Détails sur Aethir : un acteur de cloud computing décentralisé avec trois pistes.
Le développement et les progrès des grands modèles LLM et de l'IA constituent des avancées technologiques extrêmement importantes dans l'histoire de l'humanité. L'humanité entre ainsi dans l'ère de l'IA, où la « puissance de calcul » est la ressource la plus rare.
La tendance du développement de la puissance de calcul est l'informatique en périphérie, cette méthode de calcul peut réduire efficacement la latence physique, devenant ainsi la pierre angulaire du développement d'industries à faible latence telles que le métavers ; l'informatique en nuage décentralisée et distribuée possède des avantages en termes de flexibilité, de prix bas et de résistance à la censure, et ses perspectives de développement sont très vastes.
Aethir est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée basée sur le réseau Arbitrum, qui fournit des services de puissance de calcul de niveau entreprise aux entreprises de jeux, d'intelligence artificielle, etc., en rassemblant des GPU à haute capacité de calcul comme le H100.
Aethir a déjà établi des partenariats avec des projets de cloud computing de premier plan dans l'industrie tels qu'io.net, Theta, ainsi qu'avec plusieurs studios de jeux de premier plan et entreprises de télécommunications. On prévoit que le revenu annuel récurrent (ARR) dépassera 20 millions de dollars au premier trimestre 2024.
Aethir Edge réduit considérablement le seuil pour que les utilisateurs ordinaires puissent vendre leur puissance de calcul excédentaire et étend considérablement la portée géographique du réseau Aethir.
Aethir a déjà obtenu 80 millions de dollars grâce à la vente de NFT de nœuds de vérification, prouvant que les perspectives de son projet et son modèle économique sont très attrayants pour un large public.
Le coût d'utilisation horaire de l'A100 du réseau Aethir est nettement inférieur à celui des autres concurrents, offrant un avantage concurrentiel évident.
Le changement dans le processus de développement de la société humaine est souvent réalisé grâce à quelques inventions et avancées scientifiques extrêmement grandes. Chaque percée technologique crée directement une nouvelle ère plus efficace et prospère.
La révolution industrielle, la révolution électrique et la révolution de l'information sont d'énormes avancées technologiques dans l'histoire de l'humanité, elles ont complètement transformé le visage de la société humaine, apportant des niveaux de productivité et des modes de vie sans précédent. Maintenant, nous ne pouvons plus revenir à l'époque des lampes à pétrole et des carrosses pour transmettre des lettres. Avec la naissance de GPT, l'humanité entre dans une nouvelle grande ère.
LLM libère progressivement l'intelligence humaine, permettant aux gens de consacrer leur énergie et leur intelligence limitées à des réflexions et des pratiques plus créatives, conduisant ainsi l'humanité vers un monde plus efficace.
Nous considérons GPT comme une autre percée technologique qui change le monde, non seulement en raison des énormes progrès de GPT en compréhension et génération de langage naturel, mais aussi parce que l'humanité a compris les lois de la croissance des capacités des grands modèles de langage (LLM) au cours de l'évolution de GPT ------ c'est-à-dire qu'en continuant d'élargir les paramètres du modèle et les données d'entraînement, il est possible d'obtenir une augmentation exponentielle des capacités du modèle LLM. Dans des conditions de puissance de calcul suffisante, ce processus ne montre pour l'instant aucun signe de goulet d'étranglement.
L'utilité des grands modèles de langage ne se limite pas à la compréhension du langage humain et aux dialogues, au contraire, ce n'est qu'un début. Une fois que les machines ont la capacité de comprendre le langage, c'est comme ouvrir une boîte de Pandore, libérant un espace d'imagination infini. Les gens peuvent utiliser cette capacité de l'IA pour développer diverses fonctionnalités révolutionnaires.
