斯坦福课程笔记：GPU 非确定性与云原生安全中的信任问题

作者在完成斯坦福高级网络安全课程后，总结了对 GPU 与云基础设施信任的五点思考。核心问题是 GPU 浮点非确定性：不同代际 GPU（如 NVIDIA A100 与 H100）在相同模型和相同数据上训练会因舍入差异得到不同权重，因此审计方无法通过重跑训练验证提供方是否如实执行。文章称业界正在探索记录舍入方向、SNARK/zk-proof 等方案，使跨硬件训练可审计，并认为这与 NeoCloud、GPU PaaS 的信任模型直接相关。内容为个人课程学习总结，非官方研究结论。

AI推荐理由 文章提出一个具体且重要的问题：GPU 浮点非确定性导致同一模型、同一数据在不同 GPU 代际（如 A100 与 H100）上训练得到不同权重，使审计方无法简单重跑训练来验证算力提供方是否按承诺执行。这直接关系到 NeoCloud、GPU PaaS 的信任模型，并提到记录舍入方向、SNARK/zk-proof 等方向。属于个人学习总结，非官方研究或可验证实验，观点需谨慎对待。