Der Wettlauf um die Dominanz von AI führt zu einem Anstieg der Nachfrage nach GPUs, und er ist nicht mehr nur auf die Rechenzentren großer Technologieunternehmen beschränkt. Während zentrale Rechenzentren weiterhin funktionieren, sind sie teuer und können einfach nicht mit der Nachfrage nach GPUs Schritt halten, was zu Engpässen in der Versorgung führt. Dezentralisierte GPU-Netzwerke verändern das Spiel, indem sie ungenutzte Rechenressourcen von unabhängigen Rechenzentren, Minern und Einzelpersonen bündeln und skalierbare, kostengünstigere und zugänglichere Rechenleistung für Anwendungen bereitstellen, die sie benötigen. Eine wachsende Anzahl von Projekten nutzt das Potenzial dezentraler GPUs und ebnet neue Wege in verschiedenen Bereichen, von AI und maschinellem Lernen bis hin zu Grafik-Rendering und wissenschaftlichen Simulationen.

Ich habe die GPU-Protokolllandschaft mithilfe funktionaler Kategorien organisiert, um besser zu erfassen, wie jedes Projekt positioniert ist. Einige Protokolle passen natürlich in mehr als eine Kategorie, was ihre hybriden Modelle und überlappenden Anwendungsfälle widerspiegelt. Der Rahmen gliedert sich wie folgt: • AI Compute & Inference Networks: Protokolle, die das Training, die Inferenz, LLM-Workloads und die Beschleunigung des maschinellen Lernens unterstützen. • Rendering, Video & Visual Compute: Projekte, die GPU-Leistung für Rendering, Video-Streaming, Transkodierung und kreative Arbeitslasten bereitstellen. • ZK / Cryptography Compute Networks: GPU/ASIC-gesteuerte Netzwerke, die für Zero-Knowledge-Proofs und kryptografische Berechnungen optimiert sind. • Edge, DePIN & Distributed GPU Networks: Plattformen, die GPU-Leistung durch dezentrale physische Infrastruktur und Edge-Knoten aggregieren. • Cloud Compute & Hybrid GPU Networks: Allzweck-dezentralisierte Clouds, die GPU-Computing mit Speicher und hybriden Ressourcen kombinieren. • Gaming & GPU Monetization Platforms: Netzwerke, die es Spielern und Einzelpersonen ermöglichen, ungenutzte GPU-Leistung in den Bereichen AI, Mining und Rendering zu monetarisieren.

Hier ist die kuratierte Liste von 40 herausragenden Projekten. @rendernetwork : GPU-Rendering-Plattform, die ungenutzte GPU-Leistung nutzt, um Rendering-Bedürfnisse für 3D-Modellierung, generative KI-Bilderstellung und visuelle Workflows zu bedienen. Sie unterstützt beliebte Rendering-Engines wie OctaneRender und Blender. @akashnet_ : Cloud-Computing-Plattform, die kostengünstiges und skalierbares Computing für KI, maschinelles Lernen und Blockchain-Apps ermöglicht, indem sie Benutzer mit ungenutzten GPU-Ressourcen mit Entwicklern verbindet, die Hochleistungs-Computing benötigen. @AethirCloud : Dezentralisiertes Cloud-Computing-Infrastruktur-Netzwerk, das kostengünstigen Zugang zu Unternehmens-GPU-Leistung für KI- und Gaming-Apps aggregiert und bereitstellt. @ionet : GPU-Infrastruktur-Netzwerk, das unterausgelastete GPUs für KI- und maschinelles Lernen-Workloads nutzt und Cluster-Bereitstellung, ungenutzte GPU-Vermietung und sofortigen Zugang über Blockchain bietet. @ankr : Ankr's Neura-Blockchain hat einen dezentralisierten GPU-Marktplatz, um auf GPU-Ressourcen und KI-Dienste zuzugreifen, und verbindet Benutzer mit einem globalen Netzwerk von GPU-Anbietern, anstatt sich auf zentrale Cloud-Anbieter zu verlassen. @gpunet : Native GPU-Netzwerkschicht, die große Cluster von GPUs aus Rechenzentren weltweit mit unabhängigen Anbietern verbindet, sodass jeder mit ungenutzter Kapazität ein Anbieter werden kann. @cysic_xyz : Full-Stack-Compute-Netzwerk, das eine Kombination aus spezialisierten ASIC-Chips und einem gemeinschaftlich betriebenen Netzwerk von GPUs nutzt, um schnellere, kostengünstigere und dezentralisierte ZK-Beweise anzubieten. @NetMindAI : Dezentrale KI-Computing-Plattform, die ein globales Netzwerk von ungenutzten GPUs für KI-Training, Inferenz und andere Dienste nutzt. Ihr Hauptprodukt, NetMind Power, bietet Hochleistungs-Computing für Aufgaben des maschinellen Lernens. @octa_space : Dezentrale Cloud-Infrastruktur mit einem Marktplatz, auf dem Benutzer GPU-Ressourcen für rechenintensive Aufgaben, einschließlich KI und maschinelles Lernen, verleihen und mieten können. @nucocloud : Cloud-Computing-Plattform, die diejenigen, die Rechenleistung benötigen, mit Anbietern verbindet und eine kostengünstigere Alternative zu traditionellen Cloud-Diensten bietet, indem ungenutzte Ressourcen gebündelt werden. @iEx_ec : Dezentralisiertes Toolkit für vertrauliches Computing, das Entwicklern hilft, datenschutzfreundliche Apps zu erstellen. Hat auch einen Marktplatz, auf dem Benutzer auf GPU-Ressourcen, Apps und Datensätze zugreifen können. @bittensor : KI-Marktplatz, der die KI-Entwicklung demokratisiert, indem er sein natives Token, $TAO, verwendet, um KI-Modelle zu incentivieren, zusammenzuarbeiten und kollektive Maschinenintelligenz zu teilen. @SpheronFDN : Cloud-Plattform und Compute-Netzwerk mit einem Marktplatz, auf dem jeder auf globale GPU- und CPU-Ressourcen zugreifen, diese bereitstellen und monetarisieren kann, um KI-, Web3- und agentenbasierte Apps zu betreiben. @golemproject : Open-Source-P2P-Marktplatz für Rechenleistung, der es Benutzern ermöglicht, ungenutzte CPU-, GPU- und andere digitale Ressourcen auf der Blockchain zu teilen und zu handeln.