Actuellement, dans divers domaines technologiques interconnectés, les modèles LLM sont déjà en train de faire leurs preuves. Des domaines humanistes tels que la production vidéo et la création artistique, jusqu'aux domaines des technologies de pointe comme le développement de médicaments et la biotechnologie, nous allons certainement assister à des changements radicaux.
À cette époque, la puissance de calcul est considérée comme une ressource rare, les grandes entreprises technologiques détiennent des ressources abondantes, tandis que les nouveaux développeurs font face à des barrières à l'entrée dues à un manque de puissance de calcul. Dans la nouvelle ère de l'IA, la puissance de calcul est synonyme de pouvoir, ceux qui maîtrisent la puissance de calcul ont la capacité de changer le monde. Les GPU, en tant que pierre angulaire du deep learning et du calcul scientifique, jouent un rôle crucial dans ce domaine.
Dans le domaine de l'intelligence artificielle en rapide développement (AI), nous devons reconnaître les deux aspects du développement : l'entraînement des modèles et l'inférence. L'inférence concerne les fonctionnalités et les sorties des modèles d'IA, tandis que l'entraînement inclut le processus complexe nécessaire à la construction de modèles intelligents, qui comprend des algorithmes d'apprentissage automatique, des ensembles de données et des capacités de calcul.
Prenons l'exemple de GPT-4, si l'on souhaite obtenir des inférences de haute qualité, les développeurs doivent acquérir un ensemble de données de base complet et une immense capacité de calcul pour entraîner un modèle d'IA efficace. Ces ressources sont principalement concentrées entre les mains des géants de l'industrie, notamment NVIDIA, Google, Microsoft et AWS.
Les coûts de calcul élevés et les barrières à l'entrée empêchent davantage de développeurs de rejoindre le marché, ce qui permet aux acteurs majeurs de rester dominants. Ils disposent de grands ensembles de données et d'une capacité de calcul importante, ce qui leur permet d'accroître continuellement leur échelle et de réduire leurs coûts, rendant ainsi les barrières sectorielles encore plus solides.
Mais nous ne pouvons nous empêcher de nous demander s'il existe des solutions pour réduire les coûts de calcul et les barrières à l'entrée dans l'industrie en adoptant la technologie blockchain ? La réponse est oui. La Décentralisation de l'informatique en nuage distribuée nous offre de telles solutions dans ce contexte historique.
Malgré le coût élevé et la rareté actuelle de la puissance de calcul, les GPU ne sont pas pleinement utilisés. Cela est principalement dû à l'absence d'une méthode prête à l'emploi pour intégrer ces puissances de calcul décentralisées et les faire fonctionner de manière commercialement viable. Voici des chiffres typiques d'utilisation des GPU pour différentes charges de travail :
La plupart des appareils de consommation avec GPU appartiennent aux trois premières catégories, à savoir inactif ( vient juste de démarrer dans le système d'exploitation Windows ) :
Taux d'utilisation du GPU : 0-2 %;
Tâches de production générales ( rédaction, navigation simple ):0-15%;
Lecture vidéo : 15 - 35 %.
Les données ci-dessus indiquent que l'utilisation des ressources de calcul est extrêmement faible, et dans le monde de Web2, il n'existe pas de mesures efficaces pour collecter et intégrer ces ressources. Cependant, la crypto-économie et l'économie de la blockchain pourraient bien être le remède à ce défi. La crypto-économie construit un marché mondial extrêmement efficace, grâce à une économie de jetons unique et des caractéristiques de système sans Décentralisation, ce qui rend le prix des ressources, leur circulation et l'adéquation entre l'offre et la demande sur le marché très efficaces.
Le développement de l'IA influence l'avenir de l'humanité, tandis que les progrès de la puissance de calcul déterminent le développement de l'IA. Depuis l'invention du premier ordinateur dans les années 1940, le modèle de calcul a connu plusieurs réformes. Des ordinateurs volumineux aux ordinateurs portables légers, de l'achat de serveurs centralisés à la location de puissance de calcul, le seuil d'accès à la puissance de calcul est en train de diminuer progressivement. Avant l'émergence de l'informatique en nuage, les entreprises devaient acheter leurs propres serveurs et les mettre à jour constamment avec les innovations technologiques, mais l'émergence de l'informatique en nuage a complètement changé ce modèle.
