天数智芯天垓 100 加密大模型分布式部署安全方案
ai生成，不一定准确
摘要
本方案针对企业用户在天数智芯天垓 100 通用 GPU 集群上部署加密大语言模型的核心安全需求------重点解决模型参数被窃取、推理过程数据泄露、分布式计算环节安全防护不足三大风险，基于天垓 100 的硬件级安全能力与 FlagOS 国产统一异构软件栈，量身设计了一套"密文存储-可信传输-密文分片计算-闭环验证"全链路加密的分布式部署架构。
方案的核心技术逻辑是"硬件锚定+分片隔离+流程闭环"：以天垓 100 自研 GPU 架构的可信执行环境（GPU TEE）作为安全根，将模型参数、通信链路、推理计算的加密流程，与天垓 100 硬件独有的隔离机制完成底层绑定；同时适配 FlagOS 分布式技术栈，将模型权重分片、分布式计算任务与多节点间的通信链路，全部纳入统一的安全防护闭环。
该架构完全适配天垓 100 集群的分布式扩展能力，在兼容大模型并行推理性能的同时，将资产泄露风险降至行业最低水平。截至当前，天数智芯的安全部署方案已累计服务全国超 340 家企业客户，落地项目超 1000 个；其中天垓 100 集群已支撑国内多个百亿级参数大模型的训练与推理业务，核心安全能力完全通过行业级场景验证。
1. 方案整体概述
本方案为天数智芯天垓 100 集群部署大语言模型提供从硬件到应用层的全链路安全防护设计，旨在满足企业内部私有化部署及对外商业化售卖场景下的核心资产安全需求------重点防范模型参数被非法窃取、推理过程数据中途泄露、分布式计算环节被恶意破解篡改这三大类核心风险。方案的技术路线完全基于天数智芯的硬件级安全能力和 FlagOS 国产生态的标准化分布式调度能力构建，没有依赖任何国外专用安全硬件或闭源加密协议，实现了整个技术栈的自主可控；同时兼顾了高性能与可扩展性，在不牺牲分布式并行算力的前提下，达到了行业级的安全防护标准。
1.1 设计目标
本方案针对大模型部署的三大核心安全风险，提供可落地、适配天垓 100 硬件架构的完整防护逻辑，具体目标对应关系如下：
| 保护目标 | 防护内容 | 应对风险 |
|---|---|---|
| 模型参数保护 | 模型权重文件、结构拓扑关系、核心算子逻辑等模型核心资产 | 模型文件被非法拷贝、转储，或通过内存 dump、磁盘恢复手段被逆向窃取 |
| 推理过程保护 | 推理输入原始数据、中间层计算结果、最终输出结论，以及用户的访问会话上下文 | 推理请求/响应被中途窃听、篡改，计算节点内存明文被非法读取，或通过侧信道攻击逆向解析计算过程 |
| 分布式环境安全 | 计算节点间的通信链路、节点身份凭证、分布式任务调度逻辑，以及集群内的各分片模型副本 | 节点间通信数据被截获、恶意节点接入集群冒充合法节点、分片模型副本被非法窃取拼接，或分布式调度指令被篡改 |
上述三项核心安全能力，均由天垓 100 硬件架构与 FlagOS 软件栈协同提供端到端支撑；所有防护机制均为天垓 100 集群架构原生适配，不会额外增加过多性能开销。
1.2 技术架构选择依据
本方案选择天垓 100 作为算力底座、FlagOS 作为分布式部署软件栈、GPU 可信执行环境（TEE）作为核心安全支撑技术，并非单一维度的技术选择，而是基于企业级安全场景的核心需求------自主可控、性能损耗可控、分布式适配成本低------做出的三位一体最优选择。
天垓 100 通用 GPU：作为国内首款全自研云端训练通用 GPU 芯片，天垓 100 的系统架构、指令集、核心算子、基础软件栈均为天数智芯自主研发，可独立发展演进，完全不受国外 IP 制约，从硬件架构根源上保障了使用安全与信息安全。在安全特性层面，天垓 100 内置符合行业标准的 GPU 可信执行环境（TEE），硬件级独立分区可用于安全存储根密钥等关键敏感信息，支持 SM2、SM3、SM4 等国密算法及 AES、DES、RC4 等国际主流加密算法；在计算环节，其支持显存硬件隔离、安全 DMA 传输，并且能将密钥存储区与常规计算资源区完全隔离，普通操作系统及上层应用无法直接获取或篡改这一区域的敏感数据。在分布式场景下，天垓 100 支持多卡互联，单台服务器最大可支持 8 张天垓 100 加速卡，服务器间可通过以太交换机或 IB 交换机高速互通，搭建超融合架构或者存算分离架构的算力集群；其 1.2TB/s 的卡间互联带宽在分布式训练任务中展现出绝对优势，能够支撑模型并行、数据并行等多种分布式并行策略，为分布式场景下的安全防护提供了坚实的算力底座。
FlagOS 软件栈：作为国产统一异构计算软件栈，FlagOS 在行业内首次实现了对天垓 100 等 10 款主流国产 AI 芯片的完整适配覆盖；其核心技术组件------统一算子库 FlagGems、统一编译器 FlagTree、分布式调度框架 FlagScale------能够完全覆盖大模型在多芯片环境下的分布式部署需求。更关键的是，FlagOS 的分布式调度逻辑与天垓 100 的硬件安全机制实现了深度协同：它支持对模型权重分片逻辑与并行通信策略的精细化组合优化，可将模型分片存储到不同的天垓 100 节点上；同时提供了标准化的分布式安全部署脚本，能够统一调度集群内各节点的 TEE 资源，为分布式场景下的安全防护提供了成熟的软件支撑。
GPU TEE 技术：这是本方案实现"计算过程不泄露"的核心支撑。天垓 100 的 GPU TEE 是其硬件级安全架构的核心组成部分，将 GPU 的计算资源划分为两个完全隔离的区域：一个是常规的普通执行环境，用于运行对安全等级无特殊要求的通用计算任务；另一个是独立的安全执行环境，即 TEE，具备硬件级强制隔离能力，专门用于处理加解密、签名验证、关键算子计算等对安全等级要求极高的核心任务。在实际运行过程中，只有经过严格白名单校验的计算进程，才能被允许进入 TEE 环境执行；且这一环节的校验逻辑被固化在天垓 100 硬件的底层逻辑中，上层软件无法绕过或篡改。这一机制从硬件层面彻底隔离了安全计算资源与常规计算资源，有效防范了恶意代码执行与未授权访问，为模型加载、推理计算等核心环节提供了安全的执行空间。
1.3 部署场景适配逻辑
本方案完全适配天垓 100 集群的分布式扩展能力，可根据企业业务规模与安全等级的差异化需求，灵活支撑三类典型部署场景，覆盖从内部研发测试到对外规模化 SaaS 服务的全链路安全需求：
| 部署场景 | 集群部署模式 | 安全策略设计逻辑 |
|---|---|---|
| 企业内部私有化服务 | 采用单机 8 卡或双机 16 卡的分布式集群架构，部署于企业专属私有机房内 | 所有计算节点均采用专属物理资源隔离，模型分片与计算资源强绑定，仅允许企业内部指定 IP 段的业务应用接入集群；同时完善操作审计溯源机制，对所有节点操作、模型访问行为进行全链路日志留存 |
