NVIDIA FLARE 的两层架构分别指什么？
一层是长期运行的服务器与客户端父进程，负责维护联邦、认证连接和协调工作；另一层是独立的服务器与客户端作业工作者，按需执行提交的联邦学习作业，作业完成后退出并释放资源。
Scaling Federated Learning Across Docker, Kubernetes, and Slurm with NVIDIA FLARE
（翻译）使用 NVIDIA FLARE 跨 Docker、Kubernetes 和 Slurm 扩展联邦学习
资讯摘要
Federated learning (FL) projects often begin with a straightforward setup: one server, a few clients, and one dataset at each site. As those projects grow…
AI 摘要
NVIDIA 技术博客介绍 NVIDIA FLARE 如何扩展联邦学习：其两层架构将持久化的联邦服务与按需启动的作业执行分离，父进程负责协调与鉴权，作业工作者在各站点本地运行时中启动。FLARE 2.8 支持 Docker 与 Kubernetes，2.9 新增 Slurm 支持，各参与方可保留自有镜像、数据、密钥与调度策略；study 机制在同一部署内提供多租户逻辑隔离。
AI 问答
FLARE 支持哪些作业执行后端？
Docker、Kubernetes 和 Slurm。Docker 与 Kubernetes 部署支持在 FLARE 2.8 中提供，FLARE 2.9 新增 Slurm 支持，分别对应单机容器、集群 Pod 和 HPC 批处理分配。
study 在 FLARE 中有什么作用？
study 在同一部署内提供逻辑多租户边界，限定参与站点、可开启会话的管理员以及作业可见范围；站点通过本地 local/study_runtime.yaml 定义该 study 可用的数据集挂载、镜像、密钥引用、Pod 模板和调度策略。
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