La intersección de la IA y DePIN: el surgimiento de redes GPU descentralizadas
A medida que la IA y la Descentralización de Infraestructura Física (DePIN) se convierten en tendencias populares en el campo del Web3, la intersección de ambas está formando un mercado emergente. La red DePIN aporta valor práctico a la IA al proporcionar recursos computacionales, especialmente en el contexto de la escasez de GPU. En comparación con los servicios de nube tradicionales, DePIN ofrece una alternativa más flexible y de menor costo, utilizando incentivos en forma de tokens para la contribución de recursos. Este artículo explorará algunos de los principales proyectos de IA DePIN y sus características.
Resumen de la red DePIN de IA
Render es el pionero de la red P2P GPU, inicialmente centrado en la renderización gráfica, y luego se expandió a tareas de computación AI. Su red GPU ha sido utilizada por varias empresas de entretenimiento y ha colaborado con Stability AI.
Akash se posiciona como un "supernube" alternativo a las plataformas de nube tradicionales, soportando almacenamiento, computación GPU y CPU. Su AkashML puede ejecutar una gran cantidad de modelos en Hugging Face, y ya se han alojado varias aplicaciones de IA conocidas en la plataforma.
io.net ofrece un clúster de GPU en la nube distribuido especialmente para IA y ML. Su IO-SDK es compatible con los marcos principales y permite la creación rápida de diferentes tipos de clústeres.
Gensyn se centra en el cálculo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, adoptando un mecanismo de verificación innovador para mejorar la eficiencia. Su red se puede utilizar para ajustar modelos base preentrenados.
Aethir ofrece GPU de nivel empresarial, principalmente para campos intensivos en cálculo como IA, ML y juegos en la nube. Optimiza la calidad del servicio ajustando la ubicación de los recursos.
Phala Network como la capa de ejecución de soluciones Web3 AI, utiliza un entorno de ejecución confiable (TEE) para abordar problemas de privacidad. Su contrato de agente AI puede acceder a múltiples grandes modelos de lenguaje de primer nivel.
Comparación de proyectos
Los proyectos difieren en aspectos como hardware, enfoque comercial, tipos de tareas de IA, mecanismos de precios, blockchain, privacidad de datos y seguridad. La mayoría de los proyectos ahora admiten clústeres de GPU para lograr cálculos paralelos, lo cual es crucial para entrenar modelos de IA complejos.
En términos de privacidad de datos, la mayoría de los proyectos adoptan alguna forma de cifrado de datos. io.net ha introducido la criptografía homomórfica completa, mientras que Phala Network utiliza TEE para fortalecer aún más la protección de la privacidad.
Para garantizar la calidad del cálculo, varios proyectos han introducido mecanismos de prueba de finalización y verificación de calidad. Por ejemplo, Gensyn y Aethir generan pruebas de trabajo completado y realizan verificaciones de calidad.
Estadísticas de hardware
La cantidad y el tipo de GPU entre proyectos varían considerablemente. io.net y Aethir cuentan con una mayor cantidad de GPU de alto rendimiento ( H100/A100 ), más adecuadas para el cálculo de modelos grandes. El costo de los servicios de GPU Descentralización suele ser inferior al de los servicios centralizados, pero puede haber limitaciones en memoria y comunicación.
Algunos proyectos también ofrecen recursos de GPU/CPU de nivel de consumo, que pueden ser utilizados para tareas de IA a menor escala, brindando más opciones a los desarrolladores.
Conclusión
A pesar de que el campo de DePIN de IA aún enfrenta desafíos, el rápido crecimiento del volumen de tareas y la cantidad de hardware destaca la demanda del mercado. Estas redes de GPU descentralizadas tienen el potencial de desempeñar un papel importante en el futuro mercado de IA de billones de dólares, ofreciendo a los desarrolladores una alternativa de cálculo económica y eficiente.
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ZkProofPudding
· hace7h
Minería tiene nuevas ideas.
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DaoGovernanceOfficer
· 07-31 12:45
*sigh* empíricamente hablando, la tokenómica de GPU propuesta carece de KPIs de gobernanza robustos. consulta mi artículo de 2023 sobre marcos de asignación de recursos...
