随着ChatGPT等大型语言模型的兴起，安全Transformer推理成为一个重要研究方向。现有的安全推理方案大多采用交互式协议，客户端与服务器之间需要多轮通信，导致通信负载和延迟较高。本文提出了NEXUS，这是首个非交互式安全Transformer推理协议。在NEXUS中，客户端仅需与服务器进行一轮通信：提交加密输入并接收加密结果，整个推理过程无需额外交互。为了实现这一目标，作者引入了多项新型原语，包括SIMD密文压缩/解压缩、SIMD槽折叠以及安全Argmax操作。这些技术使得NEXUS在通信开销上大幅超越现有方案：相比BOLT (Oakland '24) 降低约372.5倍带宽，相比Bumblebee (NDSS '25) 降低约53.6倍。同时，非交互式特性使得协议可以充分利用硬件加速，GPU版本的运行时加速比达到42.3倍。实验表明，NEXUS可以在37.3秒内完成基于BERT模型的推理，仅消耗164 MB带宽。该工作为安全Transformer推理提供了新的范式，尤其适用于带宽受限或需要低延迟的场景，对隐私计算和LLM服务部署具有重要参考价值。