📌 Secure Distributed AI Inference Workloads on Slingshot Kubernetes Clusters - Utz-Uwe Haus (HPE) - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Secure Distributed AI Inference Workloads on Slingshot Kubernetes Clusters - Utz-Uwe Haus (HPE) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Secure Distributed AI Inference Workloads on Slingshot Kubernetes Clusters - Utz-Uwe Haus (HPE) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Secure Distributed AI Inference Workloads on Slingshot Kubernetes Clusters - Utz-Uwe Haus (HPE) в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

Secure Distributed AI Inference Workloads on Slingshot Kubernetes Clusters - Utz-Uwe Haus (HPE)

Traditional HPC systems offer various levels of job isolation, including secure RDMA enclaves, but often assume a ‘friendly neighbor’ shared batch system environment outside of that. Creating end-to-end attested workflows on them is still a novel development. Kubernetes clusters, on the other hand, offer more isolated execution environments, but network separation typically ends at the VLAN level. We present a method to execute workloads in a attested environment using RDMA and IP network separation at the linux namespace level on HPE Slingshot. In a setup where K8s is used to run elastic inference workloads.

Comments