LLVMhammer：通过 Rowhammer 位翻转让 LLM 推理变慢 4-16%

研究者提出 LLVMhammer，这是首个利用 Rowhammer 位翻转攻击拖慢 LLM 推理的方法，攻击目标是 Triton JIT 编译管线的优化 pass。位翻转让 Triton 生成功能相同但性能更差的 GPU kernel，且由于 Triton 会把编译好的 kernel 缓存到磁盘，一次攻击就能造成持久性变慢。实验在 NVIDIA RTX 4090 和 AMD RX 7900 XTX 上测试了 Qwen2.5-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct、Mistral-7B-Instruct-v0.3、Deepseek-llm-7B-chat 四个模型，单 GPU 推理延迟增加 4-16%。位翻转还能破坏输出质量，BERTScore 最低降到 25%。