Integrasi AI dan DePIN: Kebangkitan Jaringan GPU Terdistribusi
Sejak 2023, AI dan DePIN telah menjadi topik hangat di bidang Web3, dengan kapitalisasi pasar masing-masing mencapai 30 miliar dolar AS dan 23 miliar dolar AS. Artikel ini akan membahas persimpangan antara kedua bidang ini, dengan fokus pada analisis perkembangan protokol terkait.
Dalam tumpukan teknologi AI, jaringan DePIN memberdayakan AI dengan menyediakan sumber daya komputasi. Karena perkembangan perusahaan teknologi besar menyebabkan kekurangan GPU, pengembang lain kesulitan untuk mendapatkan cukup GPU untuk pelatihan model AI. DePIN menawarkan alternatif yang lebih fleksibel dan lebih efisien biaya, dengan memberikan insentif kontribusi sumber daya melalui hadiah token. Jaringan DePIN di bidang AI mengumpulkan sumber daya GPU dari pemilik individu ke pusat data, menyediakan pasokan yang terpadu bagi pengguna.
Ringkasan Jaringan DePIN AI
Render
Render adalah pelopor jaringan P2P yang menyediakan kemampuan komputasi GPU, awalnya fokus pada rendering grafis untuk konten kreatif, kemudian memperluas jangkauannya untuk mencakup tugas-tugas komputasi AI. Jaringan GPU-nya telah digunakan oleh perusahaan besar di industri hiburan seperti Paramount Pictures dan PUBG.
Akash
Akash diposisikan sebagai alternatif "super cloud" yang mendukung penyimpanan, komputasi GPU, dan CPU. AkashML-nya memungkinkan jaringan GPU untuk menjalankan lebih dari 15.000 model di Hugging Face.
io.net
io.net menyediakan akses ke cloud cluster GPU terdistribusi, khusus untuk kasus penggunaan AI dan ML. IO-SDK-nya kompatibel dengan kerangka kerja seperti PyTorch dan Tensorflow, arsitektur multi-level dapat secara otomatis dan dinamis mengembang sesuai kebutuhan komputasi.
Gensyn
Gensyn menyediakan kemampuan komputasi GPU yang fokus pada pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Mereka mengklaim telah mencapai mekanisme verifikasi yang lebih efisien dengan menggabungkan konsep seperti bukti pembelajaran dan protokol penentuan lokasi yang berbasis grafis.
Aethir
Aethir dirancang khusus untuk GPU perusahaan, fokus pada bidang yang memerlukan komputasi intensif, terutama kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan permainan cloud. Kontainer dalam jaringannya berfungsi sebagai titik akhir virtual untuk menjalankan aplikasi berbasis cloud, guna memberikan pengalaman dengan latensi rendah.
Phala Network
Phala Network bertindak sebagai lapisan eksekusi untuk solusi AI Web3. Blockchain-nya adalah solusi komputasi awan tanpa kepercayaan, dirancang untuk menangani masalah privasi melalui penggunaan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE).
Perbandingan Proyek
Setiap proyek memiliki perbedaan dalam hal perangkat keras, fokus bisnis, jenis tugas AI, penetapan harga pekerjaan, blockchain, privasi data, biaya pekerjaan, keamanan, bukti penyelesaian, jaminan kualitas, kluster GPU, dan lain-lain.
Pentingnya
Ketersediaan komputasi kluster dan paralel
Kerangka komputasi terdistribusi telah mengimplementasikan kluster GPU, menyediakan pelatihan yang lebih efisien, sambil meningkatkan skalabilitas. Sebagian besar proyek utama sekarang telah mengintegrasikan kluster untuk mencapai komputasi paralel.
Privasi data
Mengembangkan model AI memerlukan penggunaan kumpulan data besar yang mungkin mengandung informasi sensitif. Sebagian besar proyek menggunakan bentuk enkripsi data untuk melindungi privasi data. io.net baru-baru ini bekerja sama dengan Mind Network untuk meluncurkan enkripsi homomorfik total (FHE), yang memungkinkan pemrosesan data terenkripsi tanpa harus mendekripsinya terlebih dahulu.
