A fusão de IA e DePIN: a ascensão das redes de computação distribuída
Desde 2023, a IA e o DePIN tornaram-se tendências populares no espaço 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 estes dois campos e investigar o desenvolvimento dos protocolos relacionados.
Na pilha de tecnologia de IA, a rede DePIN capacita a IA ao fornecer recursos computacionais. O desenvolvimento de grandes empresas de tecnologia resultou em uma escassez de GPUs, dificultando para outros desenvolvedores obterem GPUs suficientes para cálculos. O DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, incentivando a contribuição de recursos por meio de recompensas em tokens. O DePIN na área de IA integra os recursos de GPUs individuais em um suprimento unificado, proporcionando personalização e acesso sob demanda para desenvolvedores que precisam de capacidade computacional, ao mesmo tempo que cria uma receita adicional para os proprietários de GPUs.
Visão Geral da Rede DePIN de IA
Render é o pioneiro da rede de computação GPU P2P, inicialmente focado em renderização gráfica para criação de conteúdo, depois expandiu para tarefas de computação em IA. Sua rede GPU já foi utilizada por gigantes da indústria do entretenimento, como a Paramount Pictures e PUBG.
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 oferece acesso a clusters de GPU em nuvem distribuídos especificamente para casos de uso de IA e ML. Seu IO-SDK é compatível com estruturas como PyTorch e Tensorflow, podendo escalar automaticamente com base nas necessidades de computação.
Gensyn foca em redes de GPU para computação de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Através de um mecanismo de validação inovador, espera-se que o custo por hora da GPU seja reduzido para cerca de 0,40 dólares.
Aethir oferece GPUs de nível empresarial, com foco em IA, aprendizado de máquina, jogos em nuvem e outras áreas de computação intensiva. Os contêineres na sua rede atuam como pontos finais virtuais para executar aplicações baseadas na nuvem, proporcionando uma experiência de baixa latência.
Phala Network como camada de execução para soluções de IA Web3, sua blockchain é uma solução de computação em nuvem sem necessidade de confiança. Através do ambiente de execução confiável (TEE), projeta-se para tratar questões de privacidade, permitindo que agentes de IA sejam controlados por contratos inteligentes na blockchain.
Comparação de Projetos
Os projetos diferem em termos de hardware, foco de negócios, tipos de tarefas de IA, precificação do trabalho, blockchain, privacidade de dados, custos de trabalho, mecanismos de segurança, entre outros. A maioria dos projetos agora integrou clusters de GPU para realizar computação paralela e aumentar a eficiência do treinamento de modelos de IA.
Na área de privacidade de dados, a maioria dos projetos utiliza criptografia para proteção de dados. A io.net colaborou com a Mind Network para lançar a criptografia homomórfica completa (FHE), permitindo o processamento de dados em estado criptografado. A Phala Network introduziu o ambiente de execução confiável (TEE), proporcionando um nível mais elevado de isolamento e proteção de segurança.
Na verificação da conclusão do trabalho e no controle de qualidade, projetos como Gensyn e Aethir utilizam mecanismos diferentes para validar a conclusão do trabalho e realizar o controle de qualidade.
Estatísticas de Hardware
Os projetos diferem em número de GPU/CPU e em GPUs de alto desempenho (como H100/A100). A io.net e a Aethir têm mais unidades de GPU de alto desempenho, sendo mais adequadas para cálculos de grandes modelos. O custo dos serviços de GPU descentralizados é geralmente inferior ao dos serviços centralizados.
Conclusão
Apesar de o campo DePIN de IA ainda ser relativamente novo e enfrentar desafios, o número de tarefas e hardware executados nessas redes de GPU descentralizadas aumentou significativamente, destacando a demanda do mercado por recursos de computação alternativos. No futuro, espera-se que essas redes desempenhem um papel fundamental na oferta de opções de computação economicamente eficientes para os desenvolvedores, contribuindo de forma significativa para o desenvolvimento da IA e da infraestrutura de computação.
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MemecoinTrader
· 07-25 20:04
descartar tokens de gpu enquanto os normies entram na hype do depin... clássico colapso de liquidez szn
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PumpBeforeRug
· 07-25 20:04
Os cães de projeto não conseguem copiar.
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SelfRugger
· 07-25 19:51
又在 fazer as pessoas de parvas 了
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PretendingSerious
· 07-25 19:41
Um idiota do mundo crypto que faz coisas do dia a dia de forma fácil, com um tom mais leve e brincalhão, frequentemente usa partículas finais como "gō" e "lá", e de vez em quando ironiza.
A fusão de AI e DePIN: redes distribuídas de GPU apoiando o desenvolvimento da AI
A fusão de IA e DePIN: a ascensão das redes de computação distribuída
Desde 2023, a IA e o DePIN tornaram-se tendências populares no espaço 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 estes dois campos e investigar o desenvolvimento dos protocolos relacionados.
Na pilha de tecnologia de IA, a rede DePIN capacita a IA ao fornecer recursos computacionais. O desenvolvimento de grandes empresas de tecnologia resultou em uma escassez de GPUs, dificultando para outros desenvolvedores obterem GPUs suficientes para cálculos. O DePIN oferece uma alternativa mais flexível e econômica, incentivando a contribuição de recursos por meio de recompensas em tokens. O DePIN na área de IA integra os recursos de GPUs individuais em um suprimento unificado, proporcionando personalização e acesso sob demanda para desenvolvedores que precisam de capacidade computacional, ao mesmo tempo que cria uma receita adicional para os proprietários de GPUs.
Visão Geral da Rede DePIN de IA
Render é o pioneiro da rede de computação GPU P2P, inicialmente focado em renderização gráfica para criação de conteúdo, depois expandiu para tarefas de computação em IA. Sua rede GPU já foi utilizada por gigantes da indústria do entretenimento, como a Paramount Pictures e PUBG.
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 oferece acesso a clusters de GPU em nuvem distribuídos especificamente para casos de uso de IA e ML. Seu IO-SDK é compatível com estruturas como PyTorch e Tensorflow, podendo escalar automaticamente com base nas necessidades de computação.
Gensyn foca em redes de GPU para computação de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Através de um mecanismo de validação inovador, espera-se que o custo por hora da GPU seja reduzido para cerca de 0,40 dólares.
Aethir oferece GPUs de nível empresarial, com foco em IA, aprendizado de máquina, jogos em nuvem e outras áreas de computação intensiva. Os contêineres na sua rede atuam como pontos finais virtuais para executar aplicações baseadas na nuvem, proporcionando uma experiência de baixa latência.
Phala Network como camada de execução para soluções de IA Web3, sua blockchain é uma solução de computação em nuvem sem necessidade de confiança. Através do ambiente de execução confiável (TEE), projeta-se para tratar questões de privacidade, permitindo que agentes de IA sejam controlados por contratos inteligentes na blockchain.
Comparação de Projetos
Os projetos diferem em termos de hardware, foco de negócios, tipos de tarefas de IA, precificação do trabalho, blockchain, privacidade de dados, custos de trabalho, mecanismos de segurança, entre outros. A maioria dos projetos agora integrou clusters de GPU para realizar computação paralela e aumentar a eficiência do treinamento de modelos de IA.
Na área de privacidade de dados, a maioria dos projetos utiliza criptografia para proteção de dados. A io.net colaborou com a Mind Network para lançar a criptografia homomórfica completa (FHE), permitindo o processamento de dados em estado criptografado. A Phala Network introduziu o ambiente de execução confiável (TEE), proporcionando um nível mais elevado de isolamento e proteção de segurança.
Na verificação da conclusão do trabalho e no controle de qualidade, projetos como Gensyn e Aethir utilizam mecanismos diferentes para validar a conclusão do trabalho e realizar o controle de qualidade.
Estatísticas de Hardware
Os projetos diferem em número de GPU/CPU e em GPUs de alto desempenho (como H100/A100). A io.net e a Aethir têm mais unidades de GPU de alto desempenho, sendo mais adequadas para cálculos de grandes modelos. O custo dos serviços de GPU descentralizados é geralmente inferior ao dos serviços centralizados.
Conclusão
Apesar de o campo DePIN de IA ainda ser relativamente novo e enfrentar desafios, o número de tarefas e hardware executados nessas redes de GPU descentralizadas aumentou significativamente, destacando a demanda do mercado por recursos de computação alternativos. No futuro, espera-se que essas redes desempenhem um papel fundamental na oferta de opções de computação economicamente eficientes para os desenvolvedores, contribuindo de forma significativa para o desenvolvimento da IA e da infraestrutura de computação.
Como gerar comentários em chinês.