NVIDIA FLARE 支持 Docker、Kubernetes 与 Slurm 跨平台联邦学习

本次变化

据 NVIDIA 开发者博客 2026 年 9 月 15 日的文章，NVIDIA FLARE 采用两层架构：长期运行的 server/client 父进程负责维护联邦、认证连接与协调工作；独立的 server/client 任务工作进程负责执行提交的联邦学习任务。父进程无需占用 GPU，任务提交后由各站点按配置的执行平台启动工作进程，用完资源后退出。

文章称 FLARE 2.8 引入 Docker 与 Kubernetes 部署支持，2.9 增加 Slurm 支持。站点可分别选择：Docker 用于单主机容器化执行；Kubernetes 通过 Helm 安装父 pod，按调度器放置任务 pod；Slurm 将每个工作进程作为批作业提交，支持单节点或多节点分配及裸执行、Pyxis/Enroot、Apptainer 容器。

study 与资源共享

study 在同一部署内提供逻辑多租户边界，定义参与的客户端站点和可开启会话的管理员用户。站点通过本地 study_runtime.yaml 把 study 映射到数据集挂载、环境变量、Secret 引用、默认镜像以及 Kubernetes pod 模板、Docker 运行时设置、Slurm 分区/账户/QoS 等策略。任务通过 meta.json 中的 resource_spec 以可移植方式声明 GPU、整数 CPU 单元和内存需求，各启动器再翻译为 Docker、Kubernetes 或 Slurm 的原生参数。文章强调 study 适用于共用同一 FLARE 服务器与 PKI、但需要逻辑隔离的实验；需要独立 PKI、独立管理员或独立故障域的应使用独立部署。

限制与待核实

本文未提供实际部署命令、性能数据或测试结果，也未验证异构集群下的具体表现；Docker/Kubernetes/Slurm 支持对应版本以原文为准，本地资源与安全策略仍由各站点自行配置和验证。