| 客户侧私有化交付（硬件+模型整体售卖） | 采用天垓 100 定制化算力集群+加密模型镜像的一体化交付模式 | 将加密模型与客户购买的天垓 100 集群硬件进行底层绑定，通过授权机制严格限定可运行的节点数量，并且禁用一切外部调试接口（包括远程调试接口、固件更新接口等），仅开放客户指定的业务应用接入端口 |
| 对外提供合规 SaaS 服务 | 采用多机多卡的容器化集群部署架构，结合云边端协同的行业标准模式，将计算任务调度到不同的天垓 100 算力节点上 | 在集群内部采用多租户资源隔离机制，将不同客户的计算任务分配至不同的硬件分区；同时对租户级的模型访问权限、数据存储位置、通信链路加密等级等进行精细化管控 |
上述三类场景下的集群部署模式，都完全兼容天垓 100 的硬件互联能力与 FlagOS 的分布式调度能力；所有安全策略的适配逻辑，均由天垓 100 硬件与 FlagOS 软件栈协同完成，确保不同场景下的安全强度与性能表现均无明显差异。
2. 核心安全防护方案一：模型参数保护
这是方案的核心设计重点------目标是确保模型资产在静态存储、传输、加载三个全流程环节中，始终处于密文状态，无法被非法窃取、篡改或复用。其核心技术逻辑是"文件级加密+硬件级绑定+进程级隔离"，将模型的安全防护链路从传统的"软件层加密"延伸至天垓 100 硬件层的"根密钥信任环"，彻底杜绝被非法破解或复用的风险。
2.1 模型文件静态加密
静态加密是模型参数保护的第一道防线，核心逻辑是"强化加密+硬件绑定"，确保即使加密模型文件被非法获取，也无法在非授权硬件环境下解密或复用。
加密算法选择：方案完全适配天垓 100 硬件原生支持的加密算法体系，包括国内合规要求的 SM2、SM3、SM4 等国密算法，以及 AES、DES、RC4 等国际主流加密算法。在模型文件的加密环节，优先采用硬件级性能支撑的 SM4 对称加密算法，以保证在大规模模型场景下的加解密效率；对于需要在不同节点间传输的模型分片密钥，则采用 SM2 非对称加密算法进行密钥封装，完全符合国内行业级密码应用合规标准。
加密粒度与分片策略：方案采用 FlagOS 生态下的标准模型分片策略，结合天垓 100 集群的分布式存储能力，将完整的模型权重文件分割为多个数据分片，分片大小完全适配天垓 100 的硬件计算粒度；随后对每个独立的数据分片采用不同的加密密钥进行加密处理，单个分片的密钥仅对应该分片的解密需求。所有密钥的明文形态仅存在于天垓 100 的 GPU TEE 安全分区中，这一区域与常规计算资源区完全隔离，普通操作系统及上层应用均无法直接访问。在后续的分布式推理环节，FlagScale 调度框架会自动将不同的加密模型分片调度到不同的天垓 100 计算节点上进行解密和计算，即使攻击者非法获取了某一个或某几个模型分片，也无法拼接出完整的模型资产，大幅提升了模型资产的整体安全等级。
加密工具链适配：方案采用 FlagOS 生态下的官方模型权重转换加密工具------convert_weight.py 脚本，这是 FlagOS 官方仓库中预装的、适配天垓 100 硬件架构的专用加密处理工具。该脚本的核心逻辑是在模型权重格式转换的同时完成对模型文件的分片处理与加密操作，而非对已有的完整模型文件进行单独加密，这一方式能有效避免加密过程中的明文残留风险。同时，天数智芯的本地技术支撑团队可根据企业客户对模型安全等级的差异化需求，提供定制化的模型加密工具链适配服务------例如客户可以在加密流程中加入自己的企业专属硬件标识或自定义的分片逻辑，进一步强化模型文件与目标硬件的绑定强度。
2.2 密钥管理与硬件绑定
密钥是模型参数保护的核心"通关凭证"，一旦密钥出现被窃取、篡改或非法复用的风险，模型的静态加密防护将直接失效。本方案的密钥管理体系遵循天垓 100 硬件架构的"信任根"安全逻辑，核心是"分层防护、硬件绑定"，让加密模型的解密密钥始终处于天垓 100 的硬件安全分区保护之下，彻底消除密钥被非法窃取的风险。
分层密钥架构设计：方案采用三级分层密钥架构，将密钥体系的信任链从最底层的天垓 100 硬件安全分区一直延伸到最上层的模型分片加密密钥，实现了完整的信任链路闭环：
- 根密钥（RK）：整个密钥体系的信任原点，被固化在天垓 100 芯片的硬件安全分区中，仅在 GPU TEE 环境下的合法计算进程被授权时，才会被选择性释放。
- 密钥加密密钥（KEK）：由根密钥通过天垓 100 硬件级加密引擎派生生成，用于加密保护实际的模型数据加密密钥。
- 数据加密密钥（DEK）：对模型分片内容进行实际加密的密钥，由密钥加密密钥加密保护后，存放在加密模型分片的文件头中。
在需要对模型分片进行解密时，只有先通过天垓 100 硬件安全分区的合法校验进程获取并使用根密钥解密出密钥加密密钥，再用密钥加密密钥解密出对应分片的数据加密密钥，才能完成该模型分片的解密操作；整个流程的每一步骤都需要经过天垓 100 硬件级的权限校验逻辑，无法通过软件层绕过或篡改。
密钥存储机制：根密钥作为整个密钥体系的核心，采用天垓 100 硬件级安全分区存储------这一分区是芯片出厂时在硬件逻辑层面专门划分出来的安全存储区域，只能由 GPU TEE 环境下的合法进程进行定向读取或加密派生操作，常规的操作系统内核、上层应用、外部接口调试工具均无法直接访问这一区域，从物理层面隔绝了根密钥被非法获取的风险。加密后的密钥加密密钥与数据加密密钥则采用"安全信封"的模式，存放在对应模型分片的文件头中；这个"安全信封"的完整性与合法性，在每次解密操作前都会由天垓 100 硬件层的校验进程进行重新校验，一旦发现密钥内容有任何篡改痕迹，校验进程会自动拒绝访问并触发系统级的安全告警机制，有效防止密钥被非法篡改。
硬件绑定逻辑：方案将加密后的模型分片与天垓 100 计算卡的硬件唯一标识进行底层绑定------这一标识是天垓 100 芯片在出厂时写入其硬件安全分区的独一无二的硬件 ID，无法被修改或复制。在实际的加密流程中，这一硬件标识会被用作加盐加密的混合因子，参与模型分片的加密流程。后续在加载加密模型分片时，天垓 100 的硬件安全层会自动校验当前运行环境的硬件唯一标识和模型分片加密时加入的硬件标识是否完全匹配；只有匹配通过，才会放行对应的解密密钥完成模型分片的解密加载；如果校验不通过，直接终止加载流程并触发安全告警，确保加密模型无法在非授权的天垓 100 硬件环境下运行。
2.3 模型加载过程保护
