如何利用容器安全技术(如Kata Containers)为训练环境提供沙箱隔离?
在多租户的AI基础设施中,数据安全和模型知识产权保护是至关重要的挑战。传统的Docker或Kubernetes容器虽然提供了资源隔离,但它们共享宿主机的内核。这意味着如果容器内存在内核漏洞,或租户恶意利用了Namespace和Cgroup的...
在多租户的AI基础设施中,数据安全和模型知识产权保护是至关重要的挑战。传统的Docker或Kubernetes容器虽然提供了资源隔离,但它们共享宿主机的内核。这意味着如果容器内存在内核漏洞,或租户恶意利用了Namespace和Cgroup的...
概述:AI训练中的“驱动黑洞” 在容器化(如Docker或Kubernetes)的AI训练环境中,GPU驱动版本的兼容性是一个常见的痛点。许多用户错误地认为只要在容器内安装了正确的CUDA运行时库,问题就解决了。然而,GPU的核心驱动是运行...