AI ve DePIN'in Bütünleşmesi: Dağıtılmış GPU Ağı'nın Yükselişi
2023'ten bu yana, AI ve DePIN Web3 alanında popüler konular haline geldi ve piyasa değerleri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makalede, bu iki alanın kesişimini inceleyecek ve ilgili protokollerin gelişimine odaklanacağız.
AI teknoloji yelpazesi içinde, DePIN ağı, hesaplama kaynakları sağlayarak AI'yi güçlendirir. Büyük teknoloji şirketlerinin gelişimi nedeniyle GPU kıtlığı yaşanmakta, diğer geliştiricilerin AI model eğitimi için yeterli GPU'ya ulaşmaları zorlaşmaktadır. DePIN, kaynak katkılarını teşvik etmek için token ödülleri aracılığıyla daha esnek ve maliyet açısından daha etkili bir alternatif sunmaktadır. AI alanındaki DePIN ağı, GPU kaynaklarını bireysel sahiplerden veri merkezlerine toplar ve kullanıcılara birleşik bir tedarik sunar.
AI DePIN Ağına Genel Bakış
Render
Render, GPU hesaplama gücü sağlayan bir P2P ağ öncüsüdür, başlangıçta içerik yaratımı için grafik renderleme üzerine odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerini de kapsayacak şekilde kapsamını genişletmiştir. GPU ağı, Paramount Pictures, PUBG gibi büyük eğlence şirketleri tarafından kullanılmaktadır.
Akash
Akash, depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını destekleyen bir "süper bulut" alternatifi olarak konumlandırılmıştır. AkashML, GPU ağlarının Hugging Face üzerinde 15,000'den fazla modeli çalıştırmasına olanak tanır.
io.net
io.net, AI ve ML kullanım durumları için özel olarak tasarlanmış dağıtılmış GPU bulut kümelerine erişim sağlar. IO-SDK'sı, PyTorch ve Tensorflow gibi çerçevelerle uyumludur ve çok katmanlı mimarisi, hesaplama gereksinimlerine göre otomatik olarak dinamik olarak ölçeklenebilir.
Gensyn
Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanan GPU hesaplama yetenekleri sunmaktadır. Öğrenme kanıtları, grafik tabanlı hassas yer belirleme protokolleri gibi kavramların bir araya getirilmesiyle daha verimli bir doğrulama mekanizması sağladığını iddia etmektedir.
Aethir
Aethir, kurumsal GPU'ları barındırmakta ve yapay zeka, makine öğrenimi, bulut oyunları gibi hesaplama yoğun alanlara odaklanmaktadır. Ağındaki konteynerler, bulut tabanlı uygulamaları çalıştıran sanal uç noktalar olarak işlev görerek düşük gecikme süresi deneyimi sunmaktadır.
Phala Ağı
Phala Network, Web3 AI çözümlerinin yürütme katmanı olarak görev yapar. Blok zinciri, güvene ihtiyaç duymayan bir bulut bilişim çözümüdür ve gizlilik sorunlarını ele almak için (TEE) gibi güvenilir yürütme ortamlarını kullanarak tasarlanmıştır.
Proje Karşılaştırması
Projeler, donanım, iş odakları, AI görev türleri, çalışma fiyatlandırması, blok zinciri, veri gizliliği, çalışma maliyetleri, güvenlik, tamamlama kanıtı, kalite güvencesi, GPU kümeleri gibi alanlarda farklılıklar göstermektedir.
Önemi
Küme ve paralel hesaplama kullanılabilirliği
Dağıtık hesaplama çerçevesi GPU kümelerini uyguladı, daha verimli bir eğitim sağlarken aynı zamanda ölçeklenebilirliği artırdı. Şu anda çoğu önemli proje, paralel hesaplama sağlamak için kümeleri birleştirmiştir.
Veri gizliliği
AI model geliştirmek için genellikle hassas bilgileri içerebilecek büyük veri setleri kullanmak gerekmektedir. Çoğu proje, veri gizliliğini korumak için bir tür veri şifrelemesi kullanmaktadır. io.net, Mind Network ile işbirliği yaparak tamamen homomorfik şifreleme (FHE)'yi piyasaya sürdü ve bu sayede verilerin şifresini çözmeden şifreli veriler üzerinde işlem yapma imkanı sağladı.