Le concept fondamental du cloud computing est que le demandeur loue des serveurs, accède à distance et paie en fonction de la quantité utilisée. Aujourd'hui, les entreprises traditionnelles sont perturbées par le cloud computing. Dans le domaine du cloud computing, la technologie de virtualisation est au cœur de ce secteur. Les serveurs virtualisés peuvent diviser un serveur puissant en plusieurs petits serveurs et les louer, tout en permettant une allocation dynamique de diverses ressources.
Ce modèle a complètement changé le paysage commercial de l'industrie de la puissance de calcul. Avant, les gens devaient acheter eux-mêmes des infrastructures de puissance de calcul pour répondre à leurs besoins en puissance; mais maintenant, il suffit de payer un loyer sur un site Web pour bénéficier de services de puissance de calcul de haute qualité. L'avenir du développement de l'informatique en nuage est le calcul en périphérie. En raison de la distance trop grande entre les systèmes centralisés traditionnels et les utilisateurs, cela peut entraîner un certain degré de latence. Bien que la latence puisse être optimisée, elle ne peut jamais être complètement surmontée en raison des limites de la vitesse de la lumière.
Cependant, les nouveaux secteurs émergents tels que le métavers, la conduite autonome et la télémédecine ont des exigences de latence très faibles, il est donc nécessaire de déplacer les serveurs de cloud computing plus près des utilisateurs, ce qui entraîne la mise en place croissante de petits centres de données autour des utilisateurs, c'est ce qu'on appelle le calcul en périphérie.
Par rapport aux fournisseurs de puissance de calcul en cloud centralisés, les avantages de l'informatique en cloud décentralisée résident principalement dans :
Accessibilité et flexibilité : Obtenir l'accès aux puces de puissance de calcul sur certaines plateformes nécessite souvent plusieurs semaines, et les modèles de GPU haute performance, tels que l'A100, l'H100, etc., sont souvent en rupture de stock. De plus, pour obtenir de la puissance de calcul, les consommateurs doivent généralement signer des contrats à long terme et rigides avec ces grandes entreprises, ce qui entraîne non seulement une perte de temps, mais rend également les opérations des entreprises rigides, perdant ainsi une certaine flexibilité. En revanche, les plateformes de puissance de calcul décentralisée permettent d'accéder à la puissance de calcul à tout moment et offrent des choix de matériel flexibles, avec une accessibilité renforcée.
Prix plus bas : Grâce à l'utilisation de puces inutilisées, et en ajoutant les subventions en tokens des protocoles réseau aux fournisseurs de puces et de puissance de calcul, le réseau de puissance de calcul distribué pourrait offrir une puissance de calcul à un coût plus bas.
Résistance à la censure : Certains systèmes Web3 ne se positionnent pas comme des systèmes sans permission. Ils abordent les questions de conformité telles que le RGPD et la HIPAA lors des phases de mise en ligne des GPU, de chargement des données, de partage des données et de partage des résultats.
Avec le développement supplémentaire de l'IA et le déséquilibre constant entre l'offre et la demande de GPU, cela poussera davantage de développeurs à se tourner vers des plateformes de cloud computing décentralisées. Par ailleurs, pendant un marché haussier, en raison de l'augmentation des prix des cryptomonnaies, les fournisseurs de GPU réaliseront des bénéfices plus importants, ce qui stimulera l'entrée d'autres fournisseurs de GPU sur ce marché, créant ainsi un effet de volant positif.
