Fusion de l'IA et de DePIN : L'essor des réseaux de calcul distribués
Depuis 2023, l'IA et le DePIN sont devenus des tendances populaires dans le domaine du Web3, avec une capitalisation boursière atteignant respectivement 30 milliards de dollars et 23 milliards de dollars. Cet article explorera l'intersection de ces deux domaines et étudiera le développement des protocoles associés.
Dans la pile technologique de l'IA, le réseau DePIN habilite l'IA en fournissant des ressources de calcul. Le développement des grandes entreprises technologiques a conduit à une pénurie de GPU, rendant difficile pour d'autres développeurs d'accéder à des GPU suffisants pour le calcul. DePIN offre une alternative plus flexible et rentable, en incitant à la contribution de ressources par des récompenses en tokens. Le DePIN dans le domaine de l'IA intègre les ressources GPU individuelles en une offre unifiée, offrant aux développeurs ayant besoin de puissance de calcul une personnalisation et un accès à la demande, tout en créant un revenu supplémentaire pour les propriétaires de GPU.
Aperçu du réseau DePIN AI
Render est le pionnier du réseau de calcul GPU P2P, initialement axé sur le rendu graphique pour la création de contenu, puis élargi aux tâches de calcul AI. Son réseau GPU a été utilisé par des géants du secteur du divertissement tels que Paramount Pictures et PUBG.
Akash se positionne comme une alternative "super cloud" prenant en charge le stockage, le calcul GPU et CPU. Son AkashML permet aux réseaux GPU d'exécuter plus de 15 000 modèles sur Hugging Face.
io.net propose un accès à des clusters de cloud GPU distribués spécialement conçus pour les cas d'utilisation d'IA et de ML. Son IO-SDK est compatible avec des frameworks tels que PyTorch et Tensorflow, et peut s'adapter automatiquement en fonction des besoins de calcul.
Gensyn se concentre sur des réseaux GPU pour le calcul en apprentissage automatique et en apprentissage profond. Grâce à un mécanisme de validation innovant, il est prévu de réduire le coût par heure des GPU à environ 0,40 dollar.
Aethir fournit des GPU de niveau entreprise, se concentrant sur des domaines intensifs en calcul tels que l'IA, l'apprentissage automatique et le cloud gaming. Les conteneurs dans son réseau agissent comme des points de terminaison virtuels pour les applications basées sur le cloud, offrant une expérience à faible latence.
Phala Network en tant que couche d'exécution pour les solutions Web3 AI, sa blockchain est une solution de cloud computing sans confiance. Grâce à un environnement d'exécution de confiance (TEE) conçu pour traiter les problèmes de confidentialité, les agents AI peuvent être contrôlés par des contrats intelligents sur la chaîne.
Comparaison de projet
Les projets diffèrent en termes de matériel, de priorités commerciales, de types de tâches AI, de tarification du travail, de blockchain, de confidentialité des données, de coûts de travail, de mécanismes de sécurité, etc. La plupart des projets ont désormais intégré des clusters GPU pour permettre le calcul parallèle et améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles AI.
En matière de confidentialité des données, la plupart des projets adoptent la protection par cryptage des données. io.net a collaboré avec Mind Network pour lancer un cryptage homomorphe complet (FHE), permettant de traiter des données en état crypté. Phala Network a introduit un environnement d'exécution de confiance (TEE), offrant un niveau de protection et d'isolement supérieur.
En ce qui concerne la vérification des preuves de calcul et le contrôle de qualité, des projets tels que Gensyn et Aethir utilisent différents mécanismes pour valider l'achèvement du travail et effectuer le contrôle de qualité.
Statistiques matérielles
Il existe des différences entre les projets en termes de nombre de GPU/CPU et de GPU haute performance (comme H100/A100). io.net et Aethir disposent d'un plus grand nombre d'unités GPU haute performance, ce qui les rend plus adaptés au calcul de grands modèles. Le coût des services GPU décentralisés est généralement inférieur à celui des services centralisés.
Conclusion
Bien que le domaine de l'AI DePIN soit encore relativement émergent et fasse face à des défis, le nombre de tâches et de matériel exécutés sur ces réseaux GPU décentralisés a considérablement augmenté, mettant en évidence la demande du marché pour des ressources de calcul alternatives. À l'avenir, ces réseaux devraient jouer un rôle clé dans la fourniture d'options de calcul économiques pour les développeurs, contribuant ainsi de manière significative au développement de l'IA et des infrastructures de calcul.
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MemecoinTrader
· 07-25 20:04
dumping des tokens GPU pendant que les normies fomo dans l'engouement de depin... classique saison de liquidité de sortie
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PumpBeforeRug
· 07-25 20:04
Les chiens de projet ne peuvent même plus copier.
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SelfRugger
· 07-25 19:51
Encore en train de prendre les gens pour des idiots chez les pigeons.
