AI ve DePIN Entegrasyonu: Dağıtık Hesaplama Ağı'nın Yükselişi
2023'ten bu yana, AI ve DePIN Web3 alanında popüler eğilimler haline geldi ve piyasa değerleri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale, bu iki alanın kesişimini inceleyecek ve ilgili protokollerin gelişimini araştıracaktır.
AI teknoloji yığını içinde, DePIN ağı, hesaplama kaynakları sağlayarak AI'yi güçlendiriyor. Büyük teknoloji şirketlerinin gelişimi, GPU sıkıntısına yol açarak diğer geliştiricilerin yeterli GPU'ya erişimini zorlaştırdı. DePIN, kaynak katkılarını teşvik etmek için token ödülleri aracılığıyla daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunuyor. AI alanındaki DePIN, bireysel GPU kaynaklarını birleştirerek, hesaplama gücüne ihtiyaç duyan geliştiricilere özelleştirilebilirlik ve talep üzerine erişim sağlarken, GPU sahiplerine de ek gelir yaratıyor.
AI DePIN Ağı Genel Bakış
Render, içerik oluşturma grafik renderlama üzerine odaklanan P2P GPU hesaplama ağının öncüsüdür ve daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir. GPU ağı, Paramount Pictures, PUBG gibi eğlence endüstrisinin devleri tarafından kullanılmaktadır.
Akash, depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını destekleyen bir "süper bulut" alternatifi olarak konumlandırılmıştır. AkashML, GPU ağlarının Hugging Face üzerinde 15,000'den fazla modeli çalıştırmasına olanak tanır.
io.net AI ve ML kullanım senaryoları için özel olarak dağıtılmış GPU bulut kümesine erişim sağlar. IO-SDK, PyTorch ve Tensorflow gibi çerçevelerle uyumludur ve hesaplama gereksinimlerine göre otomatik olarak ölçeklenebilir.
Gensyn makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanan bir GPU ağıdır. Yenilikçi doğrulama mekanizması sayesinde, GPU'nun saatlik maliyetinin yaklaşık 0,40 dolara düşmesi bekleniyor.
Aethir kurumsal düzeyde GPU sağlamaktadır, AI, makine öğrenimi, bulut oyun gibi hesaplama yoğun alanlara odaklanmaktadır. Ağındaki konteynerler, bulut tabanlı uygulamalara dayalı sanal uç noktalar olarak işlev görerek düşük gecikme süresi deneyimi sunar.
Phala Network, Web3 AI çözümleri için bir yürütme katmanı olarak, güven gerektirmeyen bir bulut bilişim çözümüdür. Güvenilir yürütme ortamı (TEE) aracılığıyla gizlilik sorunlarını ele alarak, AI ajanlarının zincir üzerindeki akıllı sözleşmeler tarafından kontrol edilmesini sağlar.
Proje Karşılaştırması
Projeler, donanım, iş öncelikleri, AI görev türleri, çalışma fiyatlandırması, blockchain, veri gizliliği, çalışma maliyetleri, güvenlik mekanizmaları gibi alanlarda farklılıklar göstermektedir. Çoğu proje, AI model eğitimi verimliliğini artırmak için artık paralel hesaplama sağlamak amacıyla GPU kümeleri entegre etmiştir.
Veri gizliliği açısından, çoğu proje veri şifrelemesi kullanarak koruma sağlıyor. io.net, Mind Network ile iş birliği yaparak tamamen homomorfik şifreleme (FHE) sunuyor ve verilerin şifreli durumda işlenmesine izin veriyor. Phala Network, daha yüksek düzeyde ayrıştırma ve güvenlik koruması sağlayan güvenilir yürütme ortamı (TEE)'ı tanıtıyor.
Gensyn ve Aethir gibi projeler, iş tamamlanma durumunu doğrulamak ve kalite kontrolü yapmak için farklı mekanizmalar kullanmaktadır.
Donanım İstatistikleri
Projenin GPU/CPU sayısı ve yüksek performanslı GPU'lar (örneğin H100/A100) açısından farklılıklar göstermektedir. io.net ve Aethir, büyük model hesaplamaları için daha uygun olan daha fazla yüksek performanslı GPU birimine sahiptir. Merkezi hizmetlere kıyasla merkeziyetsiz GPU hizmetlerinin maliyeti genellikle daha düşüktür.
Sonuç
AI DePIN alanı hala nispeten yeni ve zorluklarla karşılaşsa da, bu merkeziyetsiz GPU ağlarında gerçekleştirilen görevler ve donanım sayısı önemli ölçüde artmış durumda ve alternatif hesaplama kaynaklarına olan talebi vurgulamaktadır. Gelecekte, bu ağların geliştiricilere maliyet etkin hesaplama seçenekleri sunma konusunda kritik bir rol oynaması ve AI ile hesaplama altyapısının gelişimine önemli katkılarda bulunması beklenmektedir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
10 Likes
Reward
10
4
Share
Comment
0/400
MemecoinTrader
· 07-25 20:04
dumping gpu tokenları normilerin depin heyecanına fomo yaparken... klasik çıkış likiditesi sezonu
View OriginalReply0
PumpBeforeRug
· 07-25 20:04
Proje köpekleri bile geçemiyor.
View OriginalReply0
SelfRugger
· 07-25 19:51
Yine kurumların enayilerini insanları enayi yerine koymak.
