12 июня Gensyn, британский протокол вычислений искусственного интеллекта на блокчейне, объявил о завершении раунда серии A стоимостью 43 миллиона долларов, возглавляемого a16z. В этой революции в области ИИ Gensyn взяла на себя инициативу, предоставив нам лист ответов.
Gensyn — это, по сути, блокчейн первого уровня с доказательством доли, основанный на протоколе Substripe, который может способствовать распределению задач машинного обучения и вознаграждению с помощью смарт-контрактов, чтобы быстро реализовать способность моделей ИИ к обучению и снизить стоимость глубокого обучения. обучение. Стоимость одного занятия по ОПГ-3 в 2020 году составляет около 12 млн долларов, что более чем в 270 раз превышает расчетную стоимость обучения по ОПГ-2 в 2019 году, составляющую около 43 000 долларов. В целом сложность модели (размер) лучших нейронных сетей в настоящее время удваивается каждые три месяца. Почасовая стоимость обучения машинному обучению Gensyn составляет около 0,4 доллара США, что намного ниже, чем требуемые затраты на AWS (2 доллара США) и GCP (2,5 доллара США). Gensyn хочет использовать блокчейн и другие технологии для реализации децентрализованного крупномасштабного распределенного протокола эффективных вычислений с глубоким обучением и имеет вероятностное доказательство обучения и механизм стимулирования криптовалюты.
Gensyn связывает разработчика (любого, кто может обучить модель машинного обучения) с решателем (решателем, любым, кто хочет обучить модель машинного обучения на своей машине). Используя неиспользуемые вычислительные устройства с поддержкой машинного обучения по всему миру (такие как небольшие центры обработки данных, игровые ПК, Mac M1 и M2 и даже смартфоны) и соединяя их в глобальный суперкластер машинного обучения, способные к машинному обучению вычислительные возможности увеличиваются в 10-100 раз. В то же время Gensyn использует инновационную систему проверки и вычислительную мощность для достижения сверхмасштабного и недорогого обучения нейронных сетей без доверия.
1. Инновационная система проверки
Основная задача Gensyn — убедиться, что вычислительные задачи, выполняемые на устройстве, были выполнены правильно, и инициировать оплату с помощью токенов. Система Gensyn в основном решает проблему верификации с помощью трех концепций, включая вероятностное доказательство обучения, протокол точного позиционирования на основе графа и поощрительную игру в стиле Truebit.
Состоит из четырех основных участников, включая коммиттеров, решателей, верификаторов и осведомителей. Отправители — это конечные пользователи системы, которые предоставляют задачи для вычисления и оплачивают выполненные единицы работы. Решатель является основной рабочей частью системы, выполняющей обучение модели и генерирующей доказательства для проверки верификатором. Верификатор связывает недетерминированную процедуру обучения с детерминированным линейным вычислением, повторяя часть доказательства решателя и сравнивая расстояние с ожидаемым порогом. Информаторы — это последняя линия обороны, проверяющая работу валидаторов и бросающая им вызов на джекпоты.
Система может делать все это без доверия и с накладными расходами, которые линейно масштабируются с размером модели, поддерживая постоянные затраты на проверку. Инновационность системы заключается в сочетании контрольных точек обучения модели и вероятностных проверок, завершающихся на цепочке, что эффективно решает проблему зависимости от состояния при обучении нейронной сети любого масштаба.
2. Новый вычислительный блок питания
Системы Gensyn используют недостаточно используемые и неоптимизированные ресурсы вычислительных устройств. Эти устройства варьируются от неиспользуемых в настоящее время игровых графических процессоров до майнеров с графическими процессорами эпохи PoW до Ethereum. Поскольку протокол децентрализован, а это означает, что в конечном итоге он будет управляться большинством сообщества и не может быть «закрыт» без согласия сообщества, в отличие от web2, это делает его устойчивым к цензуре. Новшество этого соглашения заключается в том, чтобы в полной мере использовать ресурсы неиспользуемого вычислительного оборудования, предоставить больше вычислительной мощности для сообщества, а также предоставить новый источник дохода для тех, кто владеет неиспользуемым оборудованием. А стоимость протокола Gensyn аналогична стоимости владения графическим процессором в центре обработки данных, и его можно масштабировать за пределы AWS.
Короче говоря, основная цель Gensyn — демократизировать ИИ с помощью децентрализованного плана, чтобы больше людей могли участвовать в инновациях и применении технологий ИИ. Основная идея программы заключается в том, чтобы использовать малоиспользуемые ресурсы вычислительного оборудования для повышения эффективности и точности моделей ИИ путем создания открытой и децентрализованной системы проверки, а также предоставить больше возможностей и возможностей для предпринимателей в сфере ИИ. Это инновационная и перспективная программа, которая, как ожидается, сыграет важную роль в области искусственного интеллекта в будущем.
Посмотреть Оригинал
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.
