该集成方案利用 NVIDIA DOCA™，将网络安全遥测与 Zero Trust 策略执行直接卸载至 NVIDIA BlueField 数据处理器（DPU）芯片。将安全功能与主机计算分离，可在不对 AI 训练和推理工作负载产生 CPU 及 GPU 性能损耗的前提下，实现线速微分段。
核心要点
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零性能损耗
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该联合解决方案将网络安全遥测与策略执行直接卸载至 NVIDIA BlueField DPU 芯片，为 AI 工作负载完整保留 100% 的主机 CPU 与 GPU 算力。
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硬件隔离防御
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在专用 DPU 硬件内运行安全功能，可保持控制策略相互隔离，免受主机层漏洞或被入侵主机操作系统的影响。
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自主 AI 智能体安全防护
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硬件强制实施的安全边界可防止遭入侵的自主编码代理和软件代理执行未经授权的命令，或在数据中心网络中横向移动。
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线速数据路径强制执行
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Zero Trust 微分段以线速应用于高速 AI 网络架构，在不降低 Token 吞吐量或增加每 Token 成本的情况下实现安全防护。
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全面的无代理 AI 防护
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无需在主机上安装软件代理 (Agent)，即可跨 GPU 训练集群、实时推理节点、PB 级存储以及高性能计算 (HPC) 模型注册表实现统一的 Zero Trust 策略管理。
常见问题
常见问题
该解决方案将主机级沙箱锚定在直接由 BlueField DPU 强制实施的硬件级边界上。如果自主智能体因提示注入、内存投毒或工具操纵而遭到入侵，硬件级微分段可阻止其执行未经授权的命令或在数据中心内横向移动。
不需要。该解决方案通过 DPU 芯片直接实现无代理微分段。这样，企业无需在主机计算节点上安装软件代理，即可保护敏感的 AI 训练流水线、上下文内存、PB 级存储和模型注册中心。
通过在专用 DPU 硬件上运行安全控制，安全处理器与主机操作系统完全隔离。这种架构可确保即使主机环境因主机级漏洞遭到入侵，安全策略仍能保持防篡改并持续运行。
该集成可保护 AI 工厂环境中的核心组件，包括 GPU 训练集群、实时推理节点、智能体 AI 系统、PB 级存储（向量数据库和训练数据集）以及 HPC 模型注册中心。
该解决方案持续识别资产，并自动执行策略更新。这种方式可帮助安全团队梳理依赖关系、快速遏制威胁，并随着 AI 系统的发展自动调整安全策略。
是的，策略强制执行和流量检查可直接在网络架构中以线速进行，在执行安全策略的同时确保数据路径实现最大吞吐量，且不会引入延迟。