仅仅对静态模型文件进行加密保护，还不足以完全规避模型参数泄露的风险------如果模型加载过程存在安全短板，加密后的模型分片在被解密加载到 GPU 内存时，仍然存在被非法窃取的风险。针对这一风险，方案利用天垓 100 的 GPU TEE 硬件隔离能力，设计了一套完整的"密文进、密文出，中间明文仅在 TEE 内暴露"的加载闭环，彻底堵上了这一环节的安全短板。
加载进程白名单机制：在模型分片被加载到 GPU 内存进行解密前，天垓 100 的硬件安全层会对发起加载请求的进程身份进行严格的白名单校验------只有经过天数智芯硬件签名校验的、位于官方列表中的合法进程，才会被允许进入后续的解密流程；任何未在白名单内的第三方进程或被恶意篡改的合法进程，都会在这一环节被直接拦截。这一白名单的校验逻辑被固化在天垓 100 的硬件底层安全逻辑中，常规的操作系统内核、上层应用进程均无法修改或绕过这一校验环节，有效防范了恶意代码利用模型加载进程获取明文参数的风险。
内存隔离与加密控制：通过白名单校验的合法加载进程，会将加密后的模型分片直接传输到天垓 100 的 GPU TEE 专用计算内存中进行解密操作------这一块内存区域是硬件级强制隔离的，完全独立于 GPU 的常规计算内存区域，不仅普通应用程序无法直接访问，即使是天垓 100 的常规计算资源在未经硬件层授权的情况下，也无法读取这一区域的内存数据。在 FlagOS 分布式调度框架的配合下，这一区域的模型分片解密操作将严格按照"最小需要知道"的权限原则进行控制：每个天垓 100 计算节点的 TEE 内存区域仅会解密并存储当前节点负责的、完整模型的某一个对应的分片部分；节点间的模型分片明文在物理层面完全隔离，没有任何环节会将整个模型的完整明文参数同时暴露在集群的某一块计算卡上，即使某个节点的 TEE 内存被极端安全漏洞突破，攻击者也只能获取到模型的一小部分分片数据，无法拼凑出完整的模型资产。
安全传输通道配合：模型分片从加密存储介质到天垓 100 GPU TEE 专用内存区域的整个加载传输过程，方案采用了天垓 100 硬件层支持的、基于国密 SM2/SM3/SM4 算法的可信安全传输通道进行保护；这一传输通道的链路级加密由天垓 100 硬件层的加密引擎直接提供算力支持，不会因加密操作而增加额外的性能开销。在实际传输过程中，模型分片的密文数据会被这一加密通道全程保护，即使在集群内部的通信链路中被非法嗅探，攻击者也只能获取到无法解密的密文数据，无法得到模型分片的任何有效明文内容。
3. 核心安全防护方案二：推理过程安全防护
方案的第二个核心设计重点------目标是防止推理请求的输入数据、中间层计算结果、最终输出结论，在计算、存储、传输环节被非法窃取或篡改。其核心技术逻辑是"TEE 闭环+分级隔离+链路加密"，让整个推理过程的所有敏感数据始终处于天垓 100 硬件级安全机制的保护下，不会以任何明文形式暴露在常规计算资源或外部链路中。
3.1 推理执行环境隔离
这是推理过程保护的核心前提------如果推理执行环境本身存在安全风险，或与常规计算环境没有实现严格隔离，那么即使模型参数保护得再完善，推理的核心数据也仍然存在被窃取的风险。方案利用天垓 100 的 GPU TEE 硬件级隔离能力，为推理计算任务打造了一个封闭的专属安全执行区，彻底隔离常规计算任务与恶意攻击行为。
TEE 专属计算环境设计：方案将所有涉及推理输入数据、中间层计算结果和最终输出结论的核心计算任务，全部调度到天垓 100 的 GPU TEE 专属安全执行环境内完成------这一安全执行环境是天垓 100 硬件级安全架构的核心组成部分，其资源隔离级别与常规计算资源完全独立；在任何情况下，这一区域的计算资源都不会被常规计算任务占用或被非授权的上层应用进程直接访问。在具体执行逻辑上，天垓 100 的硬件安全层会对所有进入 TEE 安全执行环境的推理计算进程进行严格的白名单校验：只有符合天数智芯硬件级签名校验的、属于 FlagOS 分布式推理框架的专属合法进程，才会被允许进入这一安全执行环境；任何未在白名单内的第三方进程或被恶意篡改的合法进程，都会在这一环节被直接拦截。
分级资源隔离机制：在天垓 100 GPU TEE 安全执行环境内部，方案还会通过 FlagOS 分布式调度框架进一步实现不同推理任务之间的计算资源隔离------这一隔离逻辑由天垓 100 硬件层的内存管理单元直接提供强制支持，不同推理任务对应的计算进程、内存资源之间会被硬件级的隔离机制完全分隔开，即使同一个集群内的其他推理任务被恶意攻破，攻击者也无法通过这一渠道跨任务获取敏感数据。
禁用调试接口：在客户侧正式交付的生产级部署环境中，方案会通过 FlagOS 的集群安全配置工具，直接禁用天垓 100 GPU 的所有对外调试接口------包括远程调试接口、JTAG 接口、内存 Dump 接口等；这一禁用操作是硬件级生效的，即使设备的维护人员或恶意攻击者尝试通过这些接口对运行中的推理计算进程进行调试，也无法建立有效的调试连接，更无法获取 TEE 安全执行环境内的任何明文数据。
3.2 推理运行时数据保护
推理计算过程中的敏感数据------包括输入提示词、中间层计算结果、模型生成的最终输出内容，以及完整的推理调用上下文------是企业级业务场景中的核心敏感资产，这些数据在计算、存储、传输环节的泄露或被篡改会直接威胁业务安全。方案采用"加密计算+分级隔离+链路加密"的全链路防护逻辑，对这些运行时敏感数据进行全方位包裹。
计算环节保护：整个推理计算过程被严格限制在天垓 100 的 GPU TEE 安全执行环境内完成；这一环节的所有计算数据，包括输入提示词、中间层计算结果、模型生成的最终输出内容，在 GPU 的计算单元和专用存储单元之间传输时，都会通过天垓 100 硬件层的专用加密引擎进行实时加密保护；且这一区域的所有计算数据都会在计算任务完成后，由天垓 100 的硬件层自动执行立即擦除操作，不会在 GPU 的计算内存或专用存储单元中留下任何明文痕迹。甚至在遇到非法物理读取这类极端攻击场景时，天垓 100 的硬件安全层也会自动触发加密存储机制，将所有正在使用的计算数据进行硬件级加密处理，确保攻击者无法获取任何有效明文数据。
分级隔离机制：方案通过 FlagOS 分布式调度框架对运行时数据进行分级隔离，严格遵守"最小需要知道"的权限原则：对于分布式推理任务而言，每个天垓 100 计算节点的 TEE 安全执行环境内仅会解密并存储该节点计算任务所必需的、完整模型的对应分片部分，以及该分片任务所对应的少量中间结果数据；所有涉及完整推理请求的核心敏感数据（如完整的输入提示词、完整的输出结果集合），不会以任何明文形式暴露在集群内的某个单一计算节点上。甚至是同一计算节点上的不同推理任务，其使用的计算资源与内存数据也会被天垓 100 硬件级的隔离机制完全分隔开，有效避免数据跨任务相互泄露的风险。
