Rețele de calcul descentralizate pentru a aborda deficitul de GPU în AI: Messari

Boom-ul inteligenței artificiale întinde industria de fabricare a cipurilor până la limita, ceea ce duce la o penurie de GPU - unitățile de procesare de bază care alimentează modelele de învățare automată (ML). 

Potrivit companiei de specialitate în cercetare și date cripto Messari, rețelele de calcul descentralizate ar putea prezenta o soluție gata făcută.

Cerere în creștere și cerințe GPU

Un nou raport de la Messari examinează provocările cu care se confruntă producătorii de cipuri precum Nvidia, care se luptă să țină pasul cu cererea în urma maniei AI. TCosturile ridicate și disponibilitatea limitată a cipurilor ridică probleme pentru implementarea viitoare a aplicațiilor AI.

Industria AI depinde de GPU-urile, care sunt „esențiale pentru antrenament și interogarea modelelor ML”, spune Messari. Creșterea vânzărilor i-a lăsat pe producători în imposibilitatea de a ține pasul, ceea ce duce la o penurie.

Cu toate acestea, poate exista lumină la capătul tunelului, deoarece poate exista deja o soluție sub forma unor rețele de calcul descentralizate.

„Rețelele de calcul descentralizate oferă o soluție promițătoare prin conectarea entităților cu putere de calcul inactivă, atenuând deficitul de GPU”, a scris Messari pe Twitter. miercuri.

Există o serie de proiecte de calcul de criptomonede care ar putea interveni pentru a ajuta la satisfacerea cererii.

În ceea ce privește formarea modelului și partea de reglare fină, Messari indică Gensyn și Împreună. În ceea ce privește modelul, proiectele secundare promovate de Messari includ Giza, face, ChainML, Modulus Labs și Bittensor.

Rețelele de calcul cu scop mai general sunt Akash, Miracol, iExec, Truebit, cod și Flux.

Potrivit lui Messari, valorificând puterea GPU-urilor inactive, cererea pentru GPU-uri de ultimă generație poate fi atenuată, reducând costurile și sporind accesibilitatea pentru dezvoltatorii AI.

O mulțime de jetoane

Un recent raportează de firma de cercetare TrendForce, dezvăluie că ChatGPT poate avea nevoie de peste 30,000 de GPU-uri de la Nvidia, pentru a procesa eficient datele sale de antrenament.

Estimările TrendForce se bazează pe capacitățile de calcul ale A100 de la Nvidia placă grafică, cu prețuri între 10,000 USD și 15,000 USD. Nvidia va genera venituri substanțiale, care pot ajunge la 300 de milioane de dolari, datorită cererii mari alimentate de ChatGPT.

Cererea de GPU în AI se confruntă cu o creștere exponențială pe măsură ce modelele ML devin mai complexe, necesitând modele cu parametri mai mari și putere de calcul crescută. Apariția transformatoarelor și aplicarea lor în modelarea limbajului a amplificat și mai mult cerințele de calcul, dublând aceste cerințe la fiecare 3-6 luni. 

Una dintre provocările cheie în #AI este lipsa de GPU-uri, care sunt esențiale pentru instruirea și interogarea modelelor ML.

Rețelele de calcul descentralizate oferă o soluție promițătoare prin conectarea entităților cu putere de calcul inactivă, atenuând deficitul de GPU. pic.twitter.com/vQpYD8glvY

- Messari (@MessariCrypto) 21 Iunie, 2023

Tensiuni politice și constrângeri de aprovizionare cu GPU

A Blogul Newtown privind calculul descentralizat în AI iar ML sugerează că tensiuni politice contribuie la constrângerile aprovizionării cu GPU. Producția de semiconductori se bazează pe o stivă complexă de factori mecanici, fizici, chimici, logistici și comerciali. 

Taiwan, care reprezintă 63% din piața de turnătorie de semiconductori, deține un bastion în lanțul global de aprovizionare. Cu toate acestea, tensiunile geopolitice dintre SUA și China creează incertitudini și potențiale amenințări la adresa industriei semiconductoarelor, evidențiind nevoia unor lanțuri de aprovizionare diversificate.

Blogul confirmă în continuare că furnizorii de cloud, cum ar fi AWS, GCP și Azure, oferă închirieri de GPU, dar au nevoie de ajutor cu prețuri și disponibilitate. 

Continuarea relațiilor conflictuale dintre SUA și China prezintă, prin urmare, o oportunitate semnificativă pentru rețelele de calcul descentralizate.

DISTRIBUIE ACEASTA POSTARE

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. Automobile/VE-uri, carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• BlockOffsets. Modernizarea proprietății de compensare a mediului. Accesați Aici.
• Sursa: https://metanews.com/decentralized-compute-networks-to-tackle-gpu-shortage-in-ai-messari/