Tamamlanan hesaplama belgesi ve kalite kontrol
Birden fazla proje, işin kalitesini garanti altına almak ve dolandırıcılığı önlemek için tamamlama sertifikası ve kalite kontrol mekanizmaları sunmaktadır.
Donanım İstatistik Verileri
Projeler, GPU sayısı, CPU sayısı, yüksek performanslı GPU sayısı ve bunların maliyetleri gibi konularda farklılık göstermektedir. io.net ve Aethir, yüksek performanslı GPU sayısında öndedir.
Yüksek performanslı GPU gereksinimleri
AI model eğitimi, Nvidia'nın A100 ve H100 gibi en iyi performansa sahip GPU'lar gerektirir. Merkeziyetsiz GPU pazar sağlayıcılarının, merkezi hizmetlerle rekabet edebilmek için yeterli sayıda yüksek performanslı GPU sunması gerekir.
Tüketici seviyesinde GPU/CPU sağlar
Bazı projeler, önceden eğitilmiş modellerin ince ayarını yapmak veya küçük ölçekli model eğitimi gibi daha az yoğun görevler için kullanılabilecek tüketici düzeyinde GPU/CPU sunmaktadır.
Sonuç
AI DePIN alanı hala nispeten yeni ve zorluklarla karşı karşıya. Ancak bu merkeziyetsiz GPU ağlarında gerçekleştirilen görevlerin ve donanımın sayısı önemli ölçüde arttı ve Web2 bulut sağlayıcılarının donanım kaynakları için alternatiflere olan talebin arttığını vurguladı. Gelecekte, bu dağılmış GPU ağları geliştiricilere ekonomik açıdan verimli hesaplama alternatifleri sunma konusunda kritik bir rol oynayacak ve AI ve hesaplama altyapısının gelecekteki manzarasına önemli katkılarda bulunacaktır.
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.
6 Likes
Reward
6
6
Repost
Share
Comment
0/400
MissingSats
· 08-10 02:25
gpu kıtlığı var, pro'lar artık madencilik ekipmanı bulmanın zamanı geldi.
View OriginalReply0
rugpull_ptsd
· 08-10 02:23
Kıtlık nm hepsi spekülasyon.
View OriginalReply0
RegenRestorer
· 08-10 02:09
Mining elden çıkınca zarar ediyor, nasıl madencilik yapacağım?
AI ve DePIN birleşimi: Dağıtık GPU ağlarının yükselişi hesaplamada yeni bir çağın öncüsü
AI ve DePIN'in Bütünleşmesi: Dağıtılmış GPU Ağı'nın Yükselişi
2023'ten bu yana, AI ve DePIN Web3 alanında popüler konular haline geldi ve piyasa değerleri sırasıyla 30 milyar dolar ve 23 milyar dolara ulaştı. Bu makalede, bu iki alanın kesişimini inceleyecek ve ilgili protokollerin gelişimine odaklanacağız.
AI teknoloji yelpazesi içinde, DePIN ağı, hesaplama kaynakları sağlayarak AI'yi güçlendirir. Büyük teknoloji şirketlerinin gelişimi nedeniyle GPU kıtlığı yaşanmakta, diğer geliştiricilerin AI model eğitimi için yeterli GPU'ya ulaşmaları zorlaşmaktadır. DePIN, kaynak katkılarını teşvik etmek için token ödülleri aracılığıyla daha esnek ve maliyet açısından daha etkili bir alternatif sunmaktadır. AI alanındaki DePIN ağı, GPU kaynaklarını bireysel sahiplerden veri merkezlerine toplar ve kullanıcılara birleşik bir tedarik sunar.
AI DePIN Ağına Genel Bakış
Render
Render, GPU hesaplama gücü sağlayan bir P2P ağ öncüsüdür, başlangıçta içerik yaratımı için grafik renderleme üzerine odaklanmış, daha sonra AI hesaplama görevlerini de kapsayacak şekilde kapsamını genişletmiştir. GPU ağı, Paramount Pictures, PUBG gibi büyük eğlence şirketleri tarafından kullanılmaktadır.
Akash
Akash, depolama, GPU ve CPU hesaplamalarını destekleyen bir "süper bulut" alternatifi olarak konumlandırılmıştır. AkashML, GPU ağlarının Hugging Face üzerinde 15,000'den fazla modeli çalıştırmasına olanak tanır.
io.net
io.net, AI ve ML kullanım durumları için özel olarak tasarlanmış dağıtılmış GPU bulut kümelerine erişim sağlar. IO-SDK'sı, PyTorch ve Tensorflow gibi çerçevelerle uyumludur ve çok katmanlı mimarisi, hesaplama gereksinimlerine göre otomatik olarak dinamik olarak ölçeklenebilir.