Problèmes techniques
1. Problème de parallélisation
Les plateformes de calcul distribué rassemblent généralement une offre de puces en longue traîne, ce qui signifie qu'un fournisseur de puces individuel ne peut presque jamais réaliser de manière autonome des tâches complexes d'entraînement ou d'inférence de modèles d'IA dans un court laps de temps. Si une plateforme de cloud computing veut être compétitive, elle doit décomposer et répartir les tâches par des moyens de parallélisation afin de réduire le temps total d'achèvement et d'améliorer la capacité de calcul de la plateforme.
Cependant, le processus de parallélisation sera confronté à une série de problèmes, y compris comment décomposer les tâches (, en particulier pour les tâches complexes d'apprentissage en profondeur ), la dépendance des données et les coûts de communication supplémentaires entre les appareils, etc.
2. Risque de remplacement par de nouvelles technologies
Avec l'investissement massif de capitaux dans la recherche sur les circuits intégrés spécifiques à l'application ASIC( et de nouvelles inventions telles que les unités de traitement tensoriel)TPU(, cela pourrait avoir un impact sur les clusters GPU des plateformes de calcul décentralisées.
Si ces ASIC peuvent offrir de bonnes performances et qu'il y a un compromis sur le coût, le marché des GPU actuellement dominé par de grandes organisations d'IA pourrait revenir sur le marché. Cela entraînera une augmentation de l'offre de GPU, ce qui affectera l'écosystème des plateformes de cloud computing décentralisées.
3. Risque de réglementation
En raison du fonctionnement des systèmes de cloud computing décentralisés dans plusieurs juridictions et pouvant être soumis à différentes lois et réglementations, il peut exister des défis juridiques et réglementaires uniques. Les exigences de conformité, telles que les lois sur la protection des données et la vie privée, peuvent également être complexes et difficiles.
À l'heure actuelle, les utilisateurs des plateformes de cloud computing sont principalement des développeurs professionnels et des institutions, qui préfèrent utiliser une plateforme à long terme et ne changent pas facilement. Que ce soit une plateforme décentralisée ou centralisée, le prix n'est qu'un des facteurs à considérer ; ces utilisateurs attachent davantage d'importance à la stabilité du service. Par conséquent, si une plateforme décentralisée possède une forte capacité d'intégration et une puissance de calcul stable et suffisante, elle aura plus de chances d'attirer ces clients, d'établir des relations de coopération à long terme et de générer des revenus de flux de trésorerie stables.
Je vais maintenant vous présenter le nouveau projet de calcul distribué Aethir, qui se concentre sur le rendu de jeux et l'IA, et calculer la valorisation potentielle après son introduction en bourse, en me basant sur les projets d'IA et de calcul distribué actuellement présents sur le marché dans le même domaine.
Aethir Cloud est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée basée sur le réseau Arbitrum, qui aide les entreprises de jeux et d'intelligence artificielle à livrer directement leurs produits aux consommateurs en agrégant et en redistribuant intelligemment de nouveaux GPU et des GPU inoccupés provenant d'entreprises, de centres de données, de l'exploitation minière de cryptomonnaies et de consommateurs.
L'une des innovations clés de ce projet est le pool de ressources, qui regroupe les contributeurs de puissance de calcul décentralisés sous une interface unifiée, fournissant des services aux clients du monde entier. Une grande caractéristique du pool de ressources est que les fournisseurs de GPU peuvent se connecter ou se déconnecter librement du réseau, permettant ainsi aux entreprises ou aux centres de données disposant d'équipements inoccupés de participer au réseau pendant les temps d'arrêt, améliorant ainsi la flexibilité des fournisseurs et le taux d'utilisation des équipements.
L'exploitation de l'écosystème Aethir repose sur trois infrastructures fondamentales :
Container)Container(: La fonction clé du conteneur est de fournir des services de rendu à distance en temps réel, offrant une expérience de "zéro délai". Le conteneur est le lieu pratique de l'informatique en nuage.
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GamefiHarvester
· 07-07 01:44
La puissance de calcul de l'inflation arrive.