Bukti penyelesaian perhitungan dan pemeriksaan kualitas
Banyak proyek menyediakan bukti penyelesaian dan mekanisme pemeriksaan kualitas untuk memastikan kualitas kerja dan mencegah kecurangan.
Statistik Perangkat Keras
Setiap proyek memiliki perbedaan dalam jumlah GPU, jumlah CPU, jumlah GPU berkinerja tinggi, dan biayanya. io.net dan Aethir unggul dalam jumlah GPU berkinerja tinggi.
Persyaratan GPU berkinerja tinggi
Pelatihan model AI membutuhkan GPU dengan kinerja terbaik, seperti Nvidia A100 dan H100. Penyedia pasar GPU terdesentralisasi perlu menawarkan jumlah GPU berkinerja tinggi yang cukup untuk bersaing dengan layanan terpusat.
menyediakan GPU/CPU konsumen
Beberapa proyek juga menyediakan GPU/CPU kelas konsumen, yang dapat digunakan untuk tugas yang tidak terlalu intensif, seperti melakukan fine-tuning pada model yang sudah dilatih sebelumnya atau pelatihan model skala kecil.
Kesimpulan
Bidang AI DePIN masih relatif baru dan menghadapi tantangan. Namun, jumlah tugas dan perangkat keras yang dijalankan di jaringan GPU terdesentralisasi ini meningkat secara signifikan, menunjukkan peningkatan permintaan akan alternatif sumber daya perangkat keras dari penyedia cloud Web2. Di masa depan, jaringan GPU terdesentralisasi ini akan memainkan peran kunci dalam menyediakan solusi komputasi yang hemat biaya bagi para pengembang, memberikan kontribusi besar terhadap lanskap masa depan AI dan infrastruktur komputasi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
6 Suka
Hadiah
6
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MissingSats
· 5jam yang lalu
gpu pendek, pro saatnya membongkar dan mencari Rig Penambangan.
Lihat AsliBalas0
rugpull_ptsd
· 5jam yang lalu
Kekurangan nm semuanya hanya spekulasi
Lihat AsliBalas0
RegenRestorer
· 5jam yang lalu
Penambangan langsung rugi, bagaimana cara menambangnya?
AI dan DePIN Berintegrasi: Kebangkitan Jaringan GPU Terdistribusi Memimpin Era Baru Komputasi
Integrasi AI dan DePIN: Kebangkitan Jaringan GPU Terdistribusi
Sejak 2023, AI dan DePIN telah menjadi topik hangat di bidang Web3, dengan kapitalisasi pasar masing-masing mencapai 30 miliar dolar AS dan 23 miliar dolar AS. Artikel ini akan membahas persimpangan antara kedua bidang ini, dengan fokus pada analisis perkembangan protokol terkait.
Dalam tumpukan teknologi AI, jaringan DePIN memberdayakan AI dengan menyediakan sumber daya komputasi. Karena perkembangan perusahaan teknologi besar menyebabkan kekurangan GPU, pengembang lain kesulitan untuk mendapatkan cukup GPU untuk pelatihan model AI. DePIN menawarkan alternatif yang lebih fleksibel dan lebih efisien biaya, dengan memberikan insentif kontribusi sumber daya melalui hadiah token. Jaringan DePIN di bidang AI mengumpulkan sumber daya GPU dari pemilik individu ke pusat data, menyediakan pasokan yang terpadu bagi pengguna.
Ringkasan Jaringan DePIN AI
Render
Render adalah pelopor jaringan P2P yang menyediakan kemampuan komputasi GPU, awalnya fokus pada rendering grafis untuk konten kreatif, kemudian memperluas jangkauannya untuk mencakup tugas-tugas komputasi AI. Jaringan GPU-nya telah digunakan oleh perusahaan besar di industri hiburan seperti Paramount Pictures dan PUBG.
