Decentralizirana računalniška omrežja za reševanje pomanjkanja GPE v AI: Messari

Razmah umetne inteligence razteza industrijo proizvodnje čipov do meja, kar vodi do pomanjkanja grafičnih procesorjev – osnovnih procesnih enot, ki poganjajo modele strojnega učenja (ML). 

Glede na podjetje Messari, specializirano za kripto raziskave in podatke, bi lahko decentralizirana računalniška omrežja predstavljala že pripravljeno rešitev.

Naraščajoče povpraševanje in zahteve GPE

Novo poročilo podjetja Messari preučuje izzive, s katerimi se soočajo proizvajalci čipov, kot je Nvidia, ki se trudijo slediti povpraševanju zaradi manije umetne inteligence. Tvisoki stroški in omejena razpoložljivost čipov povzročajo pomisleke glede prihodnje uporabe aplikacij umetne inteligence.

Industrija umetne inteligence je odvisna od grafičnih procesorjev, ki so "bistveni za usposabljanje in poizvedovanje po modelih ML", pravi Messari. Zaradi skokovite prodaje proizvajalci niso mogli slediti, kar je povzročilo pomanjkanje.

Vendar pa je morda luč na koncu tunela, saj morda že obstaja rešitev v obliki decentraliziranih računalniških omrežij.

"Decentralizirana računalniška omrežja ponujajo obetavno rešitev s povezovanjem subjektov z nedejavno računalniško močjo in zmanjševanjem pomanjkanja GPE," je tvitnil Messari Sreda.

Obstajajo številni projekti računalništva s kriptovalutami, ki bi lahko pomagali zadovoljiti povpraševanje.

Na strani usposabljanja modela in natančnega prilagajanja, na katero opozarja Messari Gensyn in skupaj. Stranski projekti sklepanja o modelu, ki jih oglašuje Messari, vključujejo Giza, postanejo, ChainML, Modulus Labs in Bittensor.

Bolj splošna računalniška omrežja so Akash, Pohvale, iExec, Truebit, Trska in Flux.

Po mnenju Messarija je mogoče z izkoriščanjem moči nedejavnih grafičnih procesorjev zmanjšati povpraševanje po vrhunskih grafičnih procesorjih, zmanjšati stroške in izboljšati dostopnost za razvijalce AI.

Cel kup žetonov

Nedavna poročilo raziskovalnega podjetja TrendForce razkriva, da lahko ChatGPT od Nvidie potrebuje več kot 30,000 grafičnih procesorjev za učinkovito obdelavo svojih podatkov o usposabljanju.

Ocene podjetja TrendForce temeljijo na računalniških zmožnostih Nvidijin A100 grafično kartico, cena med 10,000 in 15,000 USD. Zaradi velikega povpraševanja, ki ga spodbuja ChatGPT, bo Nvidia ustvarila znaten prihodek, ki bi lahko dosegel 300 milijonov dolarjev.

Povpraševanje po grafičnih procesorjih v AI doživlja eksponentno rast, saj modeli ML postajajo bolj zapleteni, kar zahteva modele večjih parametrov in večjo računalniško moč. Pojav transformatorjev in njihova uporaba v jezikovnem modeliranju je dodatno povečala računalniške zahteve in jih podvojila vsakih 3-6 mesecev. 

Eden ključnih izzivov v #AI je pomanjkanje grafičnih procesorjev, ki so bistveni za usposabljanje in poizvedovanje modelov ML.

Decentralizirana računalniška omrežja ponujajo obetavno rešitev s povezovanjem subjektov z nedejavno računalniško močjo, s čimer ublažijo pomanjkanje GPE. pic.twitter.com/vQpYD8glvY

- Messari (@MessariCrypto) Junij 21, 2023

Politične napetosti in omejitve dobave GPE

A Newtown blog o decentraliziranem računalništvu v AI in ML predlaga, da politične napetosti prispevajo k omejitvam pri dobavi GPE. Proizvodnja polprevodnikov temelji na kompleksnem nizu mehanskih, fizikalnih, kemičnih, logističnih in komercialnih dejavnikov. 

Tajvan, ki predstavlja 63 % livarskega trga polprevodnikov, ima trdnjavo v svetovni dobavni verigi. Vendar pa geopolitične napetosti med ZDA in Kitajsko ustvarjajo negotovosti in morebitne grožnje industriji polprevodnikov, kar poudarja potrebo po raznolikih dobavnih verigah.

Blog nadalje potrjuje, da ponudniki oblakov, kot so AWS, GCP in Azure, ponujajo najem GPE, vendar potrebujejo pomoč pri cenah in razpoložljivosti. 

Nenehni razburjeni odnosi med ZDA in Kitajsko zato predstavljajo pomembno priložnost za decentralizirana računalniška omrežja.

DELI TO OBJAVO

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Avtomobili/EV, Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• BlockOffsets. Posodobitev okoljskega offset lastništva. Dostopite tukaj.
• vir: https://metanews.com/decentralized-compute-networks-to-tackle-gpu-shortage-in-ai-messari/