SPU安全处理单元项目FAQ

SPU安全处理单元项目FAQ

spu SPU (Secure Processing Unit) aims to be a provable, measurable secure computation device, which provides computation ability while keeping your private data protected. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spu

项目基础介绍

SPU (Secure Processing Unit) 是由SecretFlow团队发起的一个开源项目，旨在构建一个可验证且度量的安全计算设备。此项目特别设计用于在保护隐私数据的同时提供计算能力。SPU采用XLA（Accelerated Linear Algebra）风格的张量操作，并利用MPC（多方计算）作为底层执行引擎来确保数据的隐私安全。项目基于Python进行封装，并且包含了一套简单分布式模块以展示其使用方式，尽管这些模块并非为生产环境设计。SPU支持Linux和macOS平台，并在实验阶段对NVIDIA GPU提供了支持。

主要编程语言：

• 主要: Python
• 辅助: C++, 使用Bazel作为构建系统

新手使用注意事项及解决方案

注意事项1：理解SPU的设计目的

问题：新用户可能误以为SPU可以直接应用于所有场景。

解决步骤:

1. 阅读文档：首先仔细阅读官方文档，了解SPU被设计为一个底层安全计算设备，通常通过SecretFlow框架间接使用。
2. 应用场景明确：确认您的应用是否需要隐私计算，以及SPU提供的安全运行时是否满足需求。

注意事项2：避免在生产环境中直接使用示例模块

问题：新手可能会错误地将示例代码视为生产级代码。

解决步骤:

1. 区分演示与生产：清楚地认识到，SPU包中的分布式模块是为演示目的而设，不具备完整的生产安全性和性能保障。
2. 查阅生产指南：若需在生产部署，应当参考更详尽的部署和安全性指导，确保遵循最佳实践。

注意事项3：配置环境和依赖

问题：安装过程中，可能因环境兼容性或依赖版本问题遇到障碍。

解决步骤:

1. 检查系统要求：确保你的开发环境符合安装指南，包括正确的操作系统版本和支持的硬件。
2. 精确安装依赖：使用requirements.txt文件安装精确版本的Python依赖项，对于特定的C++库或工具，请严格遵循文档中的指引，例如Bazel的正确安装。
3. 环境变量与配置：确保设置好任何必要的环境变量，如指向适当的SDK路径，遵循文档中的环境配置部分。

通过上述步骤，新用户可以更好地准备自己，避免常见的陷阱，顺利启动与运行SPU项目。记得总是参照最新的官方文档，因为它会随项目的演进而更新。

spu SPU (Secure Processing Unit) aims to be a provable, measurable secure computation device, which provides computation ability while keeping your private data protected. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spu