La fusión de la IA y DePIN: el auge de las redes GPU distribuidas
Desde 2023, la IA y DePIN se han convertido en temas candentes en el ámbito de Web3, con un valor de mercado de 30 mil millones de dólares y 23 mil millones de dólares, respectivamente. Este artículo explorará la intersección de estos dos campos, centrándose en el desarrollo de los protocolos relacionados.
En la pila tecnológica de la IA, la red DePIN empodera la IA al proporcionar recursos computacionales. Debido al desarrollo de grandes empresas tecnológicas que ha llevado a una escasez de GPU, otros desarrolladores tienen dificultad para obtener suficientes GPU para entrenar modelos de IA. DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable, incentivando la contribución de recursos a través de recompensas en tokens. La red DePIN en el campo de la IA agrupa los recursos de GPU de propietarios individuales a centros de datos, proporcionando un suministro unificado a los usuarios.
Resumen de la red DePIN de IA
Render
Render es un pionero en redes P2P que proporciona capacidad de cálculo GPU, inicialmente centrado en el renderizado gráfico para la creación de contenidos, y luego expandió su alcance para incluir tareas de cálculo AI. Su red GPU ha sido utilizada por grandes empresas de la industria del entretenimiento como Paramount Pictures y PUBG.
Akash
Akash se posiciona como una alternativa de "super nube" que soporta almacenamiento, computación GPU y CPU. Su AkashML permite que redes GPU ejecuten más de 15,000 modelos en Hugging Face.
io.net
io.net ofrece acceso a un clúster de nube GPU distribuido, diseñado específicamente para casos de uso de IA y ML. Su IO-SDK es compatible con marcos como PyTorch y Tensorflow, y la arquitectura de múltiples capas se puede expandir dinámicamente según las necesidades de cálculo.
Gensyn
Gensyn ofrece capacidad de computación GPU centrada en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Afirma haber logrado un mecanismo de verificación más eficiente combinando conceptos como pruebas de aprendizaje y protocolos de localización precisa basados en gráficos.
Aethir
Aethir está diseñado específicamente para GPU empresariales, centrándose en áreas de alta demanda computacional, principalmente inteligencia artificial, aprendizaje automático, juegos en la nube, etc. Los contenedores en su red actúan como puntos finales virtuales para ejecutar aplicaciones basadas en la nube, con el fin de lograr una experiencia de baja latencia.
Phala Network
Phala Network actúa como la capa de ejecución de soluciones de IA Web3. Su blockchain es una solución de computación en la nube sin necesidad de confianza, diseñada para abordar problemas de privacidad mediante el uso de su entorno de ejecución confiable (TEE).
Comparación de proyectos
Los proyectos difieren en aspectos como hardware, enfoque de negocio, tipos de tareas de IA, precios de trabajo, blockchain, privacidad de datos, costos de trabajo, seguridad, pruebas de finalización, garantía de calidad, clústeres de GPU, entre otros.
importancia
Disponibilidad de computación en clúster y en paralelo
El marco de computación distribuida ha implementado un clúster de GPU, proporcionando un entrenamiento más eficiente, al mismo tiempo que mejora la escalabilidad. La mayoría de los proyectos clave ahora han integrado clústeres para lograr computación paralela.
Datos de privacidad
Desarrollar modelos de IA requiere el uso de grandes conjuntos de datos que pueden contener información sensible. La mayoría de los proyectos utilizan alguna forma de cifrado de datos para proteger la privacidad de los datos. io.net ha colaborado recientemente con Mind Network para lanzar un cifrado completamente homomórfico (FHE), que permite procesar datos cifrados sin necesidad de descifrarlos primero.
Prueba de cálculo completada y verificación de calidad
Varios proyectos ofrecen certificados de finalización de cálculos y mecanismos de control de calidad para garantizar la calidad del trabajo y prevenir el fraude.
Datos estadísticos de hardware
Los proyectos difieren en la cantidad de GPU, cantidad de CPU, cantidad de GPU de alto rendimiento y sus costos, entre otros aspectos. io.net y Aethir lideran en la cantidad de GPU de alto rendimiento.
Requisitos de GPU de alto rendimiento
El entrenamiento de modelos de IA requiere GPUs de máximo rendimiento, como las A100 y H100 de Nvidia. Los proveedores del mercado de GPUs descentralizado necesitan ofrecer una cantidad suficiente de GPUs de alto rendimiento para competir con los servicios centralizados.
proporciona GPU/CPU de consumo
Algunos proyectos también ofrecen GPU/CPU de nivel de consumo, que se pueden utilizar para tareas menos intensivas, como el ajuste fino de modelos preentrenados o el entrenamiento de modelos a pequeña escala.
Conclusión
El campo de DePIN de IA sigue siendo relativamente nuevo y enfrenta desafíos. Sin embargo, el número de tareas y hardware ejecutados en estas redes GPU descentralizadas ha aumentado significativamente, lo que resalta el crecimiento de la demanda de alternativas a los recursos de hardware de los proveedores de nube Web2. En el futuro, estas redes GPU descentralizadas desempeñarán un papel clave en proporcionar a los desarrolladores soluciones de computación económicas y eficientes, contribuyendo de manera significativa al futuro del panorama de la infraestructura de IA y computación.
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· 08-10 02:25
¡Hay escasez de GPU! Es hora de que los expertos busquen Rig de Minera en cada rincón.
Fusión de AI y DePIN: el auge de las redes GPU distribuidas lidera una nueva era de computación
La fusión de la IA y DePIN: el auge de las redes GPU distribuidas
Desde 2023, la IA y DePIN se han convertido en temas candentes en el ámbito de Web3, con un valor de mercado de 30 mil millones de dólares y 23 mil millones de dólares, respectivamente. Este artículo explorará la intersección de estos dos campos, centrándose en el desarrollo de los protocolos relacionados.
En la pila tecnológica de la IA, la red DePIN empodera la IA al proporcionar recursos computacionales. Debido al desarrollo de grandes empresas tecnológicas que ha llevado a una escasez de GPU, otros desarrolladores tienen dificultad para obtener suficientes GPU para entrenar modelos de IA. DePIN ofrece una alternativa más flexible y rentable, incentivando la contribución de recursos a través de recompensas en tokens. La red DePIN en el campo de la IA agrupa los recursos de GPU de propietarios individuales a centros de datos, proporcionando un suministro unificado a los usuarios.
Resumen de la red DePIN de IA
Render
Render es un pionero en redes P2P que proporciona capacidad de cálculo GPU, inicialmente centrado en el renderizado gráfico para la creación de contenidos, y luego expandió su alcance para incluir tareas de cálculo AI. Su red GPU ha sido utilizada por grandes empresas de la industria del entretenimiento como Paramount Pictures y PUBG.
Akash
Akash se posiciona como una alternativa de "super nube" que soporta almacenamiento, computación GPU y CPU. Su AkashML permite que redes GPU ejecuten más de 15,000 modelos en Hugging Face.
io.net
io.net ofrece acceso a un clúster de nube GPU distribuido, diseñado específicamente para casos de uso de IA y ML. Su IO-SDK es compatible con marcos como PyTorch y Tensorflow, y la arquitectura de múltiples capas se puede expandir dinámicamente según las necesidades de cálculo.
Gensyn
Gensyn ofrece capacidad de computación GPU centrada en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Afirma haber logrado un mecanismo de verificación más eficiente combinando conceptos como pruebas de aprendizaje y protocolos de localización precisa basados en gráficos.
Aethir
Aethir está diseñado específicamente para GPU empresariales, centrándose en áreas de alta demanda computacional, principalmente inteligencia artificial, aprendizaje automático, juegos en la nube, etc. Los contenedores en su red actúan como puntos finales virtuales para ejecutar aplicaciones basadas en la nube, con el fin de lograr una experiencia de baja latencia.
Phala Network
Phala Network actúa como la capa de ejecución de soluciones de IA Web3. Su blockchain es una solución de computación en la nube sin necesidad de confianza, diseñada para abordar problemas de privacidad mediante el uso de su entorno de ejecución confiable (TEE).
Comparación de proyectos
Los proyectos difieren en aspectos como hardware, enfoque de negocio, tipos de tareas de IA, precios de trabajo, blockchain, privacidad de datos, costos de trabajo, seguridad, pruebas de finalización, garantía de calidad, clústeres de GPU, entre otros.
importancia
Disponibilidad de computación en clúster y en paralelo
El marco de computación distribuida ha implementado un clúster de GPU, proporcionando un entrenamiento más eficiente, al mismo tiempo que mejora la escalabilidad. La mayoría de los proyectos clave ahora han integrado clústeres para lograr computación paralela.
Datos de privacidad
Desarrollar modelos de IA requiere el uso de grandes conjuntos de datos que pueden contener información sensible. La mayoría de los proyectos utilizan alguna forma de cifrado de datos para proteger la privacidad de los datos. io.net ha colaborado recientemente con Mind Network para lanzar un cifrado completamente homomórfico (FHE), que permite procesar datos cifrados sin necesidad de descifrarlos primero.
Prueba de cálculo completada y verificación de calidad
Varios proyectos ofrecen certificados de finalización de cálculos y mecanismos de control de calidad para garantizar la calidad del trabajo y prevenir el fraude.
Datos estadísticos de hardware
Los proyectos difieren en la cantidad de GPU, cantidad de CPU, cantidad de GPU de alto rendimiento y sus costos, entre otros aspectos. io.net y Aethir lideran en la cantidad de GPU de alto rendimiento.
Requisitos de GPU de alto rendimiento
El entrenamiento de modelos de IA requiere GPUs de máximo rendimiento, como las A100 y H100 de Nvidia. Los proveedores del mercado de GPUs descentralizado necesitan ofrecer una cantidad suficiente de GPUs de alto rendimiento para competir con los servicios centralizados.
proporciona GPU/CPU de consumo
Algunos proyectos también ofrecen GPU/CPU de nivel de consumo, que se pueden utilizar para tareas menos intensivas, como el ajuste fino de modelos preentrenados o el entrenamiento de modelos a pequeña escala.
Conclusión
El campo de DePIN de IA sigue siendo relativamente nuevo y enfrenta desafíos. Sin embargo, el número de tareas y hardware ejecutados en estas redes GPU descentralizadas ha aumentado significativamente, lo que resalta el crecimiento de la demanda de alternativas a los recursos de hardware de los proveedores de nube Web2. En el futuro, estas redes GPU descentralizadas desempeñarán un papel clave en proporcionar a los desarrolladores soluciones de computación económicas y eficientes, contribuyendo de manera significativa al futuro del panorama de la infraestructura de IA y computación.