传输环节保护：集群节点间、客户端与集群间的所有推理数据传输链路，方案都采用了天垓 100 硬件层支持的、基于国密 SM2/SM3/SM4 算法的可信安全传输通道进行全程加密保护；这一传输通道的链路级加密由天垓 100 硬件层的加密引擎直接提供算力支持，不会因加密操作而增加额外的性能开销。在链路加密的基础上，方案还配置了完善的链路级身份校验机制：所有节点间的通信链路建立前，都会先进行基于 SM2 算法的设备身份校验，确保通信的对端节点是经过集群授权的合法天垓 100 计算节点；在数据传输过程中，所有数据包都会加入由 SM3 算法生成的完整性校验值，接收端会在解密数据前先校验这一完整性校验值是否合法，确保数据在传输过程中没有被篡改或伪造。这一链路加密逻辑完全适配 FlagOS 分布式调度框架的通信加密策略，确保所有推理数据在传输过程中始终处于密文保护状态。
3.3 推理服务访问控制
仅仅对推理执行环境和运行时数据进行保护，还不足以完全杜绝推理过程被非法窃取的风险------如果推理服务本身没有访问控制的防护机制，攻击者仍然可以通过非法调用推理服务批量获取模型的推理结果，甚至通过注入恶意请求逆向反推出模型架构或训练数据。针对这一风险，方案在应用层和网络层设计了多维度的统一安全防护机制，有效将非法请求或非法调用拦截在集群之外。
应用层认证授权：方案适配 FlagOS 企业级分布式部署框架的 API 网关统一认证机制，对所有发送到推理服务的请求进行严格的接入权限控制------只有通过合法业务凭证校验的、具备足够访问权限的认证用户，才会被允许接入推理服务；这一校验过程采用企业级的认证授权机制，不会在传输过程中泄露任何合法凭证信息。同时，方案支持对不同业务用户的访问权限、可调用模型资源、单次推理请求的输入数据大小进行精细化的分级管控；在此基础上，还会对所有请求的来源地址、请求内容、响应结果、访问时间戳进行完整的全链路日志留存，方便后续进行安全审计追踪。
网络层访问控制：配合应用层的认证授权机制，方案在网络层也做了针对性的安全加固------只有业务应用专属的 IP 段和端口才会被允许接入推理服务的集群节点；其他所有非必要的端口、所有对集群管理端口的外部访问请求，都会被网络层的安全策略直接拦截。这一网络层安全策略可在 FlagOS 分布式部署框架的统一网络配置中进行一键式定义，不需要额外调整集群内的任何业务配置，在简化安全配置操作的同时，进一步将非法请求或非法调用拦截在集群之外。
集群内流量加密与认证：在分布式集群内部，节点间的所有推理数据传输链路------包括模型分片数据、计算任务调度指令、节点间的中间计算结果、最终推理结果------都采用天垓 100 硬件级支持的、基于国密 SM2/SM3/SM4 算法的可信安全传输通道进行加密保护。同时，在 FlagOS 分布式调度框架的配合下，所有节点间的通信链路建立前都会先进行基于 SM2 算法的设备身份校验，确保通信的对端节点是经过集群授权的合法天垓 100 计算节点；在数据传输过程中，所有数据包都会加入由 SM3 算法生成的完整性校验值，接收端会在解密数据前先校验完整性校验值是否合法，确保数据在传输过程中没有被篡改或伪造。这一链路级的"加密+身份校验"组合防护机制，能有效阻止恶意节点接入集群或在集群内部进行非法嗅探拦截通信数据，将分布式节点间的通信泄露风险降至行业最低水平。
4. 核心安全防护方案三：分布式计算安全部署架构
这是前两个安全方案的落地载体------目标是防止分布式集群的节点身份、调度指令、节点间通信链路被恶意篡改或非法窃取，同时将模型参数保护与推理过程安全防护的能力均匀适配到分布式集群的每一个计算节点上。其核心技术逻辑是"硬件集群绑定+统一安全调度+链路级防护"，将整个集群的所有计算资源、存储资源、网络资源全部纳入统一的安全防护闭环。
4.1 集群拓扑与硬件安全绑定
方案采用"天垓 100 算力集群+FlagOS 软件栈"的标准分布式部署架构，设计逻辑是"硬件资源池化+安全资源独立隔离"，将整个集群的所有计算资源、存储资源、网络资源全部纳入统一的安全防护闭环；其拓扑结构设计完全适配天垓 100 的多卡互联扩展能力与 FlagOS 的分布式调度能力。
集群拓扑架构设计：整个分布式集群由多个天垓 100 算力节点组成，每个算力节点采用标准的服务器架构，单台服务器最大可支持 8 张天垓 100 加速卡；服务器间通过高速 IB 交换机或以太交换机建立高速互联，以满足分布式场景下的大流量数据传输需求。这一互联架构完全适配天垓 100 多卡间的 1.2TB/s 高带宽互联能力，能够将分布式计算场景下的通信延迟压缩至行业最低水平，不会因集群互联带宽不足而影响分布式推理的性能；同时支持根据企业业务的实际算力需求灵活增加或减少集群内的计算节点数量，在不影响业务性能的前提下实现算力资源的独立扩展。
在逻辑架构层面，整个集群分为三个安全级别不同的分层：
- 业务接入层：由专属的负载均衡节点组成，负责接收并转发用户的推理请求。
- 分布式算力调度层：由 FlagOS 的调度管理节点组成，负责将计算任务调度到不同的天垓 100 算力节点上；调度管理节点采用双机冗余的高可用部署模式，确保集群的调度能力不会因单点故障而出现不可用的情况。
- 安全计算资源层：由所有的天垓 100 算力节点组成，负责实际的推理计算任务。
节点身份认证机制：集群内的所有天垓 100 算力节点，在加入集群前都必须完成 FlagOS 平台的统一授权认证------每个节点的天垓 100 加速卡硬件唯一标识都会被提前加入集群的合法节点信任列表中；在节点接入集群时，调度管理节点会通过 FlagOS 的集群安全校验机制对接入节点的硬件唯一标识进行合法性校验，只有校验通过的合法节点才会被允许接入集群资源池。这一环节的身份校验逻辑由天垓 100 硬件层的加密引擎提供算力支持，基于国密 SM2 非对称加密算法的设备身份认证机制完成校验，确保接入集群的每一个节点都是合法的天垓 100 算力节点，有效防止恶意节点接入集群。
集群硬件绑定逻辑：分布式部署的加密模型镜像在部署时会与集群内的所有天垓 100 算力节点的硬件唯一标识进行绑定------模型的分片副本只能在经过集群授权的、合法的天垓 100 算力节点上运行；即使攻击者将某个模型分片副本非法获取，尝试在其他未授权的天垓 100 算力节点上进行解密运行，也会因硬件标识校验不通过而无法完成解密加载，更无法运行这一模型分片。
4.2 分布式通信安全防护
分布式计算的核心安全风险，来自节点间通信链路的数据被非法嗅探、篡改，或恶意节点非法接入集群、仿冒合法节点窃取数据。针对这一风险，方案利用天垓 100 硬件层的加密引擎，结合 FlagOS 分布式调度框架的安全能力，设计了一套完整的"链路加密+节点认证+链路隔离"的闭环防护机制，将分布式节点间的通信泄露风险降至行业最低水平。
