雲と藻類の復活-AIの名前で

ファッションはサイクルで、Web 3と同様です。

「Re-」は、Founder Transformerの著者のアイデンティティの1つになりましたIO.NET、ビテンサー、レンダリングネットワークの解決。GPUコンピューティングAkash、Gaimin、Gensynなどにもエイリアンの出現があります。

通貨の価格が上昇している間、視力を上げると、いくつかの興味深い事実を見つけることができます。

1. GPUコンピューティングパワー間の紛争は、分散型プラットフォームになります。

2. 曇りから分散化への遷移への計算パラダイムは、推論へのAIトレーニングのニーズの背後にあるため、チェーン上のモデルはもはやコングXuanの話ではありません。

3. インターネットアーキテクチャの基礎となるソフトウェアとハ​​ードウェアの構成と動作ロジックは根本的に変更されておらず、分散化された計算力層にはネットワーキングのインセンティブが増えています。

高度な概念の概念であるWeb3の世界のクラウドアルボンパワーは、クラウドマイニングの時代に生まれました。これは、マイニングマシンを購入するための膨大な支出を避けるために、マイニングマシンのコンピューティングパワーのパッケージングを指しますが、コンピューティングパワースーパーマーケットなど、スーパーマーケットなど、スーパーマーケットなど、スーパーマーケットなど、スーパーマーケットなど、スーパーマーケットなど、スーパーマーケットなど、スーパーマーケットなど、スーパーマーケットなど、スーパーマーケットなど、スーパーマーケットなど、スーパーマーケットなどのメーカーが「過剰販売」します。過剰なリターン、そして最終的には単語は欺くと同等です。

この記事のクラウドアルガメントのパワーは、GPUに基づくクラウドメーカーのコンピューティングパワーを特に指します。

たとえば、従来のクラウドメーカーとブロックチェーンの組み合わせは、パブリックチェーンノード、開発、および毎日のストレージを中心に開始します極端な状況では、ネットワークケーブルはパブリックチェーンをダウンテートし、地方分権化の精神に真剣に違反します。

一方、分散化されたコンピューティングパワープラットフォームは、ネットワークの安定性を維持するための「コンピュータールーム」を直接構築するか、IO.NETの空の投資GPU数量戦略などのインセンティブネットワークを直接構築します。出発点は、使用のニーズを満たすことではなく、トークンに力を与えることです。リソース。

高い通貨価格とFOMO感情に直面して、分散化されたコンピューティングパワーのすべての告発がクラウド – アルゴリズム詐欺が消えたということです。

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推論とフロップ、定量的GPUコンピューティングパワー

AIモデルのコンピューティング電力要件は、トレーニングから推論へと進化しています。

Openaiのソラは、トランステクノロジーにも基づいて作成されていますが、そのパラメーターはGPT-4兆レベルと比較されます。より少ないパラメーターに必要なコンピューティングリソースも減衰します。

しかし、ソラは、より強力な「推論」能力を必要としています既存のコンテンツに従って要約されており、脳のない計算能力には奇跡があります。

前の段階では、AIコンピューティングパワーは主にトレーニングに使用され、少量は能力を推論するために使用され、基本的にNVIDIAのさまざまな製品によって切り上げられました。脳の論理は、ゆっくりと主流になりつつあります。

さらに、GPUの分類が追加されています。 4090のグラフィックカード、ゲームのプレイゲームなど。 CPU、FPGA、ASICのオーダーからコンピューター。

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AIテクノロジー、特にLLMルートの成熟と進捗状況は、TPU、DPU、およびLPUのより多くの試みになります、それを完全に置き換えるのに時間がかかります。

分散化されたコンピューティングパワーコンテストは、GPUのピックアップチャネルのために戦うことはありませんが、新しい利益モデルを構築しようとします。

この時点で、Nvidiaは基本的にNvidiaの80％のグラフィックカード市場のシェアです。

絶対的な独占の地位は、GPUのために戦うために各家族の壮大な機会を作り出しました。ただし、Google、Meta、Tesla、およびOpenaiは、AI企業が独自のチップスアクションまたは計画を持っています。

従来のクラウドメーカーの場合、販売は実際に電力と保管スペースをコンピューティングしています。

さらに、EthereumはPOSに変わるため、通貨サークルの特別なハードウェアはますます少なくなります。専用のAIコンピューティングパワーカード用のAIコンピューティングパワーカードWeb3特性道路。

