شرح Aethir: لاعب قوي في مجال الحوسبة السحابية اللامركزية مع مسارات ثلاثية
إن تغيير مسار تطور المجتمع البشري غالبًا ما يتحقق من خلال العديد من الاختراعات العلمية العظيمة والتقدم. كل突破 تكنولوجي، يخلق مباشرة عصرًا جديدًا أكثر كفاءة وازدهارًا.
الثورة الصناعية، الثورة الكهربائية وثورة المعلومات هي تقدم تكنولوجي عظيم في تاريخ البشرية، لقد غيرت تمامًا ملامح المجتمع البشري، وجلبت تغييرات غير مسبوقة في الإنتاجية وأنماط الحياة. الآن، لا يمكننا العودة إلى عصر الإضاءة بمصابيح الكيروسين ونقل الرسائل بواسطة العربات. مع ولادة نماذج اللغة الكبيرة، دخلت البشرية عصرًا جديدًا عظيمًا.
تقوم النماذج اللغوية الكبيرة بتحرير الذكاء البشري خطوة بخطوة، مما يسمح للناس بتوجيه طاقتهم وذكائهم المحدود نحو التفكير والممارسة الأكثر إبداعًا، ومن ثم يدخل الناس إلى عالم أكثر كفاءة.
نعتبر نماذج اللغة الكبيرة كاختراق تكنولوجي آخر يغير العالم، ليس فقط بسبب التقدم الهائل في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها، ولكن أيضًا لأن البشرية قد فهمت في تطور نماذج اللغة الكبيرة قواعد زيادة القدرة - أي أنه من خلال توسيع معلمات النموذج وبيانات التدريب باستمرار، يمكن تحسين قدرة النموذج بشكل متسارع. في ظل توفر قوة الحوسبة الكافية، لا يزال هذا العملية مؤقتًا بدون أي قيود.
استخدامات نماذج اللغة الكبيرة لا تقتصر فقط على فهم اللغة البشرية والحوار، بل على العكس، هذا مجرد بداية. بمجرد أن تمتلك الآلات القدرة على فهم اللغة، يكون ذلك مثل فتح صندوق باندورا، مما يحرر مساحة تخيل لا نهائية. يمكن للناس استغلال هذه القدرة للذكاء الاصطناعي لتطوير مجموعة متنوعة من الوظائف المبتكرة.
حاليًا، في مجالات التكنولوجيا المتقاطعة المختلفة، بدأت النماذج اللغوية الكبيرة في إظهار قوتها. من إنتاج الفيديو والفنون الإبداعية في المجالات الإنسانية، إلى تطوير الأدوية والتكنولوجيا الحيوية في المجالات التكنولوجية الصعبة، ستشهد بالتأكيد تغييرات جذرية.
في هذا العصر، تُعتبر قوة الحوسبة موردًا نادرًا، حيث تمتلك الشركات الكبرى موارد غنية، بينما يواجه المطورون الناشئون عوائق دخول بسبب نقص موارد الحوسبة. في عصر الذكاء الاصطناعي الجديد، تُعتبر قوة الحوسبة قوة، والأشخاص الذين يمتلكونها لديهم القدرة على تغيير العالم. تعتبر وحدات معالجة الرسوميات (GPU) حجر الزاوية في مجالات التعلم العميق والحوسبة العلمية، حيث تلعب دورًا حيويًا في ذلك.
في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور، يجب أن ندرك الجوانب المزدوجة للتطور: تدريب النموذج والاستدلال. يتضمن الاستدلال وظائف النموذج الذكي ونتائجه، بينما يشمل التدريب العملية المعقدة اللازمة لبناء نماذج ذكية، والتي تشمل خوارزميات التعلم الآلي، ومجموعات البيانات، والقدرات الحاسوبية.
كمثال على GPT4، إذا أراد المطورون الحصول على استنتاجات عالية الجودة، فإنهم يحتاجون إلى الحصول على مجموعة بيانات أساسية شاملة وقدرة حسابية هائلة، لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الفعال. وتركز هذه الموارد بشكل رئيسي في أيدي عمالقة الصناعة مثل إنفيديا وجوجل ومايكروسوفت وأمازون كلاود.
تكاليف الحوسبة العالية وحواجز الدخول تمنع المزيد من المطورين من الدخول، مما يجعل اللاعبين الرئيسيين أقوى. لديهم مجموعات بيانات كبيرة وقدرة حسابية هائلة، ولديهم القدرة على زيادة حجمهم وتقليل تكاليفهم، مما يؤدي إلى تعزيز الحواجز في الصناعة.
