Детальний опис Aethir: Потужний гравець децентралізованих хмарних обчислень з трьома треками

Зміни в процесі розвитку людського суспільства, як правило, реалізуються завдяки кільком надзвичайно великим науковим винаходам і прогресу. Кожен технологічний прорив безпосередньо створює нову еру, яка є більш ефективною та процвітаючою.

Промислова революція, електрична революція та інформаційна революція є надзвичайно великими науково-технічними прогресами в історії людства, які кардинально змінили обличчя людського суспільства, принесли безпрецедентні зміни в продуктивності та способах життя. Тепер ми більше не можемо повернутися до епохи, коли освітлення забезпечувалось гасовими лампами, а листи передавались кінними повозками. На тлі народження GPT людство вступило в іншу велику нову еру.

LLM поступово звільняє людський інтелект, дозволяючи людям спрямовувати обмежену енергію та інтелект на більш творчі роздуми та практику, в результаті чого люди потрапляють у більш ефективний світ.

Ми вважаємо GPT ще одним технологічним проривом, який змінює світ, не лише через величезний прогрес у розумінні та генерації природної мови, а й тому, що людство в еволюції GPT зрозуміло закони зростання можливостей великих мовних моделей ------ а саме, що шляхом постійного розширення параметрів моделі та навчальних даних можна досягти експоненціального зростання можливостей LLM моделі, і при достатній обчислювальній потужності цей процес поки що не має обмежень.

Використання великих мовних моделей не обмежується лише розумінням людської мови та діалогу, навпаки, це лише початок. Як тільки машина отримує здатність розуміти мову, це подібно до відкриття ящика Пандори, що звільняє безмежний простір для уяви. Люди можуть використовувати цю здатність ШІ для розробки різноманітних революційних функцій.

Наразі в різних перехресних технологічних галузях моделі LLM вже демонструють свої можливості. Від відеовиробництва, художнього творчості та інших гуманітарних сфер до розробки ліків, біотехнологій та інших галузей жорстких технологій, нас чекають кардинальні зміни.

У цей час обчислювальна потужність вважається дефіцитним ресурсом, великі технологічні гіганти контролюють багаті ресурси, тоді як нові розробники стикаються з бар'єрами входу через нестачу обчислювальної потужності. В новій епосі ШІ обчислювальна потужність є силою, а той, хто контролює обчислювальну потужність, має можливість змінити світ. GPU, як основа глибокого навчання та наукових обчислень, відіграє надзвичайно важливу роль.

У швидко розвивається сфері штучного інтелекту (ШІ) ми повинні визнати подвійний аспект розвитку: навчання моделей та висновок. Висновок стосується функцій та виходу AI моделей, тоді як навчання включає складний процес, необхідний для побудови розумних моделей, до якого входять алгоритми машинного навчання, набори даних та обчислювальні можливості.

Наприклад, якщо взяти GPT4, щоб отримати високоякісні висновки, розробникам необхідно мати доступ до всебічного базового набору даних та величезних обчислювальних потужностей для навчання ефективної моделі ШІ. Ці ресурси переважно зосереджені в руках великих гравців галузі, таких як Nvidia, Google, Microsoft та AWS.

Високі витрати на обчислення та бар'єри для входження заважають більшій кількості розробників входити в індустрію, а також зміцнюють позиції найбільших гравців. Вони мають великі бази даних і значну обчислювальну потужність, здатні постійно збільшувати свої масштаби та знижувати власні витрати, що призводить до ще більшої стійкості галузевих бар'єрів.

Але ми не можемо не задуматися, чи існують рішення, які дозволяють знизити витрати на обчислення та бар'єри для входження в галузь, використовуючи технологію блокчейн? Відповідь ствердна. Децентралізація розподілених хмарних обчислень саме в такому контексті надає нам таке рішення.

Незважаючи на те, що в умовах дорожнечі та нестачі обчислювальних потужностей GPU не використовуються в повній мірі. Це в основному пов'язано з тим, що досі не з'явилося готового способу інтегрувати ці розподілені обчислювальні потужності та змусити їх працювати в комерційному режимі. Нижче наведені типові цифри використання GPU для різних навантажень:

Більшість споживчих пристроїв з GPU належать до перших трьох категорій, тобто вільних (щойно запущених у Windows):

• Використання GPU становить: 0-2%;
• Загальні виробничі завдання (написання, просте перегляд): 0-15%;
• Відео відтворення: 15 - 35%.

