英伟达推出机密计算方案,助力实现私有高性能生产级AI推理
随着大语言模型(LLM)推理在个人、企业及受监管行业中日益广泛地处理敏感数据和专有模型上下文,隐私与安全防护变得至关重要。英伟达通过其机密计算(Confidential Computing)技术,致力于在保护数据隐私和知识产权的同时,提供生产级的高性能AI推理能力,确保大模型在云端及基础设施中的安全可靠运行。
随着大语言模型(LLM)推理在个人、企业及受监管行业中日益广泛地处理敏感数据和专有模型上下文,隐私与安全防护变得至关重要。英伟达通过其机密计算(Confidential Computing)技术,致力于在保护数据隐私和知识产权的同时,提供生产级的高性能AI推理能力,确保大模型在云端及基础设施中的安全可靠运行。
联邦学习项目通常起步于单服务器、少数客户端及各站点单一数据集的基础架构。随着项目规模扩大,跨异构环境的部署与扩展成为关键挑战。文章介绍了如何借助 NVIDIA FLARE 框架,将联邦学习工作负载高效扩展至 Docker 容器、Kubernetes 集群以及超算常用的 Slurm 调度系统,帮助开发者统一跨平台编排并提升分布式隐私计算的扩展能力。