この統合は、NVIDIA DOCA™を活用し、ネットワークセキュリティのテレメトリとゼロトラストポリシーの適用をNVIDIA BlueFieldデータ処理ユニット（DPU）のシリコン上に直接オフロードします。セキュリティをホストのコンピュートリソースから分離することで、AIのトレーニングおよび推論ワークロードにおいて、CPUやGPUにパフォーマンスのオーバーヘッドを発生させることなく、ラインレートでマイクロセグメンテーションを実現します。
重要ポイント
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パフォーマンスのオーバーヘッドなし
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この共同ソリューションは、ネットワークセキュリティのテレメトリとポリシー適用をNVIDIA BlueField DPUのシリコン上に直接オフロードし、ホストCPUおよびGPUの計算能力をAIワークロードに100%利用できるようにします。
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ハードウェアによる分離防御
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専用DPUハードウェア上でセキュリティ機能を実行することで、セキュリティ制御を分離し、ホストレベルの脆弱性や侵害されたホストOSの影響を受けないようにします。
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自律性を備えたエージェント型AIを保護
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ハードウェアで強制される境界により、侵害された自律型コーディングエージェントやソフトウェアエージェントが、許可されていないコマンドを実行したり、データセンター内のネットワーク基盤を横方向に移動したりすることを防止します。
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ラインレートでのデータパス適用
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トークンスループットを低下させたり、トークンあたりのコストを増加させたりせずに、ゼロトラスト・マイクロセグメンテーションを高速AIネットワークファブリック全体にワイヤースピードで適用します。
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包括的なエージェントレスAI対応
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GPUトレーニングクラスタ、リアルタイム推論ノード、ペタスケールのストレージ、HPCモデルレジストリに対して、ホストマシンへのソフトウェアエージェントのインストールを必要とせず、統一されたゼロトラストポリシー管理を提供します。
よくある質問（FAQ）
よくある質問（FAQ）
このソリューションは、ホストレベルのサンドボックスを、BlueField DPU上のハードウェアによって強制された境界に直接結び付けます。自律型エージェントが、プロンプトインジェクション、メモリポイズニング、またはツール操作によって侵害された場合、ハードウェアレベルのマイクロセグメンテーションによって、不正なコマンドの実行やデータセンター内でのラテラルムーブメント（横方向の移動）を防ぎます。
いいえ。このソリューションは、DPUシリコンを介してエージェントレスのマイクロセグメンテーションを直接拡張します。これにより、組織は、ホストのコンピュートノードにソフトウェアエージェントを配置することなく、機密性の高いAIトレーニングパイプライン、コンテキストメモリ、ペタスケールのストレージ、モデルレジストリを保護できます。
専用DPUハードウェア上でセキュリティ制御を実行することで、セキュリティプロセッサはホストOSから完全に分離された状態を維持します。このアーキテクチャにより、ホスト環境がホストレベルの脆弱性によって侵害された場合でも、セキュリティポリシーの改ざんを防ぎ、動作を維持できます。
この統合ソリューションは、AIファクトリー環境の主要コンポーネントのセキュリティを確保します。これには、GPUトレーニングクラスタ、リアルタイム推論ノード、エージェント型AIシステム、ペタスケールのストレージ（ベクトルデータベースおよびトレーニングデータセット）、HPCモデルレジストリが含まれます。
このソリューションは、継続的にアセットを特定し、ポリシーの自動更新を適用します。これにより、セキュリティチームは依存関係をマッピングし、脅威を迅速に封じ込めるとともに、AIシステムの進化に応じてポリシーの調整を自動化できます。
はい。ポリシーの適用とトラフィックの検査は、ネットワークファブリック内でワイヤースピードで直接実行されます。これにより、ポリシー適用時にレイテンシーを発生させることなく、データパスのスループットを最大限に維持できます。