分散型コンピューティングパワーは、クラウドまたはサプリメントの次のステップです。

GPUのコンピューティング能力は、通常、フロップ操作に比べて、1秒あたりのフローティングポイントの数です）。

ローカルの計算から、半世紀になり、LLMの最初から分散概念が存在します可能な限り、検査のディメンションは2つのポイントにすぎません。

1. GPUなどのハードウェアの数、つまり、ムーアの法則に従って、新しいGPUの計算能力が強いほど、計算能力は

2. インセンティブ層の組織的方法、これはWeb3の業界特性、ダブルジェネレーション、カナダ – 規制機能、エアドロップインセンティブ対策などに属します。短期通貨価格の支払い。

この観点から、分散化されたコンピューティングパワーは、「既存のハードウェア+インセンティブネットワーク」のdepinルートに基づいています。または、インターネットアーキテクチャは依然としてアクセスのないレイヤーです。 。

コンピューティングパワーは分散化され、GPUを集中化する必要があります

ブロックチェーンの3つのジレンマにより、分散型コンピューティングパワーのセキュリティは、主に分散化とスケーラビリティである必要はありません。

パラドックスから、分散化されたコンピューティングパワープロジェクトを希望する場合、ネットワーク上のGPUの数は可能な限りありません。

もちろん、クラウドメーカーの絶対的な制御と比較して、現在の段階では、分散型コンピューティングパワープロジェクトは、少なくとも正確なエントリと無料の移行GPUリソ​​ースを設定できません。

スケーラビリティでは、AIだけでなく、クラウドコンピューターとレンダリングも実行可能なパスであり、レンダリング作業に焦点を当て、その他のモデルトレーニングを提供します。

したがって、GPUとインセンティブネットワークの外側に2つのパラメーターを追加できます。これは、分散化とスケーラビリティであり、この方法は技術的な比較とは異なることに注意してください。



上記のプロジェクトでは、レンダリングは本質的にAIのトレーニングと推論ではありません。逆通信など、レンダリングやその他のタスクは、タスクの配布を容易にするためにビデオや写真をカットする必要はありません。

そのAIトレーニング機能は、主にio.netのプラグに接続されています。ネットワークのレンダリングとして。

第二に、IO.NETのGPU開発ルートの激しい交換は、180,000のGPUをリストしています。トレーニングは仕事の道に属します。

厳密に言えば、AIトレーニングは分散展開に適していません。 ZKやFHEなどのテクノロジーなどのデータプライバシーと暗号化操作は、一方ではGPUコンピューティングパフォーマンスに高い要件がありません。一方、AIの推論はアプリケーション側に近く、ユーザーの観点からのインセンティブはさらにかなりのものです。

トークンへの別のマイニングも、IO.NETとのGPU利用契約に達しました

繰り返しになりますが、Gensynはクラウドの評価にもなりました個人的には、高性能GPUの数は、少なくともRender Networkのレベルを超えて、AIトレーニング、クラウドメーカーのレベルを超えていないと感じています。特定のメカニズムの設計がより複雑になります。

具体的には、Gensynはモデルトレーニングの有効性を確保する必要があります。

• 提出者：タスクイニシエーター、最終的にはトレーニング費用を支払います。

• ソルバー：モデルをトレーニングし、効果的な証拠を提供します。

• 検証剤：モデルの有効性の確認。

• 内部告発者：検証の作業を確認してください。

全体的に、操作方法は、構造が非常に複雑であるため、Pow Mining+の実証メカニズムに似ていますAIの推論のうち、私はここでもGensynの幸運を願っています。

最後に、Akashは、CPUの分散化に焦点を当てているRender Networkから始まります。

Akashの新年の若返りの鍵は、鉱山の鉱山の問題を見ることです。とにかく、彼らは人間の文明に貢献します。

しかし、Akashは基本的に循環しているという利点があります。

さらに、AIコンピューティングの解決策を提供するEdge Cloud Computingのシータ、およびbittersorや儀式などのパラメーターはありません。

結論

コンピューター開発の歴史を通して、あらゆる種類のパラダイムを構築することができますTransformerの創設者ではありません。

さらに悲観的なのは、現在のクラウドコンピューティング市場の規模が強すぎるということです。基礎となるコンポーネント。

ある意味では、オープンソースと分散化の力は一貫しており、分散化されたプロジェクトはDefiなどの金融分野に過度に集中しており、AIは主流市場にカットする重要な道である可能性があります。