MPS（Mu lt i-Process Service）在不同领域有不同含义，以下是三种主要类型的基本原理分述：
1. 安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC/SMPC）
核心目标：在保护隐私的前提下，允许多方协同计算一个函数，且各方只能获取自己的计算结果，无法推测其他方的输入数据。
基本原理：
（图片来源网络，侵删）
技术协同：
2. 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）
核心目标：基于系统模型预测未来状态，优化控制输入，实现动态系统的最优控制（如车辆路径跟踪）。
基本原理：
应用场景：倒立摆平衡、车辆运动学/动力学跟踪控制等。
（图片来源网络，侵删）
️ 3. GPU多进程服务（NVIDIA Multi-Process Service, MPS）
核心目标：提升GPU利用率，允许多个进程共享同一GPU资源，实现显存隔离和任务并发。
基本原理：
三种MPS的对比与总结
| 类型 | 核心原理 | 关键技术 | 典型应用场景 |
||-|--|--|
| 安全多方计算 | 密码学协议保护隐私数据 | 秘密分享、同态加密、混淆电路 | 金融风控、医疗联合诊断 |
| 模型预测控制 | 模型预测+滚动优化 | 状态转移方程、约束优化 | 车辆控制、机器人平衡 |
| GPU多进程服务| Client-Server架构共享GPU | 显存隔离、任务调度 | AI训练、高并发计算任务 |
> ⚠️ 注意：
建议根据具体场景（如隐私计算、动态控制或GPU优化）选择对应的MPS技术。