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StopLossMaster
· 07-06 21:15
entrer dans une position Regardez le marché pour parler
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TooScaredToSell
· 07-05 07:10
La puissance de calcul est le nouveau pétrole.
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OnchainGossiper
· 07-04 06:24
Une étape importante
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PriceOracleFairy
· 07-04 06:21
La puissance de calcul est vraiment prometteuse pour l'avenir.
Aethir : L'émergence d'un géant du cloud computing décentralisé dans le domaine du Web3
Détails sur Aethir : un acteur de cloud computing décentralisé avec trois pistes.
Le développement et les progrès des grands modèles LLM et de l'IA constituent des avancées technologiques extrêmement importantes dans l'histoire de l'humanité. L'humanité entre ainsi dans l'ère de l'IA, où la « puissance de calcul » est la ressource la plus rare.
La tendance du développement de la puissance de calcul est l'informatique en périphérie, cette méthode de calcul peut réduire efficacement la latence physique, devenant ainsi la pierre angulaire du développement d'industries à faible latence telles que le métavers ; l'informatique en nuage décentralisée et distribuée possède des avantages en termes de flexibilité, de prix bas et de résistance à la censure, et ses perspectives de développement sont très vastes.
Aethir est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée basée sur le réseau Arbitrum, qui fournit des services de puissance de calcul de niveau entreprise aux entreprises de jeux, d'intelligence artificielle, etc., en rassemblant des GPU à haute capacité de calcul comme le H100.
Aethir a déjà établi des partenariats avec des projets de cloud computing de premier plan dans l'industrie tels qu'io.net, Theta, ainsi qu'avec plusieurs studios de jeux de premier plan et entreprises de télécommunications. On prévoit que le revenu annuel récurrent (ARR) dépassera 20 millions de dollars au premier trimestre 2024.
Aethir Edge réduit considérablement le seuil pour que les utilisateurs ordinaires puissent vendre leur puissance de calcul excédentaire et étend considérablement la portée géographique du réseau Aethir.
Aethir a déjà obtenu 80 millions de dollars grâce à la vente de NFT de nœuds de vérification, prouvant que les perspectives de son projet et son modèle économique sont très attrayants pour un large public.
Le coût d'utilisation horaire de l'A100 du réseau Aethir est nettement inférieur à celui des autres concurrents, offrant un avantage concurrentiel évident.
Le changement dans le processus de développement de la société humaine est souvent réalisé grâce à quelques inventions et avancées scientifiques extrêmement grandes. Chaque percée technologique crée directement une nouvelle ère plus efficace et prospère.
La révolution industrielle, la révolution électrique et la révolution de l'information sont d'énormes avancées technologiques dans l'histoire de l'humanité, elles ont complètement transformé le visage de la société humaine, apportant des niveaux de productivité et des modes de vie sans précédent. Maintenant, nous ne pouvons plus revenir à l'époque des lampes à pétrole et des carrosses pour transmettre des lettres. Avec la naissance de GPT, l'humanité entre dans une nouvelle grande ère.
LLM libère progressivement l'intelligence humaine, permettant aux gens de consacrer leur énergie et leur intelligence limitées à des réflexions et des pratiques plus créatives, conduisant ainsi l'humanité vers un monde plus efficace.
Nous considérons GPT comme une autre percée technologique qui change le monde, non seulement en raison des énormes progrès de GPT en compréhension et génération de langage naturel, mais aussi parce que l'humanité a compris les lois de la croissance des capacités des grands modèles de langage (LLM) au cours de l'évolution de GPT ------ c'est-à-dire qu'en continuant d'élargir les paramètres du modèle et les données d'entraînement, il est possible d'obtenir une augmentation exponentielle des capacités du modèle LLM. Dans des conditions de puissance de calcul suffisante, ce processus ne montre pour l'instant aucun signe de goulet d'étranglement.
