AI ve DePIN'in Kesişimi: Merkeziyetsiz GPU Ağı'nın Yükselişi
AI ve DePIN'in Web3 alanında popüler bir trend haline gelmesiyle birlikte, ikisinin kesişimi yeni bir pazar oluşturuyor. DePIN ağı, özellikle GPU sıkıntısı bağlamında, AI'ya pratik değer sağlamak için hesaplama kaynakları sunuyor. Geleneksel bulut hizmetlerine kıyasla, DePIN daha esnek ve maliyeti daha düşük bir alternatif sunarak, kaynak katkısını teşvik etmek için token kullanıyor. Bu makale, birkaç ana AI DePIN projesini ve bunların özelliklerini inceleyecektir.
AI DePIN Ağı Genel Bakış
Render P2P GPU ağının öncüsüdür, başlangıçta grafik renderleme üzerine odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir. GPU ağı birçok eğlence şirketi tarafından kullanılmakta ve Stability AI gibi firmalarla işbirliği yapmaktadır.
Akash, geleneksel bulut platformlarının "süper bulut" alternatif olarak konumlandırılmaktadır ve depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını desteklemektedir. AkashML, Hugging Face üzerinde çok sayıda modeli çalıştırabilmektedir ve platformda birçok tanınmış AI uygulaması barındırılmaktadır.
io.net AI ve ML için özel olarak tasarlanmış dağıtık GPU bulut kümesi sunar. IO-SDK, önde gelen çerçevelerle uyumludur ve farklı türde kümelerin hızlı bir şekilde oluşturulmasını destekler.
Gensyn makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanarak, verimliliği artırmak için yenilikçi bir doğrulama mekanizması kullanmaktadır. Ağı, önceden eğitilmiş temel modellerin ince ayarı için kullanılabilir.
Aethir, kurumsal düzeyde GPU'lar sunmaktadır, başlıca AI, ML, bulut oyun gibi hesaplama yoğun alanlara hizmet vermektedir. Hizmet kalitesini optimize etmek için kaynak konumlarını ayarlamaktadır.
Phala Network Web3 AI çözümleri için uygulama katmanı olarak, (TEE) güvenilir yürütme ortamını kullanarak gizlilik sorunlarını ele alır. AI ajanı sözleşmeleri birden fazla üst düzey büyük dil modeline erişebilir.
Proje Karşılaştırması
Projeler, donanım, iş odakları, AI görev türleri, fiyatlandırma mekanizmaları, blok zinciri, veri gizliliği ve güvenlik gibi alanlarda farklılıklar göstermektedir. Çoğu proje artık karmaşık AI modellerini eğitmek için paralel hesaplama sağlamak üzere GPU kümelerini desteklemektedir.
Veri gizliliği açısından, çoğu proje bir tür veri şifrelemesi kullanmaktadır. io.net, tamamen homomorfik şifrelemeyi tanıtırken, Phala Network TEE'yi kullanarak gizlilik korumasını daha da güçlendirmektedir.
Hesaplama kalitesini sağlamak için, birden fazla proje tamamlanma kanıtı ve kalite kontrol mekanizmaları getirmiştir. Örneğin, Gensyn ve Aethir iş tamamlanma kanıtı üretir ve kalite kontrolü yapar.
Donanım İstatistikleri
Projeler arasında GPU sayısı ve türü açısından büyük farklılıklar vardır. io.net ve Aethir, büyük model hesaplamaları için daha uygun olan daha fazla yüksek performanslı GPU(H100/A100) ile donatılmıştır. Merkeziyetsiz GPU hizmetlerinin maliyeti genelde merkezi hizmetlerden daha düşüktür, ancak bellek ve iletişim açısından sınırlamalar olabilir.
Bazı projeler, daha küçük ölçekli AI görevleri için kullanılabilecek tüketici seviyesinde GPU/CPU kaynakları da sunarak geliştiricilere daha fazla seçenek sağlamaktadır.
Sonuç
AI DePIN alanı hala zorluklarla karşılaşmasına rağmen, görev sayısı ve donanım miktarındaki hızlı artış pazar talebini vurgulamaktadır. Bu merkeziyetsiz GPU ağları, gelecekte trilyon dolarlık ölçeğe sahip AI pazarında önemli bir rol oynaması bekleniyor ve geliştiricilere ekonomik açıdan verimli bir hesaplama alternatifi sunuyor.
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.
18 Likes
Reward
18
5
Share
Comment
0/400
ZkProofPudding
· 7h ago
Mining için yeni bir fikir var.
View OriginalReply0
DaoGovernanceOfficer
· 07-31 12:45
*of* deneysel olarak konuşursak, önerilen GPU tokenomi sağlam yönetişim KPI'larından yoksun. kaynak tahsis çerçeveleri üzerine 2023 tarihli makaleme bakın...