Gensyn
Gensyn, makine öğrenimi ve derin öğrenme hesaplamalarına odaklanan GPU hesaplama yetenekleri sunmaktadır. Öğrenme kanıtları, grafik tabanlı hassas yer belirleme protokolleri gibi kavramların bir araya getirilmesiyle daha verimli bir doğrulama mekanizması sağladığını iddia etmektedir.
Aethir
Aethir, kurumsal GPU'ları barındırmakta ve yapay zeka, makine öğrenimi, bulut oyunları gibi hesaplama yoğun alanlara odaklanmaktadır. Ağındaki konteynerler, bulut tabanlı uygulamaları çalıştıran sanal uç noktalar olarak işlev görerek düşük gecikme süresi deneyimi sunmaktadır.
Phala Ağı
Phala Network, Web3 AI çözümlerinin yürütme katmanı olarak görev yapar. Blok zinciri, güvene ihtiyaç duymayan bir bulut bilişim çözümüdür ve gizlilik sorunlarını ele almak için (TEE) gibi güvenilir yürütme ortamlarını kullanarak tasarlanmıştır.
Proje Karşılaştırması
Projeler, donanım, iş odakları, AI görev türleri, çalışma fiyatlandırması, blok zinciri, veri gizliliği, çalışma maliyetleri, güvenlik, tamamlama kanıtı, kalite güvencesi, GPU kümeleri gibi alanlarda farklılıklar göstermektedir.
Önemi
Küme ve paralel hesaplama kullanılabilirliği
Dağıtık hesaplama çerçevesi GPU kümelerini uyguladı, daha verimli bir eğitim sağlarken aynı zamanda ölçeklenebilirliği artırdı. Şu anda çoğu önemli proje, paralel hesaplama sağlamak için kümeleri birleştirmiştir.
Veri gizliliği
AI model geliştirmek için genellikle hassas bilgileri içerebilecek büyük veri setleri kullanmak gerekmektedir. Çoğu proje, veri gizliliğini korumak için bir tür veri şifrelemesi kullanmaktadır. io.net, Mind Network ile işbirliği yaparak tamamen homomorfik şifreleme (FHE)'yi piyasaya sürdü ve bu sayede verilerin şifresini çözmeden şifreli veriler üzerinde işlem yapma imkanı sağladı.
Tamamlanan hesaplama belgesi ve kalite kontrol
Birden fazla proje, işin kalitesini garanti altına almak ve dolandırıcılığı önlemek için tamamlama sertifikası ve kalite kontrol mekanizmaları sunmaktadır.
Donanım İstatistik Verileri
Projeler, GPU sayısı, CPU sayısı, yüksek performanslı GPU sayısı ve bunların maliyetleri gibi konularda farklılık göstermektedir. io.net ve Aethir, yüksek performanslı GPU sayısında öndedir.
Yüksek performanslı GPU gereksinimleri
AI model eğitimi, Nvidia'nın A100 ve H100 gibi en iyi performansa sahip GPU'lar gerektirir. Merkeziyetsiz GPU pazar sağlayıcılarının, merkezi hizmetlerle rekabet edebilmek için yeterli sayıda yüksek performanslı GPU sunması gerekir.
Tüketici seviyesinde GPU/CPU sağlar
Bazı projeler, önceden eğitilmiş modellerin ince ayarını yapmak veya küçük ölçekli model eğitimi gibi daha az yoğun görevler için kullanılabilecek tüketici düzeyinde GPU/CPU sunmaktadır.
Sonuç
AI DePIN alanı hala nispeten yeni ve zorluklarla karşı karşıya. Ancak bu merkeziyetsiz GPU ağlarında gerçekleştirilen görevlerin ve donanımın sayısı önemli ölçüde arttı ve Web2 bulut sağlayıcılarının donanım kaynakları için alternatiflere olan talebin arttığını vurguladı. Gelecekte, bu dağılmış GPU ağları geliştiricilere ekonomik açıdan verimli hesaplama alternatifleri sunma konusunda kritik bir rol oynayacak ve AI ve hesaplama altyapısının gelecekteki manzarasına önemli katkılarda bulunacaktır.