L'utilité des grands modèles de langage ne se limite pas à la compréhension du langage humain et aux dialogues, au contraire, ce n'est qu'un début. Une fois que les machines ont la capacité de comprendre le langage, c'est comme ouvrir une boîte de Pandore, libérant un espace d'imagination infini. Les gens peuvent utiliser cette capacité de l'IA pour développer diverses fonctionnalités révolutionnaires.
Actuellement, dans divers domaines technologiques interconnectés, les modèles LLM sont déjà en train de faire leurs preuves. Des domaines humanistes tels que la production vidéo et la création artistique, jusqu'aux domaines des technologies de pointe comme le développement de médicaments et la biotechnologie, nous allons certainement assister à des changements radicaux.
À cette époque, la puissance de calcul est considérée comme une ressource rare, les grandes entreprises technologiques détiennent des ressources abondantes, tandis que les nouveaux développeurs font face à des barrières à l'entrée dues à un manque de puissance de calcul. Dans la nouvelle ère de l'IA, la puissance de calcul est synonyme de pouvoir, ceux qui maîtrisent la puissance de calcul ont la capacité de changer le monde. Les GPU, en tant que pierre angulaire du deep learning et du calcul scientifique, jouent un rôle crucial dans ce domaine.
Dans le domaine de l'intelligence artificielle en rapide développement (AI), nous devons reconnaître les deux aspects du développement : l'entraînement des modèles et l'inférence. L'inférence concerne les fonctionnalités et les sorties des modèles d'IA, tandis que l'entraînement inclut le processus complexe nécessaire à la construction de modèles intelligents, qui comprend des algorithmes d'apprentissage automatique, des ensembles de données et des capacités de calcul.
Prenons l'exemple de GPT-4, si l'on souhaite obtenir des inférences de haute qualité, les développeurs doivent acquérir un ensemble de données de base complet et une immense capacité de calcul pour entraîner un modèle d'IA efficace. Ces ressources sont principalement concentrées entre les mains des géants de l'industrie, notamment NVIDIA, Google, Microsoft et AWS.
Les coûts de calcul élevés et les barrières à l'entrée empêchent davantage de développeurs de rejoindre le marché, ce qui permet aux acteurs majeurs de rester dominants. Ils disposent de grands ensembles de données et d'une capacité de calcul importante, ce qui leur permet d'accroître continuellement leur échelle et de réduire leurs coûts, rendant ainsi les barrières sectorielles encore plus solides.
Mais nous ne pouvons nous empêcher de nous demander s'il existe des solutions pour réduire les coûts de calcul et les barrières à l'entrée dans l'industrie en adoptant la technologie blockchain ? La réponse est oui. La Décentralisation de l'informatique en nuage distribuée nous offre de telles solutions dans ce contexte historique.
Malgré le coût élevé et la rareté actuelle de la puissance de calcul, les GPU ne sont pas pleinement utilisés. Cela est principalement dû à l'absence d'une méthode prête à l'emploi pour intégrer ces puissances de calcul décentralisées et les faire fonctionner de manière commercialement viable. Voici des chiffres typiques d'utilisation des GPU pour différentes charges de travail :
La plupart des appareils de consommation avec GPU appartiennent aux trois premières catégories, à savoir inactif ( vient juste de démarrer dans le système d'exploitation Windows ) :
Les données ci-dessus indiquent que l'utilisation des ressources de calcul est extrêmement faible, et dans le monde de Web2, il n'existe pas de mesures efficaces pour collecter et intégrer ces ressources. Cependant, la crypto-économie et l'économie de la blockchain pourraient bien être le remède à ce défi. La crypto-économie construit un marché mondial extrêmement efficace, grâce à une économie de jetons unique et des caractéristiques de système sans Décentralisation, ce qui rend le prix des ressources, leur circulation et l'adéquation entre l'offre et la demande sur le marché très efficaces.