View OriginalReply0
WenAirdrop
· 07-31 12:39
Bu DePIN tam tersi bir pozisyon almak NVIDIA'nın işini zorlaştırıyor.
View OriginalReply0
0xOverleveraged
· 07-31 12:33
Bir soru sorayım, GPU kaynakları bu kadar kıtken sizler bunları kapabildiniz mi?
AI ve DePIN birleşimi: Merkeziyetsiz GPU ağı yükselişi, AI hesaplamalarının yeni geleceğine katkı sağlıyor
AI ve DePIN'in Kesişimi: Merkeziyetsiz GPU Ağı'nın Yükselişi
AI ve DePIN'in Web3 alanında popüler bir trend haline gelmesiyle birlikte, ikisinin kesişimi yeni bir pazar oluşturuyor. DePIN ağı, özellikle GPU sıkıntısı bağlamında, AI'ya pratik değer sağlamak için hesaplama kaynakları sunuyor. Geleneksel bulut hizmetlerine kıyasla, DePIN daha esnek ve maliyeti daha düşük bir alternatif sunarak, kaynak katkısını teşvik etmek için token kullanıyor. Bu makale, birkaç ana AI DePIN projesini ve bunların özelliklerini inceleyecektir.
AI DePIN Ağı Genel Bakış
Render P2P GPU ağının öncüsüdür, başlangıçta grafik renderleme üzerine odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerine genişlemiştir. GPU ağı birçok eğlence şirketi tarafından kullanılmakta ve Stability AI gibi firmalarla işbirliği yapmaktadır.
Akash, geleneksel bulut platformlarının "süper bulut" alternatif olarak konumlandırılmaktadır ve depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını desteklemektedir. AkashML, Hugging Face üzerinde çok sayıda modeli çalıştırabilmektedir ve platformda birçok tanınmış AI uygulaması barındırılmaktadır.
io.net AI ve ML için özel olarak tasarlanmış dağıtık GPU bulut kümesi sunar. IO-SDK, önde gelen çerçevelerle uyumludur ve farklı türde kümelerin hızlı bir şekilde oluşturulmasını destekler.
Gensyn makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanarak, verimliliği artırmak için yenilikçi bir doğrulama mekanizması kullanmaktadır. Ağı, önceden eğitilmiş temel modellerin ince ayarı için kullanılabilir.
Aethir, kurumsal düzeyde GPU'lar sunmaktadır, başlıca AI, ML, bulut oyun gibi hesaplama yoğun alanlara hizmet vermektedir. Hizmet kalitesini optimize etmek için kaynak konumlarını ayarlamaktadır.
Phala Network Web3 AI çözümleri için uygulama katmanı olarak, (TEE) güvenilir yürütme ortamını kullanarak gizlilik sorunlarını ele alır. AI ajanı sözleşmeleri birden fazla üst düzey büyük dil modeline erişebilir.
Proje Karşılaştırması
Projeler, donanım, iş odakları, AI görev türleri, fiyatlandırma mekanizmaları, blok zinciri, veri gizliliği ve güvenlik gibi alanlarda farklılıklar göstermektedir. Çoğu proje artık karmaşık AI modellerini eğitmek için paralel hesaplama sağlamak üzere GPU kümelerini desteklemektedir.
Veri gizliliği açısından, çoğu proje bir tür veri şifrelemesi kullanmaktadır. io.net, tamamen homomorfik şifrelemeyi tanıtırken, Phala Network TEE'yi kullanarak gizlilik korumasını daha da güçlendirmektedir.
Hesaplama kalitesini sağlamak için, birden fazla proje tamamlanma kanıtı ve kalite kontrol mekanizmaları getirmiştir. Örneğin, Gensyn ve Aethir iş tamamlanma kanıtı üretir ve kalite kontrolü yapar.
Donanım İstatistikleri
Projeler arasında GPU sayısı ve türü açısından büyük farklılıklar vardır. io.net ve Aethir, büyük model hesaplamaları için daha uygun olan daha fazla yüksek performanslı GPU(H100/A100) ile donatılmıştır. Merkeziyetsiz GPU hizmetlerinin maliyeti genelde merkezi hizmetlerden daha düşüktür, ancak bellek ve iletişim açısından sınırlamalar olabilir.
Bazı projeler, daha küçük ölçekli AI görevleri için kullanılabilecek tüketici seviyesinde GPU/CPU kaynakları da sunarak geliştiricilere daha fazla seçenek sağlamaktadır.
Sonuç
AI DePIN alanı hala zorluklarla karşılaşmasına rağmen, görev sayısı ve donanım miktarındaki hızlı artış pazar talebini vurgulamaktadır. Bu merkeziyetsiz GPU ağları, gelecekte trilyon dolarlık ölçeğe sahip AI pazarında önemli bir rol oynaması bekleniyor ve geliştiricilere ekonomik açıdan verimli bir hesaplama alternatifi sunuyor.