Начинаем праздничный сезон с чего-то стоящего внимания: децентрализованная платформа для вычислений на базе ИИ меняет наше представление о ресурсах GPU и инфраструктуре машинного обучения. Подход здесь прост — используйте распределённую вычислительную мощность GPU, сокращайте затраты на обучение и вывод моделей ИИ и создавайте полностью децентрализованную экосистему ИИ, ориентированную на Web3. Это тот тип инфраструктурных изменений, который действительно может повлиять на доступность развития ИИ.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-7b078580
· 6ч назад
Данные показывают, насколько можно снизить затраты на этот набор вещей? Если считать по часам, то где находится исторический минимум?
Хотя, решена ли проблема чрезмерного потребления майнерами, или механизм остается нерациональным?
Подождем еще немного, заметили ли вы закономерность? Чем в итоге заканчиваются такие проекты?
Могут ли GPU действительно работать в распределенной системе? Или они в конечном итоге рухнут, у меня есть небольшая пессимистическая точка зрения
Посмотреть ОригиналОтветить0
WalletDivorcer
· 12-24 16:49
Снижение стоимости GPU действительно заслуживает внимания, но действительно ли децентрализованная AI-экосистема сможет реализоваться? Кажется, это снова волна концептуального хайпа
Посмотреть ОригиналОтветить0
DAOdreamer
· 12-24 16:43
Стоимость GPU всегда была основным расходом, идея децентрализации действительно свежая... Но действительно ли она реализуема?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MissingSats
· 12-24 16:39
Ха, опять эта история с децентрализованным ИИ... Честно говоря, цена низкая — это хорошо, а боюсь, что могут исчезнуть с деньгами.
Начинаем праздничный сезон с чего-то стоящего внимания: децентрализованная платформа для вычислений на базе ИИ меняет наше представление о ресурсах GPU и инфраструктуре машинного обучения. Подход здесь прост — используйте распределённую вычислительную мощность GPU, сокращайте затраты на обучение и вывод моделей ИИ и создавайте полностью децентрализованную экосистему ИИ, ориентированную на Web3. Это тот тип инфраструктурных изменений, который действительно может повлиять на доступность развития ИИ.