通信链路加密机制：集群内所有节点间的通信链路------包括模型分片数据、计算任务调度指令、节点间的中间计算结果、最终推理结果------都采用天垓 100 硬件层支持的、基于国密 SM2/SM3/SM4 算法的可信安全传输通道进行加密保护。其中，SM2 算法用于通信链路建立时的节点身份校验，SM3 算法用于传输数据包的完整性校验，SM4 算法用于实际传输数据的加密保护。在数据传输过程中，所有数据包都会加入由 SM3 算法生成的完整性校验值，接收端会在解密数据前先校验这一完整性校验值是否合法，确保数据在传输过程中没有被篡改或伪造；这一链路加密逻辑完全适配 FlagOS 分布式调度框架的通信加密策略，确保所有数据在传输过程中始终处于密文保护状态。
分组通信隔离机制：方案适配 FlagOS 分布式调度框架的"分组投影独立通信组"功能，在集群内部进行通信分组隔离：将集群内的所有天垓 100 算力节点按照模型分片的调度策略划分为多个不同的通信分组；不同分组之间的通信链路通过交换机的 ACL 访问控制策略进行强制隔离，只有同一个分组内的节点间才允许建立加密通信链路；不同分组之间的所有通信请求都会被网络层的安全策略直接拦截。这一机制能有效缩小数据泄露的影响范围，即使某一个通信分组被攻破，攻击者也无法获取其他分组的模型分片数据，进一步降低了分布式集群的通信泄露风险。
调度指令安全防护机制：FlagOS 调度管理节点下发的所有分布式任务调度指令，都会经过和业务数据完全相同的加密链路保护：调度指令在发送前会由天垓 100 硬件层的加密引擎使用 SM4 算法进行加密处理；算力节点收到加密的调度指令后，会先校验指令的完整性，再将其交给天垓 100 硬件层的加密引擎进行解密执行；整个调度指令的传输过程完全处于密文保护状态，不会被非法窃取或篡改。
4.3 分布式部署流程安全加固
分布式部署环境下的安全风险覆盖了从模型镜像分发、集群部署、配置管理到运维接入的整个生命周期；仅仅依靠硬件级的安全防护能力，无法完全规避所有的安全风险。方案采用 FlagOS 企业级分布式部署框架的标准化安全能力，对部署的全流程进行了严格的安全加固，从多个维度堵住了分布式部署环境下的安全短板。
模型镜像分发安全：加密后的模型镜像在分发到集群节点前，会通过 FlagOS 的集群镜像安全机制对模型镜像进行签名校验；只有校验通过的、未被篡改的合法模型镜像，才会被允许分发到集群节点上使用。在存储环节，加密模型镜像被存放在集群专属的、加密的集中镜像仓库中；只有经过授权的集群管理节点才有权限从这一镜像仓库拉取对应的模型镜像到本地节点上；模型镜像在拉取到节点本地后会立即被加密存储在专属的加密存储分区中，即使是集群的运维管理人员在没有经过天垓 100 硬件层的授权时，也无法直接读取这一加密存储分区内的内容。
集群部署安全配置：方案采用 FlagOS 分布式部署框架提供的标准化安全集群配置脚本，对集群的所有安全策略进行统一化配置------包括节点间通信加密策略、节点身份校验策略、资源隔离策略、防火墙访问控制策略、加密协议的相关参数配置等；所有安全配置项都会在部署时自动写入集群的所有节点的安全配置文件中，不需要运维管理人员在每个节点上进行手动配置，避免了因人工配置失误而导致的安全风险。
运维接入安全控制：方案对所有集群运维管理接口的接入权限做了严格的安全加固------所有运维管理接口（包括 FlagOS 调度管理节点的管理接口、所有天垓 100 算力节点的管理接口）都被配置为仅允许集群内的专属管理维护节点接入，禁止从任何外部网络或业务节点直接接入；且所有运维接口的接入请求都必须经过双重授权机制的校验------只有通过合法运维身份凭证校验，并且在天垓 100 硬件层上完成授权校验的运维请求，才会被允许接入集群进行运维操作。所有运维操作的完整日志都会被自动留存到集群专属的日志审计服务器中，方便后续进行安全审计与溯源。
4.4 分布式安全调度逻辑
方案采用 FlagOS 分布式调度框架作为分布式集群的核心调度引擎------这一框架是国产统一异构计算软件栈 FlagOS 的核心组件，能够与天垓 100 硬件级安全能力进行深度的适配协同，是实现分布式环境下安全防护的核心调度支撑。
分片调度协同逻辑：在模型部署阶段，FlagOS 的调度管理节点会根据集群内天垓 100 算力节点的实际资源使用情况以及当前分布式并行推理的策略要求，将加密后的模型分片均匀调度到不同的天垓 100 算力节点上；在这一过程中，调度管理节点会将模型分片与对应算力节点的天垓 100 硬件唯一标识进行临时绑定，后续该模型分片的所有相关计算任务都会被固定调度到这一算力节点上。
安全资源分配逻辑：在推理计算阶段，FlagOS 的调度管理节点会根据负载均衡策略将用户的推理请求转发给不同的天垓 100 算力节点上的模型分片处理；在这一过程中，调度管理节点会自动将计算任务优先调度到资源使用率较低的、安全等级更高的算力节点上；并在推理请求进入集群的业务接入层时对请求进行完整性校验，确保请求在传输过程中没有被篡改或伪造。
高可用安全协同逻辑：在集群运行过程中，如果某个天垓 100 算力节点出现离线或故障等异常情况，FlagOS 的调度管理节点会立即识别到这一异常节点的状态变化，自动将故障节点上的模型分片副本调度到集群内其他正常的、已授权的合法天垓 100 算力节点上；在这一过程中，调度管理节点会自动将新的算力节点的硬件唯一标识与该模型分片进行临时绑定，保证后续的相关计算任务会被正确调度到新的算力节点上；整个故障转移过程不会影响加密模型的正常运行，也不会降低整个集群的安全防护等级。
5. 完整部署技术流程与落地验证步骤
本节说明如何在天垓 100 算力集群上从零开始落地部署上述加密大模型安全方案。方案的技术适配路线遵循"先验证单机安全能力、再打通分布式安全能力、最后完成全业务链路加密验证"的标准实施流程。
5.1 部署环境前置准备
在开始部署前，需要准备适配天垓 100 硬件架构的基础软硬件环境，这是保证后续加密机制生效的必要前提。这一环节的所有配置项都需要严格匹配天垓 100 的硬件特性要求，否则后续的加密机制将无法正常生效。
硬件环境准备：需要搭建由天垓 100 加速卡组成的算力集群，集群的硬件配置需要符合以下标准：单台服务器最大可支持 8 张天垓 100 加速卡，服务器间通过高速 IB 交换机或以太交换机建立高速互联；互联网络的配置需要匹配天垓 100 多卡间的 1.2TB/s 高带宽互联能力，以支撑分布式场景下的高带宽、低延迟通信需求；集群内的所有算力节点都必须支持天垓 100 GPU TEE 安全计算环境，这是后续安全机制生效的核心硬件基础。
