【链文】Gonkaこの分散型AI計算力ネットワークは最近、コミュニティ内でいくつかの技術調整の詳細を共有しました。主要な変更点は以下の通りです。簡単に言えば、三つの方向性です：第一、PoCと推論が同じ大規模モデルで動作するようになったこと；第二、アクティベーション方式が遅延からほぼリアルタイムのトリガーに切り替わったこと；第三、計算力の重み付け計算が最適化され、より実際のハードウェアコストに近づいたこと。共同創設者のDavidは、これらの変更の理由について説明しました。要するに、短期的なマイニング者を配慮するためではなく、ネットワークの計算力規模が急速に拡大しているため、合意形成と検証の構造を調整しなければならないということです。重要な目標は二つあります：高負荷時の安定性と安全性を確保し、将来的により大規模なAIタスクを実行できるよう準備すること。コミュニティからの「小モデルのトークン出力が高すぎる」という指摘に対して、チームは次のように回答しています：同じトークン数でも、小モデルと大モデルでは実際に消費されるGPU計算力に大きな差があります。ネットワークがより高密度で複雑なタスクに進化するにつれて、計算力の重み付けと実際の計算コストの対応関係を段階的に調整しており、長期的な構造の不均衡がネットワークの拡張能力に影響を与えるのを防いでいます。新しいPoCメカニズムでは、アクティベーション時間を5秒以内に短縮しています。これにより、モデルの切り替えや待機によるリソースの浪費が大幅に削減され、GPUはより多くのリソースを実効的なAI計算に充てることが可能になりました。同時に、モデルの運用を統一することで、ノードが合意形成と推論の間で切り替えるシステムオーバーヘッドも削減され、全体的な計算力の利用効率が大きく向上しています。単一GPUや中小規模GPUのマイナーに対して、チームは特に次のように述べています：マイニングプールと協力し、Epochに応じて柔軟に参加し、推論タスクを受け入れるなどの方法で、引き続き収益を得ながらネットワークのガバナンスに参加できる。つまり、小規模マイナーにとっても道は閉ざされていないということです。
Gonka AI算力ネットワーク調整PoCメカニズム：5秒でアクティベート、GPU効率が倍増、小規模マイナーも利益を得る
【链文】Gonkaこの分散型AI計算力ネットワークは最近、コミュニティ内でいくつかの技術調整の詳細を共有しました。主要な変更点は以下の通りです。
簡単に言えば、三つの方向性です：第一、PoCと推論が同じ大規模モデルで動作するようになったこと；第二、アクティベーション方式が遅延からほぼリアルタイムのトリガーに切り替わったこと；第三、計算力の重み付け計算が最適化され、より実際のハードウェアコストに近づいたこと。
共同創設者のDavidは、これらの変更の理由について説明しました。要するに、短期的なマイニング者を配慮するためではなく、ネットワークの計算力規模が急速に拡大しているため、合意形成と検証の構造を調整しなければならないということです。重要な目標は二つあります：高負荷時の安定性と安全性を確保し、将来的により大規模なAIタスクを実行できるよう準備すること。
コミュニティからの「小モデルのトークン出力が高すぎる」という指摘に対して、チームは次のように回答しています：同じトークン数でも、小モデルと大モデルでは実際に消費されるGPU計算力に大きな差があります。ネットワークがより高密度で複雑なタスクに進化するにつれて、計算力の重み付けと実際の計算コストの対応関係を段階的に調整しており、長期的な構造の不均衡がネットワークの拡張能力に影響を与えるのを防いでいます。
新しいPoCメカニズムでは、アクティベーション時間を5秒以内に短縮しています。これにより、モデルの切り替えや待機によるリソースの浪費が大幅に削減され、GPUはより多くのリソースを実効的なAI計算に充てることが可能になりました。同時に、モデルの運用を統一することで、ノードが合意形成と推論の間で切り替えるシステムオーバーヘッドも削減され、全体的な計算力の利用効率が大きく向上しています。
単一GPUや中小規模GPUのマイナーに対して、チームは特に次のように述べています：マイニングプールと協力し、Epochに応じて柔軟に参加し、推論タスクを受け入れるなどの方法で、引き続き収益を得ながらネットワークのガバナンスに参加できる。つまり、小規模マイナーにとっても道は閉ざされていないということです。