Le développement de l'IA influence l'avenir de l'humanité, tandis que les progrès de la puissance de calcul déterminent le développement de l'IA. Depuis l'invention du premier ordinateur dans les années 1940, le modèle de calcul a connu plusieurs réformes. Des ordinateurs volumineux aux ordinateurs portables légers, de l'achat de serveurs centralisés à la location de puissance de calcul, le seuil d'accès à la puissance de calcul est en train de diminuer progressivement. Avant l'émergence de l'informatique en nuage, les entreprises devaient acheter leurs propres serveurs et les mettre à jour constamment avec les innovations technologiques, mais l'émergence de l'informatique en nuage a complètement changé ce modèle.
Le concept fondamental du cloud computing est que le demandeur loue des serveurs, accède à distance et paie en fonction de la quantité utilisée. Aujourd'hui, les entreprises traditionnelles sont perturbées par le cloud computing. Dans le domaine du cloud computing, la technologie de virtualisation est au cœur de ce secteur. Les serveurs virtualisés peuvent diviser un serveur puissant en plusieurs petits serveurs et les louer, tout en permettant une allocation dynamique de diverses ressources.
Ce modèle a complètement changé le paysage commercial de l'industrie de la puissance de calcul. Avant, les gens devaient acheter eux-mêmes des infrastructures de puissance de calcul pour répondre à leurs besoins en puissance; mais maintenant, il suffit de payer un loyer sur un site Web pour bénéficier de services de puissance de calcul de haute qualité. L'avenir du développement de l'informatique en nuage est le calcul en périphérie. En raison de la distance trop grande entre les systèmes centralisés traditionnels et les utilisateurs, cela peut entraîner un certain degré de latence. Bien que la latence puisse être optimisée, elle ne peut jamais être complètement surmontée en raison des limites de la vitesse de la lumière.
Cependant, les nouveaux secteurs émergents tels que le métavers, la conduite autonome et la télémédecine ont des exigences de latence très faibles, il est donc nécessaire de déplacer les serveurs de cloud computing plus près des utilisateurs, ce qui entraîne la mise en place croissante de petits centres de données autour des utilisateurs, c'est ce qu'on appelle le calcul en périphérie.
Par rapport aux fournisseurs de puissance de calcul en cloud centralisés, les avantages de l'informatique en cloud décentralisée résident principalement dans :
Accessibilité et flexibilité : Obtenir l'accès aux puces de puissance de calcul sur certaines plateformes nécessite souvent plusieurs semaines, et les modèles de GPU haute performance, tels que l'A100, l'H100, etc., sont souvent en rupture de stock. De plus, pour obtenir de la puissance de calcul, les consommateurs doivent généralement signer des contrats à long terme et rigides avec ces grandes entreprises, ce qui entraîne non seulement une perte de temps, mais rend également les opérations des entreprises rigides, perdant ainsi une certaine flexibilité. En revanche, les plateformes de puissance de calcul décentralisée permettent d'accéder à la puissance de calcul à tout moment et offrent des choix de matériel flexibles, avec une accessibilité renforcée.
Prix plus bas : Grâce à l'utilisation de puces inutilisées, et en ajoutant les subventions en tokens des protocoles réseau aux fournisseurs de puces et de puissance de calcul, le réseau de puissance de calcul distribué pourrait offrir une puissance de calcul à un coût plus bas.
Résistance à la censure : Certains systèmes Web3 ne se positionnent pas comme des systèmes sans permission. Ils abordent les questions de conformité telles que le RGPD et la HIPAA lors des phases de mise en ligne des GPU, de chargement des données, de partage des données et de partage des résultats.
Avec le développement supplémentaire de l'IA et le déséquilibre constant entre l'offre et la demande de GPU, cela poussera davantage de développeurs à se tourner vers des plateformes de cloud computing décentralisées. Par ailleurs, pendant un marché haussier, en raison de l'augmentation des prix des cryptomonnaies, les fournisseurs de GPU réaliseront des bénéfices plus importants, ce qui stimulera l'entrée d'autres fournisseurs de GPU sur ce marché, créant ainsi un effet de volant positif.
