<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>虚拟化 on 二叉树的博客</title><link>https://www.spiritysdx.top/tags/%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%8C%96/</link><description>Recent content in 虚拟化 on 二叉树的博客</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 03 Jul 2026 13:15:25 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://www.spiritysdx.top/tags/%E8%99%9A%E6%8B%9F%E5%8C%96/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>科研与小团队 GPU 共享容器落地方案：Agent 模式纳管内网节点与内网穿透全流程</title><link>https://www.spiritysdx.top/20260703/</link><pubDate>Fri, 03 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.spiritysdx.top/20260703/</guid><description>&lt;h2 id="背景"&gt;背景&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;科研团队或小型技术团队中，GPU 资源往往集中在少数物理机上。这些机器通常部署在机房、实验室内网或家庭宽带环境中，没有固定的独立公网 IPv4 地址，无法通过传统 SSH 方式直接被管理平台纳管。与此同时，多人共享同一台 GPU 机器的需求也越来越普遍——既要隔离各自的运行环境，又要能从外部访问各自的容器。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>