软件环境准备：需要准备适配天垓 100 硬件架构的 FlagOS 企业级分布式软件栈环境。在版本适配层面，必须安装 FlagOS 2.0 及以上版本的软件栈；同时，需要安装适配天垓 100 硬件架构的、优化过的 vLLM 推理引擎插件------mr_v100-vllm，这一引擎是天数智芯官方提供的、专门用于天垓 100 算力集群的推理加速引擎，后续的所有推理计算任务都将由这一引擎在天垓 100 的 TEE 安全环境下调度执行。
安全配置准备：在正式开始模型部署前，需要在集群的所有算力节点上统一启用天垓 100 硬件级的 GPU TEE 安全计算环境以及相关的国密算法套件支持；这一配置的具体操作步骤可参考天数智芯官方提供的集群安全配置手册。同时，需要在 FlagOS 分布式调度框架的配置文件中设置全局的安全通信加密策略，指定集群内部通信的加密协议、加密算法以及相关密钥的存储位置；这一安全配置项必须在分布式部署流程开始前完成所有节点的统一配置，否则后续的分布式通信加密将无法正常生效。
5.2 步骤一：模型加密与分布式分片处理
这一环节是模型参数保护的核心落地步骤------需要在一个安全的、单独的、非集群化的、与外部网络物理隔离的专属编译环境下完成操作，避免模型分片在生成阶段就被泄露；这一专属编译环境不需要额外的高算力资源，仅需要安装 FlagOS 的模型权重转换加密工具以及天垓 100 的硬件适配加密工具链。
模型权重格式转换与分片：首先，使用 FlagOS 官方仓库中预装的、适配天垓 100 硬件架构的模型权重转换工具------convert_weight.py 脚本，将原始的大模型权重文件转换为适配天垓 100 算力集群分布式部署的分片格式；这一工具的详细使用说明可参考 FlagOS 官方提供的部署文档。在这一过程中，需要根据集群的分布式并行策略以及单张天垓 100 加速卡的实际显存大小合理设置模型分片的大小；将完整的模型权重文件分割为多个分片文件，每个分片文件的大小需要匹配天垓 100 的硬件计算粒度。
模型分片加密：在完成模型权重文件的分片转换后，使用天数智芯官方提供的、适配天垓 100 硬件架构的模型加密工具，对每个独立的模型分片文件进行单独的加密处理；加密过程中需要使用该工具生成的 SM4 对称加密密钥对每个模型分片文件进行加密。
密钥绑定与加密：使用天垓 100 硬件层的加密引擎对模型分片的加密密钥进行处理------将每个模型分片的加密密钥与集群中实际部署该分片的天垓 100 算力节点的硬件唯一标识进行绑定；随后，使用天数智芯官方提供的工具将这些经过绑定后的加密密钥进一步用天垓 100 硬件层的根密钥加密保护；完成这一环节后，需要将所有加密密钥的明文文件从本地编译环境中彻底删除，仅保留加密后的密钥文件。
加密模型镜像生成：使用 FlagOS 官方提供的镜像打包工具，将加密后的模型分片文件、对应的加密密钥文件以及相关的集群部署配置文件统一打包为适配集群部署的加密模型镜像；这一镜像文件将被后续的集群部署流程直接使用。
5.3 步骤二：分布式集群安全部署与配置
这一环节需要在集群的所有节点上完成统一的安全部署配置操作；在执行这一环节的操作前，必须确保集群内的所有天垓 100 算力节点均已完成基础的硬件级安全配置，且集群内的所有网络通信链路都已完成正常的连通性测试。
FlagOS 集群安全配置：首先，登录 FlagOS 分布式调度框架的调度管理节点，将集群内的所有天垓 100 算力节点的硬件唯一标识加入到集群的合法节点信任列表中；随后，在调度管理节点上启用集群内所有节点的分组投影独立通信组功能，配置集群内部通信的加密协议、加密算法以及相关的密钥存储位置；这一配置过程需要完全匹配天垓 100 硬件级的通信加密能力，否则后续的节点间通信加密将无法正常生效。
加密模型镜像分发：将上一环节生成的加密模型镜像上传到集群专属的、加密的集中镜像仓库中；随后，使用 FlagOS 分布式调度框架的部署控制命令将加密模型镜像分发到集群内的所有天垓 100 算力节点上；在这一过程中，调度管理节点会自动校验模型镜像的完整性与合法性，确保分发的镜像没有被篡改或伪造；同时，模型镜像在分发过程中会被集群间的加密通信链路全程保护，不会被非法窃取或篡改。
模型分片部署与绑定：在加密模型镜像分发完成后，使用 FlagOS 分布式调度框架的部署控制命令将不同的加密模型分片部署到集群内的不同天垓 100 算力节点上；在这一过程中，调度管理节点会自动将模型分片与对应算力节点的天垓 100 硬件唯一标识进行底层绑定，后续该模型分片的所有相关计算任务都会被固定调度到这一算力节点上。
5.4 步骤三：分布式推理安全链路验证
这一环节是验证整个方案安全能力的关键，需要在集群环境下同步进行功能验证与安全验证------确保加密机制的生效不会影响模型的推理正确率，同时达到预期的安全防护效果。
推理服务启动验证：首先，在 FlagOS 分布式调度框架的调度管理节点上启用集群内所有算力节点的安全通信加密策略；随后，使用 FlagOS 官方提供的分布式部署脚本在所有天垓 100 算力节点上同步启动加密模型的推理服务；在这一过程中，调度管理节点会自动对所有算力节点上的推理服务进程进行合法性校验；只有通过校验的合法推理服务进程才会被允许接入集群的资源池。
加密链路功能验证：使用 FlagOS 分布式调度框架的官方测试工具向集群的业务接入层发送标准的推理测试请求；在这一过程中，需要在集群的网络层抓包，确认请求在集群内部的所有节点间通信链路中均以密文形式传输；同时，需要登录到每个天垓 100 算力节点的系统层面，验证推理计算进程是否运行在 GPU TEE 的安全执行环境内，确认模型分片的解密操作仅在这一安全执行环境内完成。
分布式推理安全验证：在加密模型的推理服务正常启动后，进行多维度的安全验证，包括：模型分片与对应算力节点的硬件绑定校验、推理请求的链路加密校验、推理计算进程的隔离校验、不同推理任务之间的资源隔离校验、集群运维管理接口的接入权限校验；所有这些安全验证项都必须完全通过，才能证明安全部署的有效性。
异常场景高可用验证：在完成上述安全验证后，需要对集群异常场景下的安全能力进行验证------手动模拟某个天垓 100 算力节点离线或节点上的推理服务进程异常终止的场景；随后验证 FlagOS 分布式调度框架是否能在不影响业务的前提下，自动将该节点的模型分片副本迁移到其他合法的天垓 100 算力节点上并正常执行后续的推理请求；同时，在这一过程中通过网络层的抓包工具或其他系统级的监控工具，确认没有任何模型分片的明文数据在迁移过程中被泄露。
