GPU Confidential Computing(보안 격리 GPU 컴퓨팅)

개요

GPU Confidential Computing은 GPU에서 처리되는 데이터와 모델을 하드웨어 수준에서 암호화 및 격리하여 보호하는 보안 컴퓨팅 기술이다. 기존 Confidential Computing이 CPU 기반 TEE(Trusted Execution Environment)에 초점을 맞췄다면, 최근 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드가 GPU 중심으로 이동하면서 GPU 메모리 및 연산 영역까지 기밀 실행 환경을 확장하는 기술이 등장했다.

특히 대규모 언어모델(LLM), 의료 영상 분석, 금융 리스크 계산 등 민감 데이터를 GPU에서 직접 처리하는 환경이 증가함에 따라, GPU 레벨의 메모리 암호화·격리·무결성 검증 기술이 필수 요소로 부상하고 있다.

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1. 개념 및 정의

GPU Confidential Computing은 GPU 내부 메모리(HBM), 연산 유닛, 인터커넥트 구간에서 데이터가 암호화된 상태로 유지되도록 보장하며, 외부 시스템·호스트 OS·하이퍼바이저로부터 보호되는 격리 실행 환경을 제공하는 기술이다.

이는 CPU TEE(예: Intel SGX, AMD SEV)와 유사하지만, GPU 워크로드 특성에 맞춰 설계된 하드웨어·펌웨어 기반 보안 아키텍처를 포함한다.

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2. 특징

구분	GPU Confidential Computing 특징	기존 GPU 보안 대비 차별점
메모리 암호화	HBM 실시간 암호화	단순 접근 통제와 차별
실행 격리	VM·컨테이너 단위 분리	공유 GPU 환경 위험 완화
무결성 검증	Secure Boot·Attestation	소프트웨어 기반 보호 한계 극복

GPU 워크로드 중에도 데이터는 암호화 상태를 유지하며, 권한 없는 접근을 차단한다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	주요 기능
Secure GPU Memory	암호화된 HBM	데이터 기밀성 보장
Attestation Service	신뢰 검증 모듈	원격 무결성 확인
Isolation Layer	VM/Container 격리	멀티테넌트 보호

하드웨어 루트 오브 트러스트(Root of Trust)를 기반으로 GPU 펌웨어 및 드라이버 무결성을 검증한다.

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4. 기술 요소

기술 영역	세부 기술	설명
메모리 보호	AES-XTS 기반 암호화	HBM 암호화 처리
원격 검증	Hardware Attestation	클라우드 신뢰 확보
멀티테넌시	MIG(Multi-Instance GPU)	논리적 격리 제공

최근 NVIDIA H100 계열은 Confidential Computing 모드를 지원하며, 클라우드 환경(Azure, GCP 등)에서도 점진적으로 확산되고 있다.

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5. 장점 및 이점

항목	기대 효과	적용 사례
데이터 보호	민감 데이터 유출 방지	의료 AI 분석
규제 대응	개인정보보호·금융 규제 준수	금융 리스크 모델
멀티테넌트 보안	클라우드 GPU 공유 안전성	AI SaaS 플랫폼

GPU Confidential Computing은 AI 모델과 입력 데이터 모두를 보호하는 엔드투엔드 기밀 실행 환경을 제공한다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	적용 환경	고려사항
의료 영상 AI	병원·연구기관	암호화 오버헤드
금융 데이터 분석	클라우드 GPU	키 관리 체계
LLM 추론 서비스	멀티테넌트 SaaS	성능 저하 가능성

도입 시 암호화 성능 영향, 키 관리 인프라, GPU 지원 여부, 클라우드 플랫폼 호환성을 고려해야 한다.

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7. 결론

GPU Confidential Computing은 AI 시대의 보안 요구를 충족하기 위한 핵심 인프라 기술로, GPU 중심 연산 환경에서도 기밀성과 무결성을 보장한다. 대규모 AI 모델과 민감 데이터가 결합되는 환경에서 필수적인 보안 계층으로 자리잡고 있으며, 향후 클라우드 네이티브 AI 아키텍처의 표준 보안 요소로 확산될 전망이다.