لكننا لا نستطيع إلا أن نتساءل، هل هناك طرق لتقليل تكاليف الحوسبة وحواجز الدخول إلى الصناعة من خلال اعتماد تقنية blockchain؟ الجواب هو بالتأكيد. اللامركزية الحوسبة السحابية الموزعة توفر لنا مثل هذه الحلول في هذا السياق الزمني.
على الرغم من أن قوة الحوسبة باهظة الثمن و نادرة في الوقت الحالي، إلا أن وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لم تُستخدم بشكل كامل. ويرجع ذلك أساسًا إلى عدم وجود طريقة جاهزة لدمج هذه القوة الحاسوبية المتناثرة وجعلها تعمل بطريقة تجارية. فيما يلي أرقام استخدام GPU النموذجية لأحمال العمل المختلفة:
تندرج معظم أجهزة المستهلك المزودة بوحدة معالجة الرسومات (GPU) ضمن الفئات الثلاث الأولى، أي في حالة الخمول (تُشغل للتو إلى نظام تشغيل Windows):
نسبة استخدام GPU هي: 0-2%;
مهام الإنتاج العامة (كتابة، تصفح بسيط): 0-15%;
تشغيل الفيديو: 15-35%.
توضح البيانات أعلاه: أن استخدام موارد الحوسبة منخفض للغاية، وفي عالم Web2، لا توجد تدابير فعالة لجمع وتكامل هذه الموارد. لكن قد تكون الاقتصاد المشفر وتقنية blockchain هي العلاج المناسب لتحدي ذلك. حيث أن الاقتصاد المشفر يبني سوقًا عالميًا فعالًا للغاية، وبفضل الاقتصاد الفريد للرموز، وخصائص النظام اللامركزي، فإن تسعير الموارد وتداولها وتوافق العرض والطلب في السوق يكون فعالاً للغاية.
يؤثر تطور الذكاء الاصطناعي على مستقبل البشرية، بينما تحدد تقدم قوة الحوسبة تطور الذكاء الاصطناعي. منذ اختراع أول حاسوب في الأربعينيات من القرن العشرين، شهدت أنماط الحوسبة العديد من التحولات. من الحواسيب الضخمة الثقيلة إلى الحواسيب المحمولة الخفيفة، ومن شراء الخوادم المركزية إلى استئجار قوة الحوسبة، تزداد سهولة الحصول على قوة الحوسبة تدريجياً. قبل ظهور الحوسبة السحابية، كانت الشركات مضطرة لشراء الخوادم بنفسها، وتحديثها باستمرار مع تقدم التكنولوجيا، ولكن ظهور الحوسبة السحابية غير هذا النموذج بشكل جذري.
المفهوم الأساسي للحوسبة السحابية هو استئجار الخوادم من قبل الطرف المحتاج، والوصول إليها عن بُعد، والدفع بناءً على الكمية المستخدمة. الآن، يتم تحطيم الشركات التقليدية بواسطة الحوسبة السحابية. في مجال الحوسبة السحابية، تعتبر تقنية الافتراضية هي القلب النابض لهذا المجال. يمكن أن تقوم الخوادم الافتراضية بتقسيم خادم قوي إلى خوادم صغيرة جداً وتأجيرها، ويمكنها أيضًا تحريك موارد متنوعة بشكل ديناميكي.
هذا النموذج غير جذري هيكل الأعمال في صناعة قوة الحوسبة. في السابق، كان يتعين على الناس شراء مرافق القوة لتحقيق احتياجاتهم من القوة. ولكن الآن، كل ما يحتاجونه هو دفع الإيجار على الموقع للاستفادة من خدمات القوة عالية الجودة. الاتجاه المستقبلي لتطوير الحوسبة السحابية هو الحوسبة الطرفية. نظرًا لأن الأنظمة التقليدية المركزية بعيدة جدًا عن المستخدمين، فإن ذلك يؤدي إلى درجة معينة من التأخير. على الرغم من أنه يمكن تحسين التأخير، إلا أنه بسبب قيود سرعة الضوء، لا يمكن التغلب على التأخير بشكل دائم.
ومع ذلك، فإن الصناعات الناشئة مثل الميتافيرس، القيادة الذاتية، والرعاية الصحية عن بُعد تتطلب تأخيرًا منخفضًا للغاية، لذا من الضروري نقل خوادم الحوسبة السحابية إلى أماكن أقرب إلى المستخدمين، مما يؤدي إلى زيادة عدد مراكز البيانات الصغيرة التي تم ترتيبها حول المستخدمين، وهذا هو الحوسبة الطرفية.
