A fusão da IA com DePIN: a ascensão das redes GPU distribuídas
Desde 2023, a IA e o DePIN tornaram-se tópicos populares no campo do Web3, com uma capitalização de mercado de 30 mil milhões de dólares e 23 mil milhões de dólares, respetivamente. Este artigo irá explorar a interseção entre estas duas áreas, focando na análise do desenvolvimento dos protocolos relacionados.
Na pilha de tecnologia de IA, a rede DePIN capacita a IA ao fornecer recursos computacionais. Devido ao desenvolvimento de grandes empresas de tecnologia, há uma escassez de GPUs, dificultando para outros desenvolvedores obter GPUs suficientes para o treinamento de modelos de IA. O DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, incentivando a contribuição de recursos através de recompensas em tokens. A rede DePIN no campo da IA faz o crowdsourcing de recursos de GPU de proprietários individuais para centros de dados, fornecendo um suprimento unificado para os usuários.
Visão Geral da Rede DePIN AI
Render
Render é um pioneiro da rede P2P que oferece capacidade de computação GPU, inicialmente focado em renderização gráfica para criação de conteúdo, e posteriormente expandiu seu escopo para incluir tarefas de computação AI. Sua rede GPU já foi utilizada por grandes empresas da indústria de entretenimento, como a Paramount Pictures e PUBG.
Akash
Akash é posicionado como uma alternativa de "super nuvem" que suporta armazenamento, computação GPU e CPU. O AkashML permite que redes GPU executem mais de 15.000 modelos no Hugging Face.
io.net
A io.net oferece acesso a clusters de nuvem GPU distribuídos, especificamente para casos de uso de IA e ML. O seu IO-SDK é compatível com estruturas como PyTorch e Tensorflow, e a arquitetura de múltiplos níveis pode escalar automaticamente de forma dinâmica de acordo com as necessidades de computação.
Gensyn
A Gensyn oferece capacidade de computação GPU focada em aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Alega ter alcançado um mecanismo de verificação mais eficiente através da combinação de conceitos como provas de aprendizado e protocolos de localização precisa baseados em gráficos.
Aethir
Aethir é especializado em GPUs empresariais, focando em áreas de alta intensidade computacional, principalmente inteligência artificial, aprendizado de máquina e jogos na nuvem. Os contêineres na sua rede atuam como pontos finais virtuais para executar aplicações baseadas na nuvem, proporcionando uma experiência de baixa latência.
Phala Network
A Phala Network atua como a camada de execução de soluções de IA Web3. Sua blockchain é uma solução de computação em nuvem sem necessidade de confiança, projetada para lidar com questões de privacidade através do uso de seu ambiente de execução confiável (TEE).
Comparação de Projetos
Os projetos diferem em termos de hardware, foco nos negócios, tipos de tarefas de IA, precificação do trabalho, blockchain, privacidade de dados, custos de trabalho, segurança, provas de conclusão, garantia de qualidade, clusters de GPU, entre outros.
Importância
Disponibilidade de computação em cluster e paralela
A estrutura de computação distribuída implementou um cluster de GPU, oferecendo um treinamento mais eficiente, ao mesmo tempo que aumentou a escalabilidade. A maioria dos projetos principais já integrou clusters para realizar computação paralela.
Privacidade de Dados
Desenvolver modelos de IA requer o uso de grandes conjuntos de dados que podem conter informações sensíveis. A maioria dos projetos utiliza alguma forma de criptografia de dados para proteger a privacidade dos dados. A io.net recentemente colaborou com a Mind Network para lançar a criptografia homomórfica completa (FHE), permitindo o processamento de dados criptografados sem a necessidade de os decifrar primeiro.
Prova de conclusão de cálculo e verificação de qualidade
Vários projetos oferecem provas de conclusão de cálculo e mecanismos de verificação de qualidade, para garantir a qualidade do trabalho e prevenir fraudes.
Estatísticas de Hardware
Os projetos diferem em relação ao número de GPUs, número de CPUs, número de GPUs de alto desempenho e seus custos. A io.net e a Aethir estão na dianteira em termos de número de GPUs de alto desempenho.
Requisitos de GPU de alto desempenho
O treinamento de modelos de IA requer GPUs de desempenho ideal, como a A100 e a H100 da Nvidia. Os provedores de mercado de GPUs descentralizados precisam oferecer um número suficiente de GPUs de alto desempenho para competir com os serviços centralizados.
fornece GPU/CPU de nível de consumo
Alguns projetos também oferecem GPUs/CPUs de nível de consumo, que podem ser usados para tarefas menos intensivas, como o ajuste fino de modelos pré-treinados ou o treinamento de modelos em pequena escala.
Conclusão
O campo de DePIN em IA ainda é relativamente emergente e enfrenta desafios. No entanto, o número de tarefas executadas e de hardware disponível em estas redes GPU descentralizadas aumentou significativamente, destacando o crescimento da demanda por alternativas aos recursos de hardware dos fornecedores de nuvem Web2. No futuro, estas redes GPU descentralizadas desempenharão um papel crucial em fornecer soluções de computação econômicas para desenvolvedores, contribuindo significativamente para o futuro da infraestrutura de IA e computação.
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MissingSats
· 12h atrás
gpu em falta, pro, é hora de revirar tudo para encontrar equipamento de mineração.
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rugpull_ptsd
· 12h atrás
A escassez nm é tudo especulação.
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RegenRestorer
· 12h atrás
Mineração, se transferir já perde, como minerar?
