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英伟达GPU被曝严重误差,致模子准确率暴跌99.9%

2025-07-27 07:16:57
泉源:

猫眼影戏

作者:

王新华

手机审查

  猫眼影戏记者 游文昌 报道w3u7903ejky2ywls

克雷西 henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

英伟达GPU,被白帽黑客发明了严重误差。

通过一种名为GPUHammer的攻击方法,可以让GPU上跑的大模子,准确率从80%直接掉到0.02%,可以说是渣都不剩。

多伦多大学的研究职员形容,这种攻击就像在模子中引发灾难性的脑损伤。

现在,研究职员已经在英伟达RTX A6000上乐成测试了这种攻击,但不扫除其他型号也可能受到影响。

英伟达这边建议用户实验一项防御步伐,但这种步伐会让模子性能下降10%。

那么,这个误差究竟是怎么一回事呢?

不是Bug,而是“物理攻击”

GPUHammer是首个乐成攻击GPU显存的Rowhammer攻击。

它并不是通过代码改动模子文件,而是直接对你的显存“物理下手”。

它属于Rowhammer攻击的一类:攻击者通过重复“敲击”内存某一行,引发相邻行中的比特翻转(从0酿成1,从1酿成0),从而悄悄改动数据。

以前Rowhammer只能攻击CPU用的内存,现在,GPU也中招了。

在GPUHammer中,研究职员乐成翻转了深度学习模子中的权重指数位。

好比FP16浮点数,只要翻转一个要害位,指数就能飙升16倍——模子准确坦率接塌了。

在实验中,研究职员对AlexNet、VGG、ResNet等经典神经网络架构提倡了攻击。

效果批注,纵然是单个比特的翻转也可能导致模子性能的彻底瓦解。在受到攻击后模子的准确率就会从80%(BaseAcc)直接暴跌至0.1%(DegradedAcc.)。

在这种情形下,自动驾驶汽车可能会过失地识别交通标记,而在医疗AI情景中则可能爆发误诊。

而在云机械学习平台或VDI设置等共享GPU情形中,恶意租户可能会对相邻的事情负载提倡GPUHammer攻击,从而影响推理准确性或破损缓存的模子参数。

可以说,GPUHammer对AI时代的基础设施有着杀绝性的攻击。

那么,有没有什么步伐可以阻止这工具呢?

为了回应GPUHammer的攻击,英伟达宣布了一份清静通知。

英伟达提醒用户可以开启一项名为系统级纠错码(ECC)的;げ椒。

ECC(纠错码)的原理是:在每段内存数据旁边,特殊加几位“校验码”。一旦有比特翻转,好比0酿成了1,ECC就能自动识别并纠正。

不过它只能修复单个比特过失,遇上双比特翻转,只能发出忠言,没法调解。

别的,ECC照旧一把“双刃剑”,在缓解GPUHammer的同时,还会导致GPU性能的衰退。

研究团队体现,系统一样平常默认禁用ECC,由于它存储在带外的单独内存区域中,启用它会导致6.5%的内存开销和减速。而在A6000GPU上启用ECC会导致12%内存带宽损失,机械学习应用速率会降低3%-10%

别怕,你的游戏不会崩

不少网友在谈论区,发出了疑问:GPUHammar不会影响我打游戏吧?

定心,研究团队批注,虽然现在尚未发明影响GPU比特翻转的基础缘故原由,但差别的GPU设置、设计在受Rowhammer攻击时有着显着区别。

例如,RTX3080、A100等芯片就接纳了与A6000 GDDR完全差别的DRAM架构,这些架构的保存使芯片避开了Rowhammer的影响。

并且,在未来的GPU的开发中,若是GPU集成了片上ECC(on-die ECC),就可以纠正单位翻转,并默认检测双位翻转。这就进一步使Rowhammer对GPU的攻击越发难题。

别的,在云端情形中,NVIDIA的MIG和神秘盘算(CC)手艺通过内存隔离,能有用阻止多租户共享统一DRAM存储,从而避免Rowhammer类攻击生效。

不过,AI越强盛,盘外招也越隐藏,GPUHammer只是最先,未来模子的清静建设才刚刚最先。

[1]https://arstechnica.com/security/2025/07/nvidia-chips-become-the-first-gpus-to-fall-to-rowhammer-bit-flip-attacks/?comments-page=1#comments[2]https://thehackernews.com/2025/07/gpuhammer-new-rowhammer-attack-variant.html

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责编:徐林

审核:摩丝

责编:龚自珍

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