Akash
Akash diposisikan sebagai alternatif "super cloud" yang mendukung penyimpanan, komputasi GPU, dan CPU. AkashML-nya memungkinkan jaringan GPU untuk menjalankan lebih dari 15.000 model di Hugging Face.
io.net
io.net menyediakan akses ke cloud cluster GPU terdistribusi, khusus untuk kasus penggunaan AI dan ML. IO-SDK-nya kompatibel dengan kerangka kerja seperti PyTorch dan Tensorflow, arsitektur multi-level dapat secara otomatis dan dinamis mengembang sesuai kebutuhan komputasi.
Gensyn
Gensyn menyediakan kemampuan komputasi GPU yang fokus pada pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Mereka mengklaim telah mencapai mekanisme verifikasi yang lebih efisien dengan menggabungkan konsep seperti bukti pembelajaran dan protokol penentuan lokasi yang berbasis grafis.
Aethir
Aethir dirancang khusus untuk GPU perusahaan, fokus pada bidang yang memerlukan komputasi intensif, terutama kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan permainan cloud. Kontainer dalam jaringannya berfungsi sebagai titik akhir virtual untuk menjalankan aplikasi berbasis cloud, guna memberikan pengalaman dengan latensi rendah.
Phala Network
Phala Network bertindak sebagai lapisan eksekusi untuk solusi AI Web3. Blockchain-nya adalah solusi komputasi awan tanpa kepercayaan, dirancang untuk menangani masalah privasi melalui penggunaan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE).
Perbandingan Proyek
Setiap proyek memiliki perbedaan dalam hal perangkat keras, fokus bisnis, jenis tugas AI, penetapan harga pekerjaan, blockchain, privasi data, biaya pekerjaan, keamanan, bukti penyelesaian, jaminan kualitas, kluster GPU, dan lain-lain.
Pentingnya
Ketersediaan komputasi kluster dan paralel
Kerangka komputasi terdistribusi telah mengimplementasikan kluster GPU, menyediakan pelatihan yang lebih efisien, sambil meningkatkan skalabilitas. Sebagian besar proyek utama sekarang telah mengintegrasikan kluster untuk mencapai komputasi paralel.
Privasi data
Mengembangkan model AI memerlukan penggunaan kumpulan data besar yang mungkin mengandung informasi sensitif. Sebagian besar proyek menggunakan bentuk enkripsi data untuk melindungi privasi data. io.net baru-baru ini bekerja sama dengan Mind Network untuk meluncurkan enkripsi homomorfik total (FHE), yang memungkinkan pemrosesan data terenkripsi tanpa harus mendekripsinya terlebih dahulu.
Bukti penyelesaian perhitungan dan pemeriksaan kualitas
Banyak proyek menyediakan bukti penyelesaian dan mekanisme pemeriksaan kualitas untuk memastikan kualitas kerja dan mencegah kecurangan.
Statistik Perangkat Keras
Setiap proyek memiliki perbedaan dalam jumlah GPU, jumlah CPU, jumlah GPU berkinerja tinggi, dan biayanya. io.net dan Aethir unggul dalam jumlah GPU berkinerja tinggi.
Persyaratan GPU berkinerja tinggi
Pelatihan model AI membutuhkan GPU dengan kinerja terbaik, seperti Nvidia A100 dan H100. Penyedia pasar GPU terdesentralisasi perlu menawarkan jumlah GPU berkinerja tinggi yang cukup untuk bersaing dengan layanan terpusat.
menyediakan GPU/CPU konsumen
Beberapa proyek juga menyediakan GPU/CPU kelas konsumen, yang dapat digunakan untuk tugas yang tidak terlalu intensif, seperti melakukan fine-tuning pada model yang sudah dilatih sebelumnya atau pelatihan model skala kecil.
Kesimpulan
Bidang AI DePIN masih relatif baru dan menghadapi tantangan. Namun, jumlah tugas dan perangkat keras yang dijalankan di jaringan GPU terdesentralisasi ini meningkat secara signifikan, menunjukkan peningkatan permintaan akan alternatif sumber daya perangkat keras dari penyedia cloud Web2. Di masa depan, jaringan GPU terdesentralisasi ini akan memainkan peran kunci dalam menyediakan solusi komputasi yang hemat biaya bagi para pengembang, memberikan kontribusi besar terhadap lanskap masa depan AI dan infrastruktur komputasi.