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GateUser-8b37fed1
· 12h atrás
Firme HODL💎
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SoliditySlayer
· 12h atrás
GPU está em alta!
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MissedAirdropBro
· 12h atrás
Já vou copiar os deveres e fazer de conta que sou profeta.
AI e DePIN em fusão: a ascensão das redes GPU distribuídas lidera uma nova era computacional
A fusão da IA com DePIN: a ascensão das redes GPU distribuídas
Desde 2023, a IA e o DePIN tornaram-se tópicos populares no campo do Web3, com uma capitalização de mercado de 30 mil milhões de dólares e 23 mil milhões de dólares, respetivamente. Este artigo irá explorar a interseção entre estas duas áreas, focando na análise do desenvolvimento dos protocolos relacionados.
Na pilha de tecnologia de IA, a rede DePIN capacita a IA ao fornecer recursos computacionais. Devido ao desenvolvimento de grandes empresas de tecnologia, há uma escassez de GPUs, dificultando para outros desenvolvedores obter GPUs suficientes para o treinamento de modelos de IA. O DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, incentivando a contribuição de recursos através de recompensas em tokens. A rede DePIN no campo da IA faz o crowdsourcing de recursos de GPU de proprietários individuais para centros de dados, fornecendo um suprimento unificado para os usuários.
Visão Geral da Rede DePIN AI
Render
Render é um pioneiro da rede P2P que oferece capacidade de computação GPU, inicialmente focado em renderização gráfica para criação de conteúdo, e posteriormente expandiu seu escopo para incluir tarefas de computação AI. Sua rede GPU já foi utilizada por grandes empresas da indústria de entretenimento, como a Paramount Pictures e PUBG.
Akash
Akash é posicionado como uma alternativa de "super nuvem" que suporta armazenamento, computação GPU e CPU. O AkashML permite que redes GPU executem mais de 15.000 modelos no Hugging Face.
io.net
A io.net oferece acesso a clusters de nuvem GPU distribuídos, especificamente para casos de uso de IA e ML. O seu IO-SDK é compatível com estruturas como PyTorch e Tensorflow, e a arquitetura de múltiplos níveis pode escalar automaticamente de forma dinâmica de acordo com as necessidades de computação.
Gensyn
A Gensyn oferece capacidade de computação GPU focada em aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Alega ter alcançado um mecanismo de verificação mais eficiente através da combinação de conceitos como provas de aprendizado e protocolos de localização precisa baseados em gráficos.
Aethir
Aethir é especializado em GPUs empresariais, focando em áreas de alta intensidade computacional, principalmente inteligência artificial, aprendizado de máquina e jogos na nuvem. Os contêineres na sua rede atuam como pontos finais virtuais para executar aplicações baseadas na nuvem, proporcionando uma experiência de baixa latência.
Phala Network
A Phala Network atua como a camada de execução de soluções de IA Web3. Sua blockchain é uma solução de computação em nuvem sem necessidade de confiança, projetada para lidar com questões de privacidade através do uso de seu ambiente de execução confiável (TEE).
Comparação de Projetos
Os projetos diferem em termos de hardware, foco nos negócios, tipos de tarefas de IA, precificação do trabalho, blockchain, privacidade de dados, custos de trabalho, segurança, provas de conclusão, garantia de qualidade, clusters de GPU, entre outros.
Importância
Disponibilidade de computação em cluster e paralela
A estrutura de computação distribuída implementou um cluster de GPU, oferecendo um treinamento mais eficiente, ao mesmo tempo que aumentou a escalabilidade. A maioria dos projetos principais já integrou clusters para realizar computação paralela.
Privacidade de Dados
Desenvolver modelos de IA requer o uso de grandes conjuntos de dados que podem conter informações sensíveis. A maioria dos projetos utiliza alguma forma de criptografia de dados para proteger a privacidade dos dados. A io.net recentemente colaborou com a Mind Network para lançar a criptografia homomórfica completa (FHE), permitindo o processamento de dados criptografados sem a necessidade de os decifrar primeiro.
Prova de conclusão de cálculo e verificação de qualidade
Vários projetos oferecem provas de conclusão de cálculo e mecanismos de verificação de qualidade, para garantir a qualidade do trabalho e prevenir fraudes.
Estatísticas de Hardware
Os projetos diferem em relação ao número de GPUs, número de CPUs, número de GPUs de alto desempenho e seus custos. A io.net e a Aethir estão na dianteira em termos de número de GPUs de alto desempenho.
Requisitos de GPU de alto desempenho
O treinamento de modelos de IA requer GPUs de desempenho ideal, como a A100 e a H100 da Nvidia. Os provedores de mercado de GPUs descentralizados precisam oferecer um número suficiente de GPUs de alto desempenho para competir com os serviços centralizados.
fornece GPU/CPU de nível de consumo
Alguns projetos também oferecem GPUs/CPUs de nível de consumo, que podem ser usados para tarefas menos intensivas, como o ajuste fino de modelos pré-treinados ou o treinamento de modelos em pequena escala.
Conclusão
O campo de DePIN em IA ainda é relativamente emergente e enfrenta desafios. No entanto, o número de tarefas executadas e de hardware disponível em estas redes GPU descentralizadas aumentou significativamente, destacando o crescimento da demanda por alternativas aos recursos de hardware dos fornecedores de nuvem Web2. No futuro, estas redes GPU descentralizadas desempenharão um papel crucial em fornecer soluções de computação econômicas para desenvolvedores, contribuindo significativamente para o futuro da infraestrutura de IA e computação.