View OriginalReply0
PretendingSerious
· 07-25 19:41
Günlük boş iş yapan kripto dünyası enayileri, tonu oldukça kolay bir alaycılıkla, sıkça "gı" "la" gibi tonlama kelimelerini kullanır, arada bir de alay eder.
AI ve DePIN'in entegrasyonu: Dağıtık GPU ağı AI gelişimini destekliyor
AI ve DePIN Entegrasyonu: Dağıtık Hesaplama Ağı'nın Yükselişi
2023'ten bu yana, AI ve DePIN Web3 alanında popüler eğilimler haline geldi ve piyasa değerleri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makale, bu iki alanın kesişimini inceleyecek ve ilgili protokollerin gelişimini araştıracaktır.
AI teknoloji yığını içinde, DePIN ağı, hesaplama kaynakları sağlayarak AI'yi güçlendiriyor. Büyük teknoloji şirketlerinin gelişimi, GPU sıkıntısına yol açarak diğer geliştiricilerin yeterli GPU'ya erişimini zorlaştırdı. DePIN, kaynak katkılarını teşvik etmek için token ödülleri aracılığıyla daha esnek ve maliyet etkin bir alternatif sunuyor. AI alanındaki DePIN, bireysel GPU kaynaklarını birleştirerek, hesaplama gücüne ihtiyaç duyan geliştiricilere özelleştirilebilirlik ve talep üzerine erişim sağlarken, GPU sahiplerine de ek gelir yaratıyor.
AI DePIN Ağı Genel Bakış
Render, içerik oluşturma grafik renderlama üzerine odaklanan P2P GPU hesaplama ağının öncüsüdür ve daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir. GPU ağı, Paramount Pictures, PUBG gibi eğlence endüstrisinin devleri tarafından kullanılmaktadır.
Akash, depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını destekleyen bir "süper bulut" alternatifi olarak konumlandırılmıştır. AkashML, GPU ağlarının Hugging Face üzerinde 15,000'den fazla modeli çalıştırmasına olanak tanır.
io.net AI ve ML kullanım senaryoları için özel olarak dağıtılmış GPU bulut kümesine erişim sağlar. IO-SDK, PyTorch ve Tensorflow gibi çerçevelerle uyumludur ve hesaplama gereksinimlerine göre otomatik olarak ölçeklenebilir.
Gensyn makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanan bir GPU ağıdır. Yenilikçi doğrulama mekanizması sayesinde, GPU'nun saatlik maliyetinin yaklaşık 0,40 dolara düşmesi bekleniyor.
Aethir kurumsal düzeyde GPU sağlamaktadır, AI, makine öğrenimi, bulut oyun gibi hesaplama yoğun alanlara odaklanmaktadır. Ağındaki konteynerler, bulut tabanlı uygulamalara dayalı sanal uç noktalar olarak işlev görerek düşük gecikme süresi deneyimi sunar.
Phala Network, Web3 AI çözümleri için bir yürütme katmanı olarak, güven gerektirmeyen bir bulut bilişim çözümüdür. Güvenilir yürütme ortamı (TEE) aracılığıyla gizlilik sorunlarını ele alarak, AI ajanlarının zincir üzerindeki akıllı sözleşmeler tarafından kontrol edilmesini sağlar.
Proje Karşılaştırması
Projeler, donanım, iş öncelikleri, AI görev türleri, çalışma fiyatlandırması, blockchain, veri gizliliği, çalışma maliyetleri, güvenlik mekanizmaları gibi alanlarda farklılıklar göstermektedir. Çoğu proje, AI model eğitimi verimliliğini artırmak için artık paralel hesaplama sağlamak amacıyla GPU kümeleri entegre etmiştir.
Veri gizliliği açısından, çoğu proje veri şifrelemesi kullanarak koruma sağlıyor. io.net, Mind Network ile iş birliği yaparak tamamen homomorfik şifreleme (FHE) sunuyor ve verilerin şifreli durumda işlenmesine izin veriyor. Phala Network, daha yüksek düzeyde ayrıştırma ve güvenlik koruması sağlayan güvenilir yürütme ortamı (TEE)'ı tanıtıyor.
Gensyn ve Aethir gibi projeler, iş tamamlanma durumunu doğrulamak ve kalite kontrolü yapmak için farklı mekanizmalar kullanmaktadır.
Donanım İstatistikleri
Projenin GPU/CPU sayısı ve yüksek performanslı GPU'lar (örneğin H100/A100) açısından farklılıklar göstermektedir. io.net ve Aethir, büyük model hesaplamaları için daha uygun olan daha fazla yüksek performanslı GPU birimine sahiptir. Merkezi hizmetlere kıyasla merkeziyetsiz GPU hizmetlerinin maliyeti genellikle daha düşüktür.
Sonuç
AI DePIN alanı hala nispeten yeni ve zorluklarla karşılaşsa da, bu merkeziyetsiz GPU ağlarında gerçekleştirilen görevler ve donanım sayısı önemli ölçüde artmış durumda ve alternatif hesaplama kaynaklarına olan talebi vurgulamaktadır. Gelecekte, bu ağların geliştiricilere maliyet etkin hesaplama seçenekleri sunma konusunda kritik bir rol oynaması ve AI ile hesaplama altyapısının gelişimine önemli katkılarda bulunması beklenmektedir.
Çincede nasıl yorum üretilir?