Краткий обзор протокола вычислений искусственного интеллекта на блокчейне Gensyn под руководством a16z
Текст / Донг Нуо
12 июня Gensyn, британский протокол вычислений искусственного интеллекта на блокчейне, объявил о завершении раунда серии A стоимостью 43 миллиона долларов, возглавляемого a16z. В этой революции в области ИИ Gensyn взяла на себя инициативу, предоставив нам лист ответов.
Gensyn — это, по сути, блокчейн первого уровня с доказательством доли, основанный на протоколе Substripe, который может способствовать распределению задач машинного обучения и вознаграждению с помощью смарт-контрактов, чтобы быстро реализовать способность моделей ИИ к обучению и снизить стоимость глубокого обучения. обучение. Стоимость одного занятия по ОПГ-3 в 2020 году составляет около 12 млн долларов, что более чем в 270 раз превышает расчетную стоимость обучения по ОПГ-2 в 2019 году, составляющую около 43 000 долларов. В целом сложность модели (размер) лучших нейронных сетей в настоящее время удваивается каждые три месяца. Почасовая стоимость обучения машинному обучению Gensyn составляет около 0,4 доллара США, что намного ниже, чем требуемые затраты на AWS (2 доллара США) и GCP (2,5 доллара США). Gensyn хочет использовать блокчейн и другие технологии для реализации децентрализованного крупномасштабного распределенного протокола эффективных вычислений с глубоким обучением и имеет вероятностное доказательство обучения и механизм стимулирования криптовалюты.
Gensyn связывает разработчика (любого, кто может обучить модель машинного обучения) с решателем (решателем, любым, кто хочет обучить модель машинного обучения на своей машине). Используя неиспользуемые вычислительные устройства с поддержкой машинного обучения по всему миру (такие как небольшие центры обработки данных, игровые ПК, Mac M1 и M2 и даже смартфоны) и соединяя их в глобальный суперкластер машинного обучения, способные к машинному обучению вычислительные возможности увеличиваются в 10-100 раз. В то же время Gensyn использует инновационную систему проверки и вычислительную мощность для достижения сверхмасштабного и недорогого обучения нейронных сетей без доверия.
1. Инновационная система проверки
Основная задача Gensyn — убедиться, что вычислительные задачи, выполняемые на устройстве, были выполнены правильно, и инициировать оплату с помощью токенов. Система Gensyn в основном решает проблему верификации с помощью трех концепций, включая вероятностное доказательство обучения, протокол точного позиционирования на основе графа и поощрительную игру в стиле Truebit.
Состоит из четырех основных участников, включая коммиттеров, решателей, верификаторов и осведомителей. Отправители — это конечные пользователи системы, которые предоставляют задачи для вычисления и оплачивают выполненные единицы работы. Решатель является основной рабочей частью системы, выполняющей обучение модели и генерирующей доказательства для проверки верификатором. Верификатор связывает недетерминированную процедуру обучения с детерминированным линейным вычислением, повторяя часть доказательства решателя и сравнивая расстояние с ожидаемым порогом. Информаторы — это последняя линия обороны, проверяющая работу валидаторов и бросающая им вызов на джекпоты.
Система может делать все это без доверия и с накладными расходами, которые линейно масштабируются с размером модели, поддерживая постоянные затраты на проверку. Инновационность системы заключается в сочетании контрольных точек обучения модели и вероятностных проверок, завершающихся на цепочке, что эффективно решает проблему зависимости от состояния при обучении нейронной сети любого масштаба.
2. Новый вычислительный блок питания
Системы Gensyn используют недостаточно используемые и неоптимизированные ресурсы вычислительных устройств. Эти устройства варьируются от неиспользуемых в настоящее время игровых графических процессоров до майнеров с графическими процессорами эпохи PoW до Ethereum. Поскольку протокол децентрализован, а это означает, что в конечном итоге он будет управляться большинством сообщества и не может быть «закрыт» без согласия сообщества, в отличие от web2, это делает его устойчивым к цензуре. Новшество этого соглашения заключается в том, чтобы в полной мере использовать ресурсы неиспользуемого вычислительного оборудования, предоставить больше вычислительной мощности для сообщества, а также предоставить новый источник дохода для тех, кто владеет неиспользуемым оборудованием. А стоимость протокола Gensyn аналогична стоимости владения графическим процессором в центре обработки данных, и его можно масштабировать за пределы AWS.
Короче говоря, основная цель Gensyn — демократизировать ИИ с помощью децентрализованного плана, чтобы больше людей могли участвовать в инновациях и применении технологий ИИ. Основная идея программы заключается в том, чтобы использовать малоиспользуемые ресурсы вычислительного оборудования для повышения эффективности и точности моделей ИИ путем создания открытой и децентрализованной системы проверки, а также предоставить больше возможностей и возможностей для предпринимателей в сфере ИИ. Это инновационная и перспективная программа, которая, как ожидается, сыграет важную роль в области искусственного интеллекта в будущем.