Вищезазначені дані свідчать про те, що використання обчислювальних ресурсів є надзвичайно низьким, а у світі Web2 немає ефективних заходів для збору та інтеграції цих ресурсів. Але Crypto та блокчейн-економіка, можливо, є саме тим ліками для вирішення цього виклику. Криптоекономіка створює надзвичайно ефективний глобальний ринок, завдяки унікальній токенізованій економіці та особливостям децентралізованої системи, ціноутворення, обіг ресурсів та відповідність попиту і пропозиції на ринку є надзвичайно ефективними.

Розвиток ШІ впливає на майбутнє людства, а прогрес обчислювальної потужності визначає розвиток ШІ. З моменту винаходу першого комп'ютера в сорокових роках двадцятого століття обчислювальні моделі зазнали численних змін. Від громіздких великих комп'ютерів до легких ноутбуків, від централізованого придбання серверів до оренди обчислювальної потужності, бар'єри для отримання обчислювальної потужності поступово знижуються. До появи хмарних обчислень підприємства були змушені самостійно закуповувати сервери та постійно оновлювати їх відповідно до технологічних новинок, але поява хмарних обчислень кардинально змінила цю модель.

Основна концепція хмарних обчислень полягає в тому, що замовник орендує сервери, отримує віддалений доступ і платить залежно від обсягу використання. Зараз традиційні підприємства зазнають революції завдяки хмарним обчисленням. У сфері хмарних обчислень технологія віртуалізації є основою цієї галузі. Віртуалізовані сервери можуть розділити потужний сервер на дуже маленькі сервери для оренди та динамічно залучати різні ресурси.

Цей режим кардинально змінив бізнес-ландшафт індустрії обчислювальної потужності: раніше людям потрібно було купувати обладнання для обчислювальної потужності, щоб задовольнити свої потреби; але тепер достатньо сплатити оренду на веб-сайті, щоб отримати якісні послуги обчислювальної потужності. Майбутній напрямок розвитку хмарних обчислень - це децентралізація обчислень. Через те, що традиційні централізовані системи знаходяться занадто далеко від користувачів, це може призводити до певного рівня затримок. Хоча затримки можна оптимізувати, обмеження швидкості світла завжди унеможливлює їх повне подолання.

Однак нові галузі, такі як метасвіт, автономне водіння, телемедицина, мають дуже низькі вимоги до затримки, тому необхідно перемістити сервери хмарних обчислень ближче до користувачів, внаслідок чого все більше малих центрів обробки даних розміщується навколо користувачів, що є прикладом краєзнавчих обчислень.

В порівнянні з централізованими постачальниками хмарних обчислень, переваги децентралізованих хмарних обчислень полягають у:

• Доступність та гнучкість: Отримання доступу до обчислювальних чіпів на платформах хмарних сервісів, таких як AWS, GCP або Azure, зазвичай займає кілька тижнів, а високопродуктивні моделі GPU, такі як A100, H100 тощо, часто відсутні на складі. Крім того, для отримання обчислювальних потужностей споживачі зазвичай повинні підписувати довгострокові, нестабільні контракти з цими великими компаніями, що не лише призводить до втрати часу, але й робить бізнес-операції більш жорсткими, втрачаючи певну гнучкість. На відміну від цього, дистрибутовані обчислювальні платформи дозволяють отримувати обчислювальні ресурси в будь-який час і пропонують гнучкий вибір апаратного забезпечення, що забезпечує більшу доступність.
• Ціна нижча: Завдяки використанню вільних чіпів, а також додатковим токенам, які надаються постачальниками чіпів та обчислювальної потужності через мережеві протоколи, розподілена обчислювальна мережа може запропонувати більш дешеву обчислювальну потужність.
• Стійкість до цензури: Деякі системи Web3 не позиціонують себе як бездозвільні. Під час етапів запуску GPU, завантаження даних, обміну даними та обміну результатами вирішувалися питання відповідності, такі як GDPR та HIPAA.

З розвитком штучного інтелекту та постійним дисбалансом між попитом і пропозицією графічних процесорів (GPU), все більше розробників буде переходити до децентралізованих хмарних обчислювальних платформ. Водночас, під час бичачого ринку, через зростання цін на крипто-токени, постачальники GPU отримуватимуть більше прибутку, що стимулюватиме більше постачальників GPU виходити на цей ринок, створюючи позитивний ефект маховика.

Технічні проблеми

1. Проблема паралелізації

Розподілена обчислювальна платформа зазвичай об'єднує довгий хвіст постачальників чіпів, що означає, що окремий постачальник чіпів майже не може в короткі терміни самостійно виконати складні завдання навчання або інференції AI-моделей. Якщо хмарна обчислювальна платформа хоче бути конкурентоспроможною, вона повинна розбивати та розподіляти завдання за допомогою паралелізації, щоб скоротити загальний час виконання та підвищити обчислювальну потужність платформи.

