）技术是机密计算领域的一项重要成果，它提供了强大的内存加密和远程认证功能，为云环境中的数据安全保驾护航。
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Arm CCA赋能开发者拥有机密计算能力
Arm年初推出的Armv9架构将是未来3,000亿颗基于Arm架构芯片的技术先驱，而Arm CCA将成为改变行业在应用程序中构建计算环境信任模型的处理方式。
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