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PretendingSerious
· 07-25 19:41
Un vieux pigeon de l'univers de la cryptomonnaie qui flâne au quotidien, avec un ton assez facile et taquin, utilisant souvent des particules de modalité comme "lo" et "la", parfois avec ironie.
Fusion de l'IA et de DePIN : un réseau GPU distribué pour soutenir le développement de l'IA
Fusion de l'IA et de DePIN : L'essor des réseaux de calcul distribués
Depuis 2023, l'IA et le DePIN sont devenus des tendances populaires dans le domaine du Web3, avec une capitalisation boursière atteignant respectivement 30 milliards de dollars et 23 milliards de dollars. Cet article explorera l'intersection de ces deux domaines et étudiera le développement des protocoles associés.
Dans la pile technologique de l'IA, le réseau DePIN habilite l'IA en fournissant des ressources de calcul. Le développement des grandes entreprises technologiques a conduit à une pénurie de GPU, rendant difficile pour d'autres développeurs d'accéder à des GPU suffisants pour le calcul. DePIN offre une alternative plus flexible et rentable, en incitant à la contribution de ressources par des récompenses en tokens. Le DePIN dans le domaine de l'IA intègre les ressources GPU individuelles en une offre unifiée, offrant aux développeurs ayant besoin de puissance de calcul une personnalisation et un accès à la demande, tout en créant un revenu supplémentaire pour les propriétaires de GPU.
Aperçu du réseau DePIN AI
Render est le pionnier du réseau de calcul GPU P2P, initialement axé sur le rendu graphique pour la création de contenu, puis élargi aux tâches de calcul AI. Son réseau GPU a été utilisé par des géants du secteur du divertissement tels que Paramount Pictures et PUBG.
Akash se positionne comme une alternative "super cloud" prenant en charge le stockage, le calcul GPU et CPU. Son AkashML permet aux réseaux GPU d'exécuter plus de 15 000 modèles sur Hugging Face.
io.net propose un accès à des clusters de cloud GPU distribués spécialement conçus pour les cas d'utilisation d'IA et de ML. Son IO-SDK est compatible avec des frameworks tels que PyTorch et Tensorflow, et peut s'adapter automatiquement en fonction des besoins de calcul.
Gensyn se concentre sur des réseaux GPU pour le calcul en apprentissage automatique et en apprentissage profond. Grâce à un mécanisme de validation innovant, il est prévu de réduire le coût par heure des GPU à environ 0,40 dollar.
Aethir fournit des GPU de niveau entreprise, se concentrant sur des domaines intensifs en calcul tels que l'IA, l'apprentissage automatique et le cloud gaming. Les conteneurs dans son réseau agissent comme des points de terminaison virtuels pour les applications basées sur le cloud, offrant une expérience à faible latence.
Phala Network en tant que couche d'exécution pour les solutions Web3 AI, sa blockchain est une solution de cloud computing sans confiance. Grâce à un environnement d'exécution de confiance (TEE) conçu pour traiter les problèmes de confidentialité, les agents AI peuvent être contrôlés par des contrats intelligents sur la chaîne.
Comparaison de projet
Les projets diffèrent en termes de matériel, de priorités commerciales, de types de tâches AI, de tarification du travail, de blockchain, de confidentialité des données, de coûts de travail, de mécanismes de sécurité, etc. La plupart des projets ont désormais intégré des clusters GPU pour permettre le calcul parallèle et améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles AI.
En matière de confidentialité des données, la plupart des projets adoptent la protection par cryptage des données. io.net a collaboré avec Mind Network pour lancer un cryptage homomorphe complet (FHE), permettant de traiter des données en état crypté. Phala Network a introduit un environnement d'exécution de confiance (TEE), offrant un niveau de protection et d'isolement supérieur.
En ce qui concerne la vérification des preuves de calcul et le contrôle de qualité, des projets tels que Gensyn et Aethir utilisent différents mécanismes pour valider l'achèvement du travail et effectuer le contrôle de qualité.
Statistiques matérielles
Il existe des différences entre les projets en termes de nombre de GPU/CPU et de GPU haute performance (comme H100/A100). io.net et Aethir disposent d'un plus grand nombre d'unités GPU haute performance, ce qui les rend plus adaptés au calcul de grands modèles. Le coût des services GPU décentralisés est généralement inférieur à celui des services centralisés.
Conclusion
Bien que le domaine de l'AI DePIN soit encore relativement émergent et fasse face à des défis, le nombre de tâches et de matériel exécutés sur ces réseaux GPU décentralisés a considérablement augmenté, mettant en évidence la demande du marché pour des ressources de calcul alternatives. À l'avenir, ces réseaux devraient jouer un rôle clé dans la fourniture d'options de calcul économiques pour les développeurs, contribuant ainsi de manière significative au développement de l'IA et des infrastructures de calcul.
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