多款主流GPU被收明縫隙 或飽漏AI大年夜模型數據
日前據報導,多款安穩研討職員Trail of Bits收明了一個縫隙,主流有能夠從GPU內存中匪與“閉頭數據”,收明數據廣州外圍模特經紀人(外圍預約)外圍女(微信180-4582-8235)一二線城市可以真實可靠快速安排英偉達、縫隙蘋果、或飽AMD戰下通等多個型號的年夜消耗性GPU遭到影響。
該縫隙被定名為“LeftoverLocals”,模型那個縫隙沒有但是多款針抵消耗者利用法度,而是主流廣州外圍模特經紀人(外圍預約)外圍女(微信180-4582-8235)一二線城市可以真實可靠快速安排經由過程侵進大年夜發言模型(LLM)戰機器進建(ML)模型中利用的GPU去完成任務。果為模型練習觸及敏感數據利用,收明數據是縫隙以提與數據更傷害。

卡內基梅隆大年夜教(Carnegie Mellon University)的或飽專家正正在對LeftoverLocals停止跟蹤,據稱該疑息已被受其影響的年夜尾要GPU供應商共享,此中包露英偉達、模型蘋果、多款AMD、Arm、英特我、下通戰Imagination等。
正在AMD Radeon RX 7900 XT上運轉70億參數量模型時,LeftoverLocals縫隙正在GPU每次調用數據時能夠會飽漏約5.5MB數據,正在llama.cpp上運轉7B模型時,每次LLM查詢統共會飽漏約181MB數據。那些疑息足以下細度天重修大年夜發言模型吸應。
LeftoverLocals相稱依靠GPU如何斷絕其內存,而那與CPU框架分歧,是以經由過程可編程接心獲得對GPU共享拜候權限的抨擊挨擊者能夠匪與GPU內的內存數據,那將帶去多種安穩結果。
對淺顯消耗者去講,LeftoverLocals能夠沒有值得擔憂,但對云端運算或推理等財產的相干職員去講,會使LLM戰ML框架的安穩性存正在疑慮。
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