如何解决这个问题?
在今年秋季GTC上 , NVIDIA发布了 DOCA 1.2 。 DOCA 1.2是专门面向零信任(Zero-trust)的安全框架 , 提供了Load Balancers、DPI、 IPS、IDS、下一代防火墙 , 设计安全软件的用户或者安全软件的供应商 , 可以直接通过DOCA API调用在GPU里的硬件加速引擎 , 让数据中心更安全 。
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黄仁勋专门针对Morpheus安全框架进行了讲解 。 他表示 , Morpheus是对未来的数据中心提供了一个更新的思路 , 通过Morpheus可以利用AI的方式进行安全防御 , 而不必根据传统的安全顾问对于恶意攻击或者是其他安全特定模型的识别来进行有限的安全防御 , 利用AI深度学习的方式可以让数据中心得到全方的保护 。
通过Morpheus、通过AI对于安全的保障 , 可以实现600倍快的数据处理的速度 , Morpheus可以通过DPU抓取到的数据特征生成百万、千万级别的模型数量 , 然后在数据中心里面去进行匹配 , 实现数据中心的异常情况全面监控 。
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而且用Morpheus时 , 不用去定义这个行为是恶意还是善意的 , 只看你这个行为是正常的还是异常的 , 只要是异常行为这时候就会去监控和识别 , 判断它到底是一个合理还是不合理的行为 。
宋庆春表示 , 在跟Morpheus的整合上 , 不管是NVIDIA 的以太网还是InfiniBand网络都实现了和Morpheus的整合 , 特别在InfiniBand网络的UFM Cyber-AI和Morpheus的联合 , 不但实现了对网络中异常行为的识别处理 , 同时也实现了对于未来网络中有可能出现的异常情况进行推测 , 做一些预防性的保护 。
NVIDIA 让超级算力飞入“寻常百姓家”
随着Transformers模型的出现 , 现在的数据中心对算力的需求变得越来越大 , 要运行大的模型就需要更多的GPU , 数据并行和模型并行在未来工作训练中同时使用将成为一个趋势 。 如何既保持很高的算力 , 又保证业务的安全性 , 云原生技术对这样一个趋势是必不可少的 。
同时从Inference角度看 ,Inference依然需要很高的算力 。 因为随着现在模型越来越大 , 这时候需要跨服务器、跨Node做Inference 。 为了让Inference效率更高 , Inference走向分布式也慢慢出现了 , 这也需要更高算力和更高的通信能力 。
随着training和Inference技术的发展 , AI将成为数据中心里最主流的应用之一 , 现在数据中心逐渐成为了计算单元 , 算力成为了服务 。
超级计算中心要像一般的数据中心一样为大量的用户提供服务 , 就需要解决数据中心提供商所要解决的问题 , 如在零信任的环境下为租户提供服务、同时对大量的用户提供服务、确保每个租户之间的安全隔离等 。
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