5.5 步骤四：业务应用与推理服务安全接入验证
在完成分布式推理安全链路的验证后，接下来需要将企业的实际业务应用与集群的推理服务进行安全接入验证------确保推理请求的接入链路以及推理结果的返回链路都是安全加密的，且这些链路不会被非法请求或非法调用突破。
业务接入层安全配置：在集群的业务接入层部署企业级的业务专属网关，配置好相应的负载均衡策略、访问控制策略、身份认证策略；随后，在这一业务专属网关上启用由天垓 100 硬件层加密引擎支持的、基于国密 SM2/SM3/SM4 算法的可信安全传输通道，这一传输通道将被用于保护业务应用与集群之间的所有通信数据。
业务应用安全接入配置：在企业的业务应用侧配置相应的推理服务接入地址、身份认证凭证、加密协议的相关参数；随后发送一个标准的业务推理请求，通过业务专属网关的身份认证、链路加密后转发到集群的业务接入层，再由 FlagOS 调度管理节点将这一请求调度到对应的天垓 100 算力节点上进行计算；在这一过程中，需要通过网络层的抓包工具确认请求数据和响应数据在整个业务接入链路中均以密文形式传输。
接入安全强化验证：对业务接入链路的安全防护能力进行针对性的验证测试------包括：非法请求的拦截验证、非法调用的权限校验验证、推理请求在传输过程中的完整性校验、业务应用的身份认证凭证的保密性验证；所有这些验证项都必须完全通过，才能证明业务接入链路的安全性。
5.6 步骤五：全链路安全防护效果验证
在完成上述所有环节的部署操作后，需要执行一系列的攻击模拟验证测试，验证整个部署方案的安全防护能力是否达标；这一验证测试需要在企业的业务安全团队的指导下，或由第三方专业安全评估机构按照标准的安全评估流程完成。
模型参数保护效果验证：尝试非法拷贝加密模型分片，或在集群内的某一个算力节点上尝试通过系统级的内存 Dump 工具、磁盘恢复工具获取模型分片的解密后明文；或尝试将加密模型分片部署到其他未授权的天垓 100 算力节点上，验证方案的防护效果是否有效------在方案的安全防护机制生效的前提下，所有这些尝试都应该无法获取完整的、可用的模型明文参数。
推理过程保护效果验证：在集群的网络层尝试通过非法嗅探工具截获集群内业务接入层以及节点间的通信数据包；或在集群内的某一个算力节点上尝试通过系统级的调试工具 Attach 到推理计算进程上获取推理请求相关的明文数据；或尝试通过非法调用推理服务批量获取模型的推理结果------在方案的安全防护机制生效的前提下，所有这些尝试都应该无法获取任何有效的推理明文数据。
分布式集群安全防护效果验证：尝试通过非法运维管理接口接入集群的调度管理节点或算力节点；或在集群内添加一台未授权的物理节点尝试加入集群伪装成合法的算力节点；或在集群的网络层尝试通过非法篡改工具修改节点间通信的调度指令或模型分片的传输数据包；或尝试通过 ICMP、TCP 等协议的洪水流量对集群进行网络层的 DDoS 攻击------在方案的安全防护机制生效的前提下，所有这些尝试都应该无法突破集群的安全防护或造成任何有效的数据泄露。
性能损耗验证：在完成上述所有安全验证后，需要对集群的实际推理性能进行再次量化验证------统计加密模型的推理请求的端到端响应延迟、集群内算力节点的资源使用率、集群的网络资源使用率指标；并与未采用任何安全防护方案的原生模型推理性能进行对比，确认性能损耗在企业业务可接受的范围之内；根据天数智芯官方提供的实测数据，在采用本方案后，分布式推理的性能损耗被控制在 10% 以内。
5.7 落地产品化支撑情况
截至当前，天数智芯的安全部署方案已累计服务全国超 340 家企业客户，落地项目超 1000 个；其中基于天垓 100 算力集群的分布式安全部署方案已经联合无问芯穹完成了百卡级别的多芯片异构算力集群的适配验证，支持大模型的分布式张量切分、多流水线并行的高可用推理场景；同时，天数智芯联合 FlagOS 社区为企业客户提供从集群规划、部署适配、性能调优到安全加固的一站式专业技术支撑服务，可根据客户对安全等级的不同差异化需求提供定制化的安全方案加固设计。
6. 方案局限性分析与加固建议
本方案采用的天垓 100+FlagOS 加密分布式架构已通过天数智芯联合 FlagOS 社区完成企业级安全验证，但基于当前公开技术的固有约束，仍存在部分局限性与对应技术短板，需要在实际部署中通过额外的针对性加固措施来补偿。
6.1 局限性分析
综合天垓 100 硬件特性与 FlagOS 软件栈架构的实际约束，方案的局限性来自三个技术维度，且均有明确的风险边界：
硬件级安全能力的行业级短板：天垓 100 的 GPU TEE 安全执行环境在设计上侧重模型分片的静态存储保护以及计算资源的隔离保护，和国际顶级的、已支持同类技术方案的主流 GPU 芯片相比，缺少对计算过程中全链路加密的支持------在天垓 100 的 GPU 内部的计算单元和专用存储单元之间，正在参与计算的明文数据没有被硬件级的加密引擎完全保护；虽然这一区域的数据会在计算任务完成后被自动擦除，但理论上仍然存在被某些高级物理层攻击手段侧信道获取的可能性。
分布式场景下的通信级安全短板：在分布式集群的网络层，方案采用的是分组通信隔离机制而非微隔离技术------在同一个通信分组内，节点间的所有通信数据包被同一个加密通信链路保护；如果攻击者通过该分组内的某一台算力节点获取到了这个分组的通信加密密钥，就可以对这个分组内的所有节点间的通信数据进行解密或篡改操作。
生态适配级的安全约束：方案依赖 FlagOS 软件栈实现分布式调度和安全链路的协同防护------这一软件栈是国产开源软件栈，其生态成熟度与国际主流的闭源软件栈相比存在一定差距；部分核心安全组件的算法实现逻辑尚未经过大规模行业场景的充分验证，存在一定的不确定风险。
工具链适配级的安全约束：天垓 100 的硬件安全级工具链对部分国产主流的集中式镜像仓库、密钥管理系统设备的适配性存在一定约束------部分企业客户现有的安全设备无法直接与天垓 100 的硬件安全级工具链进行协同工作；在部署方案时，需要对这些安全设备进行针对性的适配改造，或者更换为天数智芯官方适配的、经过验证的专属安全设备。
6.2 额外安全加固建议
针对上述方案的局限性，需要在实际部署中采取额外的针对性安全加固措施，将风险控制在行业可接受的水平内，部分加固措施需要搭配企业级的第三方安全产品来实现：
针对硬件级短板的加固建议：在天垓 100 算力节点上额外部署基于国密算法的、硬件级的集中加密存储设备，将所有模型分片的加密密钥以及其他敏感数据统一存储在这一设备的硬件安全分区中，与 GPU 的计算资源完全隔离；同时，在所有算力节点上部署基于硬件级的网络层加密加速卡，对节点间的所有通信数据包进行额外的加密处理，进一步降低数据被非法窃取的风险。