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WenAirdrop
· 07-31 12:39
Esta ola de DePIN tomar la posición contraria a NVIDIA.
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0xOverleveraged
· 07-31 12:33
¿Puedo preguntar, ya que los recursos de GPU son tan escasos, ustedes lograron conseguir algunos?
Fusión de AI y DePIN: el surgimiento de redes GPU descentralizadas que impulsan un nuevo futuro para el cálculo de AI
La intersección de la IA y DePIN: el surgimiento de redes GPU descentralizadas
A medida que la IA y la Descentralización de Infraestructura Física (DePIN) se convierten en tendencias populares en el campo del Web3, la intersección de ambas está formando un mercado emergente. La red DePIN aporta valor práctico a la IA al proporcionar recursos computacionales, especialmente en el contexto de la escasez de GPU. En comparación con los servicios de nube tradicionales, DePIN ofrece una alternativa más flexible y de menor costo, utilizando incentivos en forma de tokens para la contribución de recursos. Este artículo explorará algunos de los principales proyectos de IA DePIN y sus características.
Resumen de la red DePIN de IA
Render es el pionero de la red P2P GPU, inicialmente centrado en la renderización gráfica, y luego se expandió a tareas de computación AI. Su red GPU ha sido utilizada por varias empresas de entretenimiento y ha colaborado con Stability AI.
Akash se posiciona como un "supernube" alternativo a las plataformas de nube tradicionales, soportando almacenamiento, computación GPU y CPU. Su AkashML puede ejecutar una gran cantidad de modelos en Hugging Face, y ya se han alojado varias aplicaciones de IA conocidas en la plataforma.
io.net ofrece un clúster de GPU en la nube distribuido especialmente para IA y ML. Su IO-SDK es compatible con los marcos principales y permite la creación rápida de diferentes tipos de clústeres.
Gensyn se centra en el cálculo de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, adoptando un mecanismo de verificación innovador para mejorar la eficiencia. Su red se puede utilizar para ajustar modelos base preentrenados.
Aethir ofrece GPU de nivel empresarial, principalmente para campos intensivos en cálculo como IA, ML y juegos en la nube. Optimiza la calidad del servicio ajustando la ubicación de los recursos.
Phala Network como la capa de ejecución de soluciones Web3 AI, utiliza un entorno de ejecución confiable (TEE) para abordar problemas de privacidad. Su contrato de agente AI puede acceder a múltiples grandes modelos de lenguaje de primer nivel.
Comparación de proyectos
Los proyectos difieren en aspectos como hardware, enfoque comercial, tipos de tareas de IA, mecanismos de precios, blockchain, privacidad de datos y seguridad. La mayoría de los proyectos ahora admiten clústeres de GPU para lograr cálculos paralelos, lo cual es crucial para entrenar modelos de IA complejos.
En términos de privacidad de datos, la mayoría de los proyectos adoptan alguna forma de cifrado de datos. io.net ha introducido la criptografía homomórfica completa, mientras que Phala Network utiliza TEE para fortalecer aún más la protección de la privacidad.
Para garantizar la calidad del cálculo, varios proyectos han introducido mecanismos de prueba de finalización y verificación de calidad. Por ejemplo, Gensyn y Aethir generan pruebas de trabajo completado y realizan verificaciones de calidad.
Estadísticas de hardware
La cantidad y el tipo de GPU entre proyectos varían considerablemente. io.net y Aethir cuentan con una mayor cantidad de GPU de alto rendimiento ( H100/A100 ), más adecuadas para el cálculo de modelos grandes. El costo de los servicios de GPU Descentralización suele ser inferior al de los servicios centralizados, pero puede haber limitaciones en memoria y comunicación.
Algunos proyectos también ofrecen recursos de GPU/CPU de nivel de consumo, que pueden ser utilizados para tareas de IA a menor escala, brindando más opciones a los desarrolladores.
Conclusión
A pesar de que el campo de DePIN de IA aún enfrenta desafíos, el rápido crecimiento del volumen de tareas y la cantidad de hardware destaca la demanda del mercado. Estas redes de GPU descentralizadas tienen el potencial de desempeñar un papel importante en el futuro mercado de IA de billones de dólares, ofreciendo a los desarrolladores una alternativa de cálculo económica y eficiente.