Problèmes techniques
1. Problème de parallélisation
Les plateformes de calcul distribué rassemblent généralement une offre de puces en longue traîne, ce qui signifie qu'un fournisseur de puces individuel ne peut presque jamais réaliser de manière autonome des tâches complexes d'entraînement ou d'inférence de modèles d'IA dans un court laps de temps. Si une plateforme de cloud computing veut être compétitive, elle doit décomposer et répartir les tâches par des moyens de parallélisation afin de réduire le temps total d'achèvement et d'améliorer la capacité de calcul de la plateforme.
Cependant, le processus de parallélisation sera confronté à une série de problèmes, y compris comment décomposer les tâches (, en particulier pour les tâches complexes d'apprentissage en profondeur ), la dépendance des données et les coûts de communication supplémentaires entre les appareils, etc.
2. Risque de remplacement par de nouvelles technologies
Avec l'investissement massif de capitaux dans la recherche sur les circuits intégrés spécifiques à l'application ASIC( et de nouvelles inventions telles que les unités de traitement tensoriel)TPU(, cela pourrait avoir un impact sur les clusters GPU des plateformes de calcul décentralisées.
Si ces ASIC peuvent offrir de bonnes performances et qu'il y a un compromis sur le coût, le marché des GPU actuellement dominé par de grandes organisations d'IA pourrait revenir sur le marché. Cela entraînera une augmentation de l'offre de GPU, ce qui affectera l'écosystème des plateformes de cloud computing décentralisées.
3. Risque de réglementation
En raison du fonctionnement des systèmes de cloud computing décentralisés dans plusieurs juridictions et pouvant être soumis à différentes lois et réglementations, il peut exister des défis juridiques et réglementaires uniques. Les exigences de conformité, telles que les lois sur la protection des données et la vie privée, peuvent également être complexes et difficiles.
À l'heure actuelle, les utilisateurs des plateformes de cloud computing sont principalement des développeurs professionnels et des institutions, qui préfèrent utiliser une plateforme à long terme et ne changent pas facilement. Que ce soit une plateforme décentralisée ou centralisée, le prix n'est qu'un des facteurs à considérer ; ces utilisateurs attachent davantage d'importance à la stabilité du service. Par conséquent, si une plateforme décentralisée possède une forte capacité d'intégration et une puissance de calcul stable et suffisante, elle aura plus de chances d'attirer ces clients, d'établir des relations de coopération à long terme et de générer des revenus de flux de trésorerie stables.
Je vais maintenant vous présenter le nouveau projet de calcul distribué Aethir, qui se concentre sur le rendu de jeux et l'IA, et calculer la valorisation potentielle après son introduction en bourse, en me basant sur les projets d'IA et de calcul distribué actuellement présents sur le marché dans le même domaine.
Aethir Cloud est une plateforme de rendu en temps réel décentralisée basée sur le réseau Arbitrum, qui aide les entreprises de jeux et d'intelligence artificielle à livrer directement leurs produits aux consommateurs en agrégant et en redistribuant intelligemment de nouveaux GPU et des GPU inoccupés provenant d'entreprises, de centres de données, de l'exploitation minière de cryptomonnaies et de consommateurs.
L'une des innovations clés de ce projet est le pool de ressources, qui regroupe les contributeurs de puissance de calcul décentralisés sous une interface unifiée, fournissant des services aux clients du monde entier. Une grande caractéristique du pool de ressources est que les fournisseurs de GPU peuvent se connecter ou se déconnecter librement du réseau, permettant ainsi aux entreprises ou aux centres de données disposant d'équipements inoccupés de participer au réseau pendant les temps d'arrêt, améliorant ainsi la flexibilité des fournisseurs et le taux d'utilisation des équipements.
L'exploitation de l'écosystème Aethir repose sur trois infrastructures fondamentales :