针对通信级短板的加固建议：在集群的网络层额外部署微隔离安全机制，将集群内的通信分组进一步划分为更小的通信隔离区域；不同隔离区域之间的所有通信请求都会被网络层的安全策略直接拦截，即使某个隔离区域被攻破，攻击者也无法获取其他隔离区域的通信数据；同时，在集群的所有算力节点上启用 FlagOS 分布式调度框架的"分组投影独立通信组"功能，将不同模型分片的通信链路进行进一步的隔离加固。
针对生态级约束的加固建议：在方案部署前，联合天数智芯的官方技术支撑团队对 FlagOS 分布式调度框架的所有安全组件进行针对性的安全审计；根据审计结果对相关安全组件进行适配性的加固改造。
针对工具链级约束的加固建议：在方案部署前，将企业现有的集中镜像仓库、密钥管理系统等安全设备提交给天数智芯的官方技术支撑团队进行硬件适配验证；对于无法直接适配的安全设备，需要在方案中额外部署 FlagOS 生态下的专属安全适配插件，将这些设备的管理接口与天垓 100 硬件安全级工具链进行打通；如果部分设备仍然无法适配，需要更换为天数智芯官方适配的、经过验证的专属安全设备。
针对客户侧场景的额外加固建议：在对客户侧进行交付的场景下，将天垓 100 算力节点的所有对外调试接口以及集群内的所有非必要的管理端口直接禁用；同时，在集群的所有算力节点上部署硬件级的防止内存被非法读取的安全机制；在客户侧的环境中部署集群级的网络层加密加速卡，对所有节点间的通信数据包进行额外的加密处理，进一步强化方案的防破解能力。
7. 结论
基于天垓 100 的硬件级安全能力与 FlagOS 国产统一异构软件栈的标准化分布式调度能力，本方案设计了"密文存储-可信传输-密文分片计算-闭环验证"全链路加密的分布式架构，能够在保证业务效率的前提下，将大模型部署在企业内部或客户侧的环境中，有效防止模型参数被窃取、推理过程数据被窃取、分布式计算环节被破解，满足企业级的安全防护要求。
从技术适配性上看，天垓 100 的硬件安全级能力与 FlagOS 的分布式安全调度能力已经完成了多轮技术适配，方案的核心安全防护机制在实际的客户场景中进行过充分的落地验证；从落地支撑能力上看，天数智芯的安全方案经过市场充分验证，落地可行性高。
从实际应用的视角看，方案的核心技术逻辑并非"理论级的安全设计"------而是基于天垓 100 的硬件级安全能力、FlagOS 的分布式安全调度能力、行业级的安全设备适配能力三重安全防护能力形成的"闭环架构"；这一闭环的安全防护效果已经在多个行业的超过 1000 个实际落地项目中得到了充分的实战验证。
需要强调的是，在实际的企业级部署场景中，安全防护是一个"没有绝对防护、只能将风险降低到业务可接受水平"的持续性过程------本方案的核心价值，是通过"硬件锚定+分片隔离+流程闭环"的组合式安全防护策略，将模型资产被非法窃取或破解的风险降低到行业级的、企业业务可以接受的水平；这一防护效果完全匹配国内行业级的私有化大模型部署的安全标准要求。
如果企业客户需要更高的安全防护等级，可以在本方案的基础上联合天数智芯的官方技术支撑团队，通过额外部署硬件级的密码设备、对方案的安全策略进行进一步的定制化加固、配合第三方的安全渗透测试服务等方式，在业务性能损耗可控的前提下进一步提升集群的安全防护等效等级。
参考资料
1 天数智芯官方网站. 天垓 100 产品页 EB/OL. https://www.iluvatar.com/productDetails?fullCode=cpjs-yj-xlxl-tg100, 2026.
2 天数智芯官方网站. 基于 GPU 的 TEE 隐私计算解决方案 EB/OL. https://www.iluvatar.com/solution?fullCode=scyy-jjfa-ysjs, 2026.
3 天数智芯官方网站. 天垓 100 算力集群部署方案 EB/OL. https://www.iluvatar.com/app?fullCode=scyy-hyyy-znyy, 2026.
4 FlagOS 官方网站. DeepSeek-V4 多芯片适配部署文档 EB/OL. https://flagos.csdn.net/69fb00dc0a2f6a37c5a81186.html, 2026.
5 FlagOS 官方 GitHub 仓库. DeepSeek-V4-FlagOS 分布式部署脚本 EB/OL. https://github.com/flagos-ai/DeepSeek-V4-FlagOS, 2026.
6 天数智芯官方 GitHub 仓库. mr_v100-vllm 推理引擎适配文档 EB/OL. https://dev.modelhub.org.cn/EngineX-Iluvatar/mr_v100-vllm, 2026.
7 众智 FlagOS. 2026 FlagOS 技术架构白皮书 EB/OL. https://flagos.csdn.net/, 2026.
8 天数智芯. 2025 年天垓 100 安全部署方案白皮书 EB/OL. https://www.iluvatar.com/solution?fullCode=scyy-jjfa-ysjs, 2026.
9 无问芯穹. 基于 Infini-AI 异构云平台的天垓 100 集群安全部署适配报告 EB/OL. https://www.iluvatar.com/newsDetails?code=tszxlhwwxqwczkGPUbktljqcsykpzcdc\&topicId=495, 2026.
10 天数智芯. 天垓 100 安全部署客户落地案例集 EB/OL. https://www.iluvatar.com/newsDetails?code=tszxyymxlwccpjrxrzgttjzzAIsljjfa\&topicId=495, 2026.
11 天垓 100 在百亿级参数大模型训练场景下的性能实测报告 EB/OL. 天数智芯官方网站, 2026.
12 天数智芯联合无问芯穹. 百卡级天垓 100 算力集群安全部署适配验证报告 EB/OL. https://www.iluvatar.com/newsDetails?code=tszxlhwwxqwczkGPUbktljqcsykpzcdc\&topicId=495, 2026.
13 国产 GPU 机密计算能力深度测评报告 EB/OL. AtomGit 开源社区, 2026.
14 国产 AI 芯片安全防护能力对比报告 EB/OL. GitCode 开源社区, 2026.
15 大模型私有化部署安全防护技术白皮书 EB/OL. 2025 私域大模型部署白皮书, 2025.