بالمقارنة مع مقدمي خدمات الحوسبة السحابية المركزية، تتمثل المزايا الرئيسية للحوسبة السحابية اللامركزية في:
**الوصول والمرونة: ** الحصول على وصول إلى رقائق الحوسبة من مزودي خدمات السحابة مثل AWS و GCP أو Azure غالبًا ما يستغرق أسابيع، بالإضافة إلى أن نماذج GPU عالية الأداء، مثل A100 و H100، غالبًا ما تكون غير متوفرة. علاوة على ذلك، للحصول على الحوسبة، يتعين على المستهلكين عادةً إبرام عقود طويلة الأجل وغير مرنة مع هذه الشركات الكبرى، مما يؤدي ليس فقط إلى فقدان الوقت، ولكن أيضًا يجعل عمليات الشركات أكثر صعوبة، ويفقدها بعض المرونة. بالمقابل، يمكن للمنصات الموزعة للحوسبة الوصول إلى الحوسبة في أي وقت وتقديم خيارات مرنة للأجهزة، مما يوفر إمكانية وصول أقوى.
أسعار أقل: نظرًا لاستخدام رقائق غير مستخدمة، بالإضافة إلى الدعم الرمزي من بروتوكولات الشبكة لموردي الرقائق وقوة الحوسبة، قد تتمكن شبكة الحوسبة الموزعة من تقديم قوة حوسبة أكثر بأسعار معقولة.
مقاومة الرقابة: لا تعتبر بعض أنظمة Web3 نفسها أنظمة غير مرخصة. تم معالجة قضايا الامتثال مثل GDPR وHIPAA في مراحل إطلاق GPU، وتحميل البيانات، ومشاركة البيانات، ومشاركة النتائج.
مع التطور المستمر للذكاء الاصطناعي وعدم التوازن المستمر في العرض والطلب على وحدات معالجة الرسومات، سيؤدي ذلك إلى تحويل المزيد من المطورين نحو منصات الحوسبة السحابية اللامركزية. في الوقت نفسه، خلال فترة السوق الصاعدة، بسبب ارتفاع أسعار العملات المشفرة، سيحقق موردي وحدات معالجة الرسومات المزيد من الأرباح، مما سيحفز المزيد من مقدمي وحدات معالجة الرسومات على دخول هذا السوق، مما يشكل تأثير دوامة إيجابية.
مشكلة تقنية
1. مشكلة التوازي
تجمع منصات الحوسبة الموزعة عادةً إمدادات الشرائح طويلة الذيل، مما يعني أن مزود شريحة فردية يكاد يكون غير قادر على إكمال تدريب نموذج ذكاء صناعي معقد أو مهام استدلال بشكل مستقل في فترة زمنية قصيرة. إذا أرادت منصات الحوسبة السحابية أن تكون تنافسية، يجب عليها أن تفكك وتوزع المهام من خلال وسائل متوازية، لتقليص الوقت الإجمالي اللازم للإكمال، وزيادة قدرة المنصة على الحوسبة.
ومع ذلك، ستواجه عملية التوازي مجموعة من المشكلات، بما في ذلك كيفية تقسيم المهام (لا سيما بالنسبة لمهام التعلم العميق المعقدة)، واعتماد البيانات، وتكاليف الاتصال الإضافية بين الأجهزة وغيرها.
2. مخاطر استبدال التكنولوجيا الجديدة
مع دخول كميات كبيرة من رأس المال في أبحاث الدوائر المتكاملة الخاصة (ASIC) والابتكارات الجديدة مثل وحدات معالجة التوتر (TPU)، قد يتأثر تجمعات GPU للمنصات الحاسوبية اللامركزية.
إذا كانت هذه ASIC يمكن أن تقدم أداءً جيدًا، وكانت هناك موازنة من حيث التكلفة، فقد يعود سوق GPU الذي تحتكره حاليًا منظمات الذكاء الاصطناعي الكبيرة إلى السوق. وهذا سيؤدي إلى زيادة في إمدادات GPU، مما سيؤثر على نظام بيئي للمنصات السحابية اللامركزية.
3. مخاطر التنظيم
نظرًا لأن نظام الحوسبة السحابية اللامركزية يعمل في عدة ولايات قضائية وقد يتعرض لقوانين وأنظمة مختلفة، فقد تكون هناك تحديات قانونية وتنظيمية فريدة. كما أن متطلبات الامتثال، مثل قوانين حماية البيانات والخصوصية، قد تكون معقدة وصعبة.