@Livepeer : Video-Infrastruktur-Netzwerk mit einem P2P-Marktplatz, auf dem Benutzer GPU-Ressourcen für Arbeitslasten wie KI-gestützte Videoverarbeitung und Transkodierung bereitstellen können. @nosana_ai : GPU-Marktplatz für KI-Inferenz, wo KI-Nutzer sich einloggen können, um günstige Rechenleistung von GPU-Besitzern mit ungenutzter Hardware zu erhalten. @aleph_im : Cloud-Computing-P2P-Netzwerk, das dezentrale Speicherung, vertrauliches Rechnen und Zugang zu GPU-Ressourcen für leistungsstarke Arbeitslasten bietet. @gensynai : Protokoll für maschinelles Lernen, mit einem globalen Marktplatz für KI-Computing. Es verbindet Menschen mit ungenutzter Hardware, einschließlich GPUs, mit Entwicklern, die die Rechenleistung benötigen, um KI-Modelle zu trainieren. @CUDOS_ : CUDOS Intercloud bietet Zugang zu global verteilten Rechenressourcen, wie GPUs und CPUs, für KI, Hochleistungsrechnen, Web3 und Rendering-Arbeitslasten. @ASI_Alliance : ASICloud ist eine GPU-Cloud- und KI-Inferenzplattform von @CUDOS_ und @SingularityNET, die CUDOS Intercloud in eine KI-Computing-Schicht weiterentwickelt und Zugang zu einem GPU-Marktplatz mit Hardware auf Unternehmensniveau bietet. @RunOnFlux : FluxEdge bietet eine dezentrale GPU-Computing-Cloud, die es Benutzern ermöglicht, GPU-Leistung für Aufgaben wie das Training von KI-Modellen und die Ausführung von LLMs zu nutzen, zu mieten oder zu verwenden. @vast_ai : P2P-GPU-Marktplatz, der GPUs auf Unternehmensniveau weltweit zu erschwinglichen Preisen zugänglich macht und Einsparungen von bis zu 5-6X bei GPU-Computing bietet. @AIOZNetwork : DePIN-Plattform, die von einem globalen Netzwerk von Edge-Knoten betrieben wird. Sie ermöglicht es Benutzern, ihre ungenutzten GPU- und CPU-Ressourcen bereitzustellen, um Dienste wie das Training von KI-Modellen und die Videoverarbeitung zu unterstützen. @exa_bits : Globales GPU-Netzwerk, das sowohl GPUs auf Unternehmensniveau aus seinen Rechenzentren als auch Verbraucher-GPUs von Benutzern umfasst und einen großen, zugänglichen Pool von Rechenressourcen schafft. @nodeshiftai : Dezentrale Cloud-Plattform, die GPU- und Speicherressourcen von unabhängigen Rechenzentren weltweit aggregiert und über eine einheitliche Schnittstelle zu reduzierten Kosten verfügbar macht. @fluidstackio : Verteilte Computing-Plattform, die auf Abruf GPU- und CPU-Leistung für KI-Unternehmen und -Unternehmen bereitstellt, indem ungenutzte Serverressourcen aus einem Netzwerk von Rechenzentren gebündelt werden. @GamerHashCom : Dezentrale Plattform, die es Gamern ermöglicht, durch die Bereitstellung ihrer ungenutzten GPU-Rechenleistung zu verdienen, die hauptsächlich für Krypto-Mining und KI-Inferenz verwendet wird.

@oortech : OORT Compute aggregiert geo-verteilte GPUs und andere Edge-Computing-Ressourcen, um kosteneffizientes AI-Modelltraining, Inferenz und Datenverarbeitung bereitzustellen. @Theta_Network : Das Edge-Netzwerk von Theta, EdgeCloud, bietet GPU-Verarbeitungsfähigkeiten, um AI-Computing, Video-Streaming und Rendering-Aufgaben zu unterstützen. @inference_net : Global verteiltes Netzwerk von GPUs, das verwendet wird, um AI-Inferenzaufgaben für LLMs auszuführen, bereitgestellt von Nutzern, die die Mindestanforderungen erfüllen. @GAIMINglobal : Web3-Gaming-Plattform und dezentrales Computing-Netzwerk, das es Spielern ermöglicht, die ungenutzte Rechenleistung ihres PCs zu monetarisieren, indem sie diese vermieten, um AI, Datenverarbeitung und Blockchain-Berechnungen zu unterstützen. @heurist_ai : Dezentrale Compute- und AI-as-a-Service (AIaaS) Plattform, die GPUs von einzelnen Eigentümern und Rechenzentren aggregiert, um AI-Dienste für Web3-Apps und Entwickler bereitzustellen. @runpod_io : Runpods Community Cloud ist ein dezentrales, P2P-Netzwerk, das geprüfte, individuelle Serveranbieter mit Nutzern verbindet, die erschwingliches, leistungsstarkes GPU-Computing benötigen. @clore_ai : Dezentrale P2P