솔라나의 분산형 AI 네트워크가 도전에 직면하다
PANews에 따르면 솔라나를 기반으로 구축된 io.net으로 알려진 분산형 컴퓨팅 네트워크가 Mult1C0in Capital과 Moonhill Capital로부터 자금을 조달했습니다. 정확한 자금 규모는 공개되지 않았습니다. Depin 및 AI 부문에 속하는 이 플랫폼은 GPU에 대한 기계 학습 교육을 위해 글로벌 GPU 및 CPU 네트워크에 대한 즉각적이고 무허가 액세스를 제공합니다. 25,000개의 노드를 자랑하며 혁신적인 기술을 사용하여 GPU 클라우드를 함께 클러스터링하여 대규모 AI 스타트업의 컴퓨팅 비용을 최대 90% 절약합니다.
그러나 플랫폼이 보유하고 있다고 주장하는 GPU 수에 대해 면밀히 조사되었습니다. 7,648(배포 중 시도), 11,107(리소스 관리자에서 수동으로 계산), 69,415(설명할 수 없는 상수), 564,306(지원, 투명 또는 실질적인 정보가 없는 숫자)의 네 가지 수치가 제안되었습니다. 실제 GPU 개수는 320개로 추정된다.
이 수치는 리소스 관리자 페이지에 모든 GPU가 '무료'로 표시되어 있지만 대여할 수 없다는 사실을 기반으로 합니다. 실제로 대여할 수 있는 유일한 GPU는 320개입니다. 대여할 수 없는 경우 존재하지 않는 것으로 간주됩니다.
분산형 AI 프로토콜은 여러 문제로 인해 비판을 받아왔습니다. 첫째, 고도로 분산된 일반 하드웨어 아키텍처에 대한 유용한 온라인 교육을 수행하는 비용 효율적이고 시간 효율적인 방법은 없습니다. 이를 위해서는 상당한 돌파구가 필요합니다.
둘째, 일반 하드웨어에 대한 추론은 좋은 사용 사례처럼 들리지만, 하드웨어와 소프트웨어의 급속한 발전은 일반적인 분산형 접근 방식이 대부분의 주요 사용 사례에서 제대로 작동하지 않는다는 것을 의미합니다.
셋째, 올바르게 라우팅된 요청에서 추론하고, GPU 클러스터와 공존하며, 분산형 암호화폐를 사용하여 AWS와 경쟁하기 위한 자본 비용을 낮추고 매니아의 참여를 장려하는 것은 좋은 아이디어처럼 들립니다. 그러나 많은 공급업체와 GPU 현물 시장의 분산된 유동성으로 인해 실제 비즈니스를 운영하는 사람들에게 충분한 공급을 제공할 수 있는 공급업체가 아무도 없습니다. 마지막으로 소프트웨어 라우팅 알고리즘이 매우 좋아야 합니다. 그렇지 않으면 소비자 운영자의 일반 하드웨어 작동에 많은 문제가 있습니다. 예측할 수 없는 공급은 운영에 문제를 일으키고 수요 측 요청자에게 불확실성을 가져옵니다.
이것들은 모두 해결하는 데 오랜 시간이 걸리는 까다로운 문제입니다. 모든 입찰은 농담일 뿐입니다.
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