Однак, під час процесу паралелізації можуть виникнути низка проблем, зокрема, як розділити завдання (особливо для складних завдань глибокого навчання), залежності даних, а також додаткові витрати на зв'язок між пристроями.

2. Ризики заміни нових технологій

З огляду на значні інвестиції в дослідження ASIC (спеціалізованих інтегральних схем) та нові винаходи, такі як тензорні процесори (TPU), це може вплинути на GPU-кластер децентралізованих обчислювальних платформ.

Якщо ці ASIC можуть забезпечити хорошу продуктивність і при цьому будуть мати баланс у витратах, тоді ринок GPU, який наразі монополізований великими AI-організаціями, може знову повернутися на ринок. Це призведе до збільшення постачання GPU, що вплине на екосистему децентралізованих хмарних обчислень.

3. Регуляторний ризик

Оскільки децентралізовані хмарні обчислювальні системи працюють у кількох юрисдикціях і можуть підпадати під дію різних законів і нормативних актів, можуть виникнути унікальні юридичні та регуляторні виклики. Вимоги щодо відповідності, такі як закони про захист даних і конфіденційність, також можуть бути складними та викликами.

На даний момент користувачами хмарних платформ переважно є професійні розробники та установи, які віддають перевагу тривалому користуванню однією платформою і не змінюють її без вагомих причин. Використання децентралізованих чи централізованих платформ є лише одним із факторів при виборі, ці користувачі більше цінують стабільність обслуговування. Тому, якщо децентралізована платформа має потужні можливості інтеграції та стабільну й достатню обчислювальну потужність, їй набагато легше завоювати прихильність таких клієнтів, укласти довгострокові партнерські відносини та отримати стабільний грошовий потік.

Нижче я представлю новий розподілений обчислювальний проект Aethir, який зосереджується на рендерингу ігор та ШІ в цьому циклі, а також розрахую можливу оцінку після上市 на основі нинішніх проектів ШІ та розподілених обчислень на ринку.

Введення в Aethir

Aethir Cloud є децентралізованою платформою реального часу для рендерингу, яка допомагає ігровим та штучно-інтелектуальним компаніям безпосередньо доставляти свої продукти споживачам, агрегуючи та інтелектуально перерозподіляючи нові та невикористані GPU від підприємств, дата-центрів, криптовалютних майнінгових бізнесів та споживачів.

Ключовою інновацією цього проекту є ресурсний пул, який об'єднує дистрибуційних учасників обчислювальної потужності під єдиним інтерфейсом, щоб надавати послуги глобальним клієнтам. Однією з основних характеристик ресурсного пулу є те, що постачальники GPU можуть вільно підключатися або відключатися від мережі, що дозволяє підприємствам або дата-центрам з незайнятим обладнанням брати участь у мережі під час простою, підвищуючи гнучкість постачальників та використання обладнання.

Операція екосистеми Aethir ґрунтується на трьох основних інфраструктурах:

• Контейнер (Container): Ключовою функцією контейнера є надання послуг з рендерингу в реальному часі, забезпечуючи досвід "нульової затримки". Контейнер є фактичним місцем у хмарних обчисленнях, виконує роль віртуальної точки доступу, яка виконує та рендерить програми. Це переміщує навантаження з локальних пристроїв на контейнер.
• Перевірник (Checker): Перевірникові вузли забезпечують цілісність мережі Aethir та якість послуг, перевіряючи контейнери та їх служби. Після виконання завдання Вузол Перевірника підписує результати своїм приватним ключем і передає їх судді. Суддя отримає 2N+1 результатів для кожного контейнера, і кожен вузол, який надає результати, що збігаються з більшістю, отримає винагороду у токенах.
• Індексатор (Indexer): Як ядро мережі Aethir, індексатор поєднує споживачів із відповідними контейнерами, забезпечуючи швидкий запуск хмарних додатків і сервісів. Мета полягає в наданні "сервісу на рівні секунд" - перехід від запиту споживача до фактичної доставки (наприклад, запит гравця до екрану гри) повинен відбуватися в найкоротші можливі терміни. Це вимагає чітких сигналів і ефективного планування. Щоб зберегти децентралізацію та підвищити користувацький досвід, індексатор випадковим чином обирається, щоб зменшити потенційні ризики шахрайства та затримки сигналів.

Aethir має потужну команду та солідний ресурсний фон, що відображається в уже досягнутому Aethir:

• Aethir уклала угоду про співпрацю з певною мережею, два екосистеми будуть інтегровані, щоб