A NVIDIA publicou um guia sobre o FLARE que mostra como uma mesma federação de aprendizado federado pode operar em ambientes diferentes, sem exigir que todos os participantes adotem a mesma plataforma. O texto cita Docker, Kubernetes e Slurm como opções de execução em sites distintos.
Segundo o material, o FLARE separa os serviços persistentes da federação dos processos que executam cada trabalho. Isso permite manter autenticação, coordenação e controle da colaboração enquanto os jobs são criados sob demanda no ambiente local de cada site, com uso dos recursos solicitados e encerramento ao fim da tarefa.
O guia informa que o suporte a Docker e Kubernetes está disponível desde o FLARE 2.8 e que o FLARE 2.9 adiciona suporte a Slurm. No caso do Slurm, o sistema de fila define nós, GPUs, CPU, memória e limites de tempo, enquanto o FLARE submete e acompanha cada job.
Outro ponto abordado é o isolamento entre estudos. Cada estudo define quais sites participam e quais usuários podem abrir uma sessão; já cada site associa esse estudo a seus próprios recursos locais, como dados, imagens e segredos, sem expor esses valores aos pesquisadores.
O texto também explica que os jobs podem declarar requisitos portáveis de GPU, CPU e memória, que depois são traduzidos por cada ambiente para suas configurações nativas, como nano_cpus no Docker, requests no Kubernetes ou --cpus-per-task no Slurm.