في المرحلة الحالية، فإن مستخدمي منصات الحوسبة السحابية هم في الأساس مطورون محترفون ومؤسسات، ويفضلون استخدام منصة واحدة لفترة طويلة، ولا يقومون بتغييرها بسهولة. سواء كانت المنصة اللامركزية أو المركزية، فإن السعر هو أحد عوامل الاعتبار فقط، حيث أن هؤلاء المستخدمين يركزون أكثر على استقرار الخدمة. لذلك، إذا كانت المنصة اللامركزية تمتلك قدرة قوية على التكامل وقدرة حسابية مستقرة وكافية، فستكون أكثر سهولة في جذب هؤلاء العملاء، والحصول على علاقات تعاون طويلة الأمد ودخل نقدي مستقر.
سأقدم لكم أدناه مشروع Aethir الجديد للقوة الحسابية الموزعة الذي يركز على عرض الألعاب والذكاء الاصطناعي في هذه الدورة، وسأقوم بحساب التقييم المحتمل بعد الإدراج بناءً على المشاريع الحالية في السوق في نفس المجال.
نظرة عامة على مشروع Aethir
Aethir Cloud هي منصة للتصيير في الوقت الحقيقي اللامركزية قائمة على شبكة Arbitrum، تساعد شركات الألعاب والذكاء الاصطناعي على تسليم منتجاتها مباشرة إلى المستهلكين من خلال تجميع وإعادة توزيع GPU الجديدة والمهملة من الشركات ومراكز البيانات وأعمال تعدين العملات المشفرة والمستهلكين بشكل ذكي.
تعتبر إحدى الابتكارات الرئيسية في هذا المشروع هي مجموعة الموارد، التي تجمع المساهمين في قوة الحوسبة الموزعة تحت واجهة موحدة، وتقدم خدماتها للعملاء في جميع أنحاء العالم. وتتمثل إحدى الميزات الرئيسية لمجموعة الموارد في أن مقدمي خدمات GPU يمكنهم الاتصال أو قطع الاتصال بالشبكة بحرية، مما يتيح للشركات أو مراكز البيانات التي تمتلك أجهزة غير مستخدمة المشاركة في الشبكة أثناء التوقف، مما يزيد من مرونة الموردين وفعالية استخدام الأجهزة.
تشغيل نظام Aethir البيئي يعتمد على ثلاثة بنى تحتية أساسية:
الحاوية (Container): الوظيفة الرئيسية للحاوية هي توفير خدمات العرض عن بُعد في الوقت الفعلي، مما يوفر تجربة "عدم التأخير". تعتبر الحاوية الموقع الفعلي للحوسبة السحابية، حيث تعمل كنقطة نهاية افتراضية، تقوم بتنفيذ وعرض التطبيقات. وهذا ينقل عبء العمل من الأجهزة المحلية إلى الحاوية.
المدقق (Checker): يقوم عقد المدقق بالتحقق من الحاويات وعمليات الخدمة الخاصة بها لضمان سلامة شبكة Aethir وجودة الخدمة. بعد أن يكمل عقد المدقق المهمة، يقوم بتوقيع النتائج باستخدام مفتاحه الخاص، ثم ينقل النتائج إلى الحكم. سيستلم الحكم 2N+1 نتيجة لكل حاوية، وسيحصل كل عقد يقدم نفس النتائج مع الأغلبية على مكافأة رمزية.
المؤشر (Indexer): باعتباره الجزء الأساسي من شبكة Aethir، يقوم المؤشر بربط المستهلكين بالحاويات المناسبة، مما يضمن بدء التطبيقات والخدمات السحابية بسرعة. الهدف هو تقديم خدمة "بثوانٍ" - يجب أن يحدث الانتقال من طلب المستهلك إلى التسليم الفعلي (على سبيل المثال، طلب اللاعب إلى شاشة اللعبة) في أقصر وقت ممكن. يتطلب ذلك إشارات واضحة وجدولة فعالة. للحفاظ على اللامركزية وتعزيز تجربة المستخدم، يتم اختيار المؤشر بشكل عشوائي، للحد من المخاطر المحتملة للاحتيال وتأخير الإشارات.
، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 18
أعجبني
18
7
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
ColdWalletGuardian
· منذ 10 س
مرة أخرى في مجال الحوسبة السحابية، متى سنتمكن من التوقف عن المنافسة الشديدة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnlyOnMainnet
· منذ 21 س
هههه، يبدو أن web3 بالفعل يحتاج إلى الذكاء الاصطناعي لقيادته.
شاهد النسخة الأصليةرد0
NFTRegretDiary
· منذ 21 س
يبدو الأمر غامضًا عند الاستماع إليه
شاهد النسخة الأصليةرد0
GmGmNoGn
· منذ 21 س
هذا المشروع للقمر بشكل غير معقول
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnChain_Detective
· منذ 21 س
همم تحليل النمط يظهر علاقة عالية مع عمليات الاحتيال غسيل السحاب... ابقوا حذرين عائلتي
Aethir: نجم جديد في الحوسبة السحابية اللامركزية التي تجمع بين عرض الألعاب والذكاء الاصطناعي
شرح Aethir: لاعب قوي في مجال الحوسبة السحابية اللامركزية مع مسارات ثلاثية
إن تغيير مسار تطور المجتمع البشري غالبًا ما يتحقق من خلال العديد من الاختراعات العلمية العظيمة والتقدم. كل突破 تكنولوجي، يخلق مباشرة عصرًا جديدًا أكثر كفاءة وازدهارًا.
الثورة الصناعية، الثورة الكهربائية وثورة المعلومات هي تقدم تكنولوجي عظيم في تاريخ البشرية، لقد غيرت تمامًا ملامح المجتمع البشري، وجلبت تغييرات غير مسبوقة في الإنتاجية وأنماط الحياة. الآن، لا يمكننا العودة إلى عصر الإضاءة بمصابيح الكيروسين ونقل الرسائل بواسطة العربات. مع ولادة نماذج اللغة الكبيرة، دخلت البشرية عصرًا جديدًا عظيمًا.
تقوم النماذج اللغوية الكبيرة بتحرير الذكاء البشري خطوة بخطوة، مما يسمح للناس بتوجيه طاقتهم وذكائهم المحدود نحو التفكير والممارسة الأكثر إبداعًا، ومن ثم يدخل الناس إلى عالم أكثر كفاءة.
نعتبر نماذج اللغة الكبيرة كاختراق تكنولوجي آخر يغير العالم، ليس فقط بسبب التقدم الهائل في فهم اللغة الطبيعية وتوليدها، ولكن أيضًا لأن البشرية قد فهمت في تطور نماذج اللغة الكبيرة قواعد زيادة القدرة - أي أنه من خلال توسيع معلمات النموذج وبيانات التدريب باستمرار، يمكن تحسين قدرة النموذج بشكل متسارع. في ظل توفر قوة الحوسبة الكافية، لا يزال هذا العملية مؤقتًا بدون أي قيود.
استخدامات نماذج اللغة الكبيرة لا تقتصر فقط على فهم اللغة البشرية والحوار، بل على العكس، هذا مجرد بداية. بمجرد أن تمتلك الآلات القدرة على فهم اللغة، يكون ذلك مثل فتح صندوق باندورا، مما يحرر مساحة تخيل لا نهائية. يمكن للناس استغلال هذه القدرة للذكاء الاصطناعي لتطوير مجموعة متنوعة من الوظائف المبتكرة.
حاليًا، في مجالات التكنولوجيا المتقاطعة المختلفة، بدأت النماذج اللغوية الكبيرة في إظهار قوتها. من إنتاج الفيديو والفنون الإبداعية في المجالات الإنسانية، إلى تطوير الأدوية والتكنولوجيا الحيوية في المجالات التكنولوجية الصعبة، ستشهد بالتأكيد تغييرات جذرية.
في هذا العصر، تُعتبر قوة الحوسبة موردًا نادرًا، حيث تمتلك الشركات الكبرى موارد غنية، بينما يواجه المطورون الناشئون عوائق دخول بسبب نقص موارد الحوسبة. في عصر الذكاء الاصطناعي الجديد، تُعتبر قوة الحوسبة قوة، والأشخاص الذين يمتلكونها لديهم القدرة على تغيير العالم. تعتبر وحدات معالجة الرسوميات (GPU) حجر الزاوية في مجالات التعلم العميق والحوسبة العلمية، حيث تلعب دورًا حيويًا في ذلك.
في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور، يجب أن ندرك الجوانب المزدوجة للتطور: تدريب النموذج والاستدلال. يتضمن الاستدلال وظائف النموذج الذكي ونتائجه، بينما يشمل التدريب العملية المعقدة اللازمة لبناء نماذج ذكية، والتي تشمل خوارزميات التعلم الآلي، ومجموعات البيانات، والقدرات الحاسوبية.
كمثال على GPT4، إذا أراد المطورون الحصول على استنتاجات عالية الجودة، فإنهم يحتاجون إلى الحصول على مجموعة بيانات أساسية شاملة وقدرة حسابية هائلة، لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الفعال. وتركز هذه الموارد بشكل رئيسي في أيدي عمالقة الصناعة مثل إنفيديا وجوجل ومايكروسوفت وأمازون كلاود.
تكاليف الحوسبة العالية وحواجز الدخول تمنع المزيد من المطورين من الدخول، مما يجعل اللاعبين الرئيسيين أقوى. لديهم مجموعات بيانات كبيرة وقدرة حسابية هائلة، ولديهم القدرة على زيادة حجمهم وتقليل تكاليفهم، مما يؤدي إلى تعزيز الحواجز في الصناعة.
لكننا لا نستطيع إلا أن نتساءل، هل هناك طرق لتقليل تكاليف الحوسبة وحواجز الدخول إلى الصناعة من خلال اعتماد تقنية blockchain؟ الجواب هو بالتأكيد. اللامركزية الحوسبة السحابية الموزعة توفر لنا مثل هذه الحلول في هذا السياق الزمني.
على الرغم من أن قوة الحوسبة باهظة الثمن و نادرة في الوقت الحالي، إلا أن وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لم تُستخدم بشكل كامل. ويرجع ذلك أساسًا إلى عدم وجود طريقة جاهزة لدمج هذه القوة الحاسوبية المتناثرة وجعلها تعمل بطريقة تجارية. فيما يلي أرقام استخدام GPU النموذجية لأحمال العمل المختلفة:
تندرج معظم أجهزة المستهلك المزودة بوحدة معالجة الرسومات (GPU) ضمن الفئات الثلاث الأولى، أي في حالة الخمول (تُشغل للتو إلى نظام تشغيل Windows):
توضح البيانات أعلاه: أن استخدام موارد الحوسبة منخفض للغاية، وفي عالم Web2، لا توجد تدابير فعالة لجمع وتكامل هذه الموارد. لكن قد تكون الاقتصاد المشفر وتقنية blockchain هي العلاج المناسب لتحدي ذلك. حيث أن الاقتصاد المشفر يبني سوقًا عالميًا فعالًا للغاية، وبفضل الاقتصاد الفريد للرموز، وخصائص النظام اللامركزي، فإن تسعير الموارد وتداولها وتوافق العرض والطلب في السوق يكون فعالاً للغاية.
يؤثر تطور الذكاء الاصطناعي على مستقبل البشرية، بينما تحدد تقدم قوة الحوسبة تطور الذكاء الاصطناعي. منذ اختراع أول حاسوب في الأربعينيات من القرن العشرين، شهدت أنماط الحوسبة العديد من التحولات. من الحواسيب الضخمة الثقيلة إلى الحواسيب المحمولة الخفيفة، ومن شراء الخوادم المركزية إلى استئجار قوة الحوسبة، تزداد سهولة الحصول على قوة الحوسبة تدريجياً. قبل ظهور الحوسبة السحابية، كانت الشركات مضطرة لشراء الخوادم بنفسها، وتحديثها باستمرار مع تقدم التكنولوجيا، ولكن ظهور الحوسبة السحابية غير هذا النموذج بشكل جذري.
المفهوم الأساسي للحوسبة السحابية هو استئجار الخوادم من قبل الطرف المحتاج، والوصول إليها عن بُعد، والدفع بناءً على الكمية المستخدمة. الآن، يتم تحطيم الشركات التقليدية بواسطة الحوسبة السحابية. في مجال الحوسبة السحابية، تعتبر تقنية الافتراضية هي القلب النابض لهذا المجال. يمكن أن تقوم الخوادم الافتراضية بتقسيم خادم قوي إلى خوادم صغيرة جداً وتأجيرها، ويمكنها أيضًا تحريك موارد متنوعة بشكل ديناميكي.
هذا النموذج غير جذري هيكل الأعمال في صناعة قوة الحوسبة. في السابق، كان يتعين على الناس شراء مرافق القوة لتحقيق احتياجاتهم من القوة. ولكن الآن، كل ما يحتاجونه هو دفع الإيجار على الموقع للاستفادة من خدمات القوة عالية الجودة. الاتجاه المستقبلي لتطوير الحوسبة السحابية هو الحوسبة الطرفية. نظرًا لأن الأنظمة التقليدية المركزية بعيدة جدًا عن المستخدمين، فإن ذلك يؤدي إلى درجة معينة من التأخير. على الرغم من أنه يمكن تحسين التأخير، إلا أنه بسبب قيود سرعة الضوء، لا يمكن التغلب على التأخير بشكل دائم.
ومع ذلك، فإن الصناعات الناشئة مثل الميتافيرس، القيادة الذاتية، والرعاية الصحية عن بُعد تتطلب تأخيرًا منخفضًا للغاية، لذا من الضروري نقل خوادم الحوسبة السحابية إلى أماكن أقرب إلى المستخدمين، مما يؤدي إلى زيادة عدد مراكز البيانات الصغيرة التي تم ترتيبها حول المستخدمين، وهذا هو الحوسبة الطرفية.
بالمقارنة مع مقدمي خدمات الحوسبة السحابية المركزية، تتمثل المزايا الرئيسية للحوسبة السحابية اللامركزية في:
**الوصول والمرونة: ** الحصول على وصول إلى رقائق الحوسبة من مزودي خدمات السحابة مثل AWS و GCP أو Azure غالبًا ما يستغرق أسابيع، بالإضافة إلى أن نماذج GPU عالية الأداء، مثل A100 و H100، غالبًا ما تكون غير متوفرة. علاوة على ذلك، للحصول على الحوسبة، يتعين على المستهلكين عادةً إبرام عقود طويلة الأجل وغير مرنة مع هذه الشركات الكبرى، مما يؤدي ليس فقط إلى فقدان الوقت، ولكن أيضًا يجعل عمليات الشركات أكثر صعوبة، ويفقدها بعض المرونة. بالمقابل، يمكن للمنصات الموزعة للحوسبة الوصول إلى الحوسبة في أي وقت وتقديم خيارات مرنة للأجهزة، مما يوفر إمكانية وصول أقوى.
أسعار أقل: نظرًا لاستخدام رقائق غير مستخدمة، بالإضافة إلى الدعم الرمزي من بروتوكولات الشبكة لموردي الرقائق وقوة الحوسبة، قد تتمكن شبكة الحوسبة الموزعة من تقديم قوة حوسبة أكثر بأسعار معقولة.
مقاومة الرقابة: لا تعتبر بعض أنظمة Web3 نفسها أنظمة غير مرخصة. تم معالجة قضايا الامتثال مثل GDPR وHIPAA في مراحل إطلاق GPU، وتحميل البيانات، ومشاركة البيانات، ومشاركة النتائج.
مع التطور المستمر للذكاء الاصطناعي وعدم التوازن المستمر في العرض والطلب على وحدات معالجة الرسومات، سيؤدي ذلك إلى تحويل المزيد من المطورين نحو منصات الحوسبة السحابية اللامركزية. في الوقت نفسه، خلال فترة السوق الصاعدة، بسبب ارتفاع أسعار العملات المشفرة، سيحقق موردي وحدات معالجة الرسومات المزيد من الأرباح، مما سيحفز المزيد من مقدمي وحدات معالجة الرسومات على دخول هذا السوق، مما يشكل تأثير دوامة إيجابية.
مشكلة تقنية
1. مشكلة التوازي
تجمع منصات الحوسبة الموزعة عادةً إمدادات الشرائح طويلة الذيل، مما يعني أن مزود شريحة فردية يكاد يكون غير قادر على إكمال تدريب نموذج ذكاء صناعي معقد أو مهام استدلال بشكل مستقل في فترة زمنية قصيرة. إذا أرادت منصات الحوسبة السحابية أن تكون تنافسية، يجب عليها أن تفكك وتوزع المهام من خلال وسائل متوازية، لتقليص الوقت الإجمالي اللازم للإكمال، وزيادة قدرة المنصة على الحوسبة.
ومع ذلك، ستواجه عملية التوازي مجموعة من المشكلات، بما في ذلك كيفية تقسيم المهام (لا سيما بالنسبة لمهام التعلم العميق المعقدة)، واعتماد البيانات، وتكاليف الاتصال الإضافية بين الأجهزة وغيرها.
2. مخاطر استبدال التكنولوجيا الجديدة
مع دخول كميات كبيرة من رأس المال في أبحاث الدوائر المتكاملة الخاصة (ASIC) والابتكارات الجديدة مثل وحدات معالجة التوتر (TPU)، قد يتأثر تجمعات GPU للمنصات الحاسوبية اللامركزية.
إذا كانت هذه ASIC يمكن أن تقدم أداءً جيدًا، وكانت هناك موازنة من حيث التكلفة، فقد يعود سوق GPU الذي تحتكره حاليًا منظمات الذكاء الاصطناعي الكبيرة إلى السوق. وهذا سيؤدي إلى زيادة في إمدادات GPU، مما سيؤثر على نظام بيئي للمنصات السحابية اللامركزية.
3. مخاطر التنظيم
نظرًا لأن نظام الحوسبة السحابية اللامركزية يعمل في عدة ولايات قضائية وقد يتعرض لقوانين وأنظمة مختلفة، فقد تكون هناك تحديات قانونية وتنظيمية فريدة. كما أن متطلبات الامتثال، مثل قوانين حماية البيانات والخصوصية، قد تكون معقدة وصعبة.
في المرحلة الحالية، فإن مستخدمي منصات الحوسبة السحابية هم في الأساس مطورون محترفون ومؤسسات، ويفضلون استخدام منصة واحدة لفترة طويلة، ولا يقومون بتغييرها بسهولة. سواء كانت المنصة اللامركزية أو المركزية، فإن السعر هو أحد عوامل الاعتبار فقط، حيث أن هؤلاء المستخدمين يركزون أكثر على استقرار الخدمة. لذلك، إذا كانت المنصة اللامركزية تمتلك قدرة قوية على التكامل وقدرة حسابية مستقرة وكافية، فستكون أكثر سهولة في جذب هؤلاء العملاء، والحصول على علاقات تعاون طويلة الأمد ودخل نقدي مستقر.
سأقدم لكم أدناه مشروع Aethir الجديد للقوة الحسابية الموزعة الذي يركز على عرض الألعاب والذكاء الاصطناعي في هذه الدورة، وسأقوم بحساب التقييم المحتمل بعد الإدراج بناءً على المشاريع الحالية في السوق في نفس المجال.
نظرة عامة على مشروع Aethir
Aethir Cloud هي منصة للتصيير في الوقت الحقيقي اللامركزية قائمة على شبكة Arbitrum، تساعد شركات الألعاب والذكاء الاصطناعي على تسليم منتجاتها مباشرة إلى المستهلكين من خلال تجميع وإعادة توزيع GPU الجديدة والمهملة من الشركات ومراكز البيانات وأعمال تعدين العملات المشفرة والمستهلكين بشكل ذكي.
تعتبر إحدى الابتكارات الرئيسية في هذا المشروع هي مجموعة الموارد، التي تجمع المساهمين في قوة الحوسبة الموزعة تحت واجهة موحدة، وتقدم خدماتها للعملاء في جميع أنحاء العالم. وتتمثل إحدى الميزات الرئيسية لمجموعة الموارد في أن مقدمي خدمات GPU يمكنهم الاتصال أو قطع الاتصال بالشبكة بحرية، مما يتيح للشركات أو مراكز البيانات التي تمتلك أجهزة غير مستخدمة المشاركة في الشبكة أثناء التوقف، مما يزيد من مرونة الموردين وفعالية استخدام الأجهزة.
تشغيل نظام Aethir البيئي يعتمد على ثلاثة بنى تحتية أساسية:
الحاوية (Container): الوظيفة الرئيسية للحاوية هي توفير خدمات العرض عن بُعد في الوقت الفعلي، مما يوفر تجربة "عدم التأخير". تعتبر الحاوية الموقع الفعلي للحوسبة السحابية، حيث تعمل كنقطة نهاية افتراضية، تقوم بتنفيذ وعرض التطبيقات. وهذا ينقل عبء العمل من الأجهزة المحلية إلى الحاوية.
المدقق (Checker): يقوم عقد المدقق بالتحقق من الحاويات وعمليات الخدمة الخاصة بها لضمان سلامة شبكة Aethir وجودة الخدمة. بعد أن يكمل عقد المدقق المهمة، يقوم بتوقيع النتائج باستخدام مفتاحه الخاص، ثم ينقل النتائج إلى الحكم. سيستلم الحكم 2N+1 نتيجة لكل حاوية، وسيحصل كل عقد يقدم نفس النتائج مع الأغلبية على مكافأة رمزية.
المؤشر (Indexer): باعتباره الجزء الأساسي من شبكة Aethir، يقوم المؤشر بربط المستهلكين بالحاويات المناسبة، مما يضمن بدء التطبيقات والخدمات السحابية بسرعة. الهدف هو تقديم خدمة "بثوانٍ" - يجب أن يحدث الانتقال من طلب المستهلك إلى التسليم الفعلي (على سبيل المثال، طلب اللاعب إلى شاشة اللعبة) في أقصر وقت ممكن. يتطلب ذلك إشارات واضحة وجدولة فعالة. للحفاظ على اللامركزية وتعزيز تجربة المستخدم، يتم اختيار المؤشر بشكل عشوائي، للحد من المخاطر المحتملة للاحتيال وتأخير الإشارات.
![شرح Aethir: لاعب قوي في الحوسبة السحابية اللامركزية مع ثلاثة مسارات](