Слияние AI и DePIN: Возвышение распределенной вычислительной сети
С 2023 года AI и DePIN стали горячими трендами в области Web3, с рыночной капитализацией соответственно 30 миллиардов долларов и 23 миллиарда долларов. В этой статье будут исследованы пересечения этих двух областей и развитие соответствующих протоколов.
В стеке технологий ИИ сеть DePIN обеспечивает возможность ИИ за счет предоставления вычислительных ресурсов. Развитие крупных технологических компаний привело к нехватке GPU, что затрудняет другим разработчикам получение достаточного количества GPU для вычислений. DePIN предлагает более гибкое и экономически эффективное решение, стимулируя вклад ресурсов с помощью токенов вознаграждений. DePIN в области ИИ объединяет персональные ресурсы GPU в единое предложение, предоставляя разработчикам, нуждающимся в вычислительной мощности, настраиваемый и по требованию доступ, одновременно создавая дополнительный доход для владельцев GPU.
Render является пионером P2P GPU вычислительной сети, изначально сосредоточенной на графическом рендеринге для создания контента, а затем расширившейся на задачи AI вычислений. Их GPU сеть уже используется такими гигантами развлекательной индустрии, как Paramount Pictures и PUBG.
Akash позиционируется как "супероблачная" альтернатива, поддерживающая хранение, GPU и CPU вычисления. Его AkashML позволяет GPU-сетям запускать более 15 000 моделей на Hugging Face.
io.net предоставляет доступ к распределенному облачному кластеру GPU, специально предназначенному для случаев использования ИИ и МЛ. Его IO-SDK совместим с такими фреймворками, как PyTorch и Tensorflow, и может автоматически масштабироваться в зависимости от вычислительных потребностей.
Gensyn сосредоточен на вычислениях с использованием машинного обучения и глубокого обучения на GPU. Благодаря инновационному механизму верификации ожидается, что стоимость GPU составит около 0,40 долларов за час.
Aethir предлагает корпоративные GPU, ориентированные на вычислительно интенсивные области, такие как ИИ, машинное обучение и облачные игры. Контейнеры в их сети выступают в качестве виртуальных конечных точек для выполнения облачных приложений, обеспечивая низкую задержку.
Phala Network как уровень исполнения решения Web3 AI, его блокчейн является решением облачных вычислений без доверия. С помощью доверенной среды выполнения (TEE) разработаны решения для проблем конфиденциальности, позволяя агентам AI контролироваться смарт-контрактами на блокчейне.
Разные проекты имеют различия в оборудовании, бизнес-ориентации, типах задач AI, ценообразовании на работу, блокчейне, конфиденциальности данных, стоимости работы, механизмах безопасности и т.д. Большинство проектов теперь интегрировали GPU-кластеры для достижения параллельных вычислений и повышения эффективности обучения моделей AI.
В области конфиденциальности данных большинство проектов используют защиту данных с помощью шифрования. io.net сотрудничает с Mind Network для запуска полностью гомоморфного шифрования (FHE), позволяя обрабатывать данные в зашифрованном состоянии. Phala Network вводит доверенные исполняемые окружения (TEE), предлагая более высокий уровень изоляции и защиты безопасности.
В области подтверждения завершения расчетов и контроля качества такие проекты, как Gensyn и Aethir, используют различные механизмы для проверки выполнения работы и контроля качества.
Разные проекты отличаются по количеству GPU/CPU и высокопроизводительных GPU (таких как H100/A100). io.net и Aethir имеют больше высокопроизводительных GPU-единиц, что делает их более подходящими для вычислений с использованием крупных моделей. Затраты на децентрализованные GPU-сервисы обычно ниже, чем на централизованные услуги.
Несмотря на то, что область DePIN в AI все еще относительно новая и сталкивается с вызовами, количество задач и оборудования, выполняемых на этих децентрализованных GPU-сетях, значительно увеличивается, что подчеркивает спрос на альтернативные вычислительные ресурсы на рынке. В будущем ожидается, что эти сети сыграют ключевую роль в предоставлении разработчикам экономически эффективных вычислительных возможностей, внося важный вклад в развитие AI и вычислительной инфраструктуры.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
4
Поделиться
комментарий
0/400
MemecoinTrader
· 07-25 20:04
демпинг gpu токенов, пока нормисы фомо в хайп депина... классический сезон выхода ликвидности
Посмотреть ОригиналОтветить0
PumpBeforeRug
· 07-25 20:04
Копировать проекты, даже собаки не могут это сделать.
Посмотреть ОригиналОтветить0
SelfRugger
· 07-25 19:51
Снова разыгрывайте людей как лохов в организации.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PretendingSerious
· 07-25 19:41
Повседневные неудачники из мира криптовалют, с легким подшучиванием, часто используют частицы в конце фраз, такие как "ла" и "го", иногда с иронией.
Слияние ИИ и DePIN: распределенные GPU-сети способствуют развитию ИИ
Слияние AI и DePIN: Возвышение распределенной вычислительной сети
С 2023 года AI и DePIN стали горячими трендами в области Web3, с рыночной капитализацией соответственно 30 миллиардов долларов и 23 миллиарда долларов. В этой статье будут исследованы пересечения этих двух областей и развитие соответствующих протоколов.
В стеке технологий ИИ сеть DePIN обеспечивает возможность ИИ за счет предоставления вычислительных ресурсов. Развитие крупных технологических компаний привело к нехватке GPU, что затрудняет другим разработчикам получение достаточного количества GPU для вычислений. DePIN предлагает более гибкое и экономически эффективное решение, стимулируя вклад ресурсов с помощью токенов вознаграждений. DePIN в области ИИ объединяет персональные ресурсы GPU в единое предложение, предоставляя разработчикам, нуждающимся в вычислительной мощности, настраиваемый и по требованию доступ, одновременно создавая дополнительный доход для владельцев GPU.
! Пересечение AI и DePIN
Обзор сети DePIN с искусственным интеллектом
Render является пионером P2P GPU вычислительной сети, изначально сосредоточенной на графическом рендеринге для создания контента, а затем расширившейся на задачи AI вычислений. Их GPU сеть уже используется такими гигантами развлекательной индустрии, как Paramount Pictures и PUBG.
Akash позиционируется как "супероблачная" альтернатива, поддерживающая хранение, GPU и CPU вычисления. Его AkashML позволяет GPU-сетям запускать более 15 000 моделей на Hugging Face.
io.net предоставляет доступ к распределенному облачному кластеру GPU, специально предназначенному для случаев использования ИИ и МЛ. Его IO-SDK совместим с такими фреймворками, как PyTorch и Tensorflow, и может автоматически масштабироваться в зависимости от вычислительных потребностей.
Gensyn сосредоточен на вычислениях с использованием машинного обучения и глубокого обучения на GPU. Благодаря инновационному механизму верификации ожидается, что стоимость GPU составит около 0,40 долларов за час.
Aethir предлагает корпоративные GPU, ориентированные на вычислительно интенсивные области, такие как ИИ, машинное обучение и облачные игры. Контейнеры в их сети выступают в качестве виртуальных конечных точек для выполнения облачных приложений, обеспечивая низкую задержку.
Phala Network как уровень исполнения решения Web3 AI, его блокчейн является решением облачных вычислений без доверия. С помощью доверенной среды выполнения (TEE) разработаны решения для проблем конфиденциальности, позволяя агентам AI контролироваться смарт-контрактами на блокчейне.
! Пересечение AI и DePIN
Сравнение проектов
Разные проекты имеют различия в оборудовании, бизнес-ориентации, типах задач AI, ценообразовании на работу, блокчейне, конфиденциальности данных, стоимости работы, механизмах безопасности и т.д. Большинство проектов теперь интегрировали GPU-кластеры для достижения параллельных вычислений и повышения эффективности обучения моделей AI.
! Пересечение AI и DePIN
В области конфиденциальности данных большинство проектов используют защиту данных с помощью шифрования. io.net сотрудничает с Mind Network для запуска полностью гомоморфного шифрования (FHE), позволяя обрабатывать данные в зашифрованном состоянии. Phala Network вводит доверенные исполняемые окружения (TEE), предлагая более высокий уровень изоляции и защиты безопасности.
! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN
В области подтверждения завершения расчетов и контроля качества такие проекты, как Gensyn и Aethir, используют различные механизмы для проверки выполнения работы и контроля качества.
! Пересечение AI и DePIN
Статистика оборудования
Разные проекты отличаются по количеству GPU/CPU и высокопроизводительных GPU (таких как H100/A100). io.net и Aethir имеют больше высокопроизводительных GPU-единиц, что делает их более подходящими для вычислений с использованием крупных моделей. Затраты на децентрализованные GPU-сервисы обычно ниже, чем на централизованные услуги.
! Пересечение ИИ и DePIN
! Пересечение искусственного интеллекта и DePIN
Заключение
Несмотря на то, что область DePIN в AI все еще относительно новая и сталкивается с вызовами, количество задач и оборудования, выполняемых на этих децентрализованных GPU-сетях, значительно увеличивается, что подчеркивает спрос на альтернативные вычислительные ресурсы на рынке. В будущем ожидается, что эти сети сыграют ключевую роль в предоставлении разработчикам экономически эффективных вычислительных возможностей, внося важный вклад в развитие AI и вычислительной инфраструктуры.
! Пересечение AI и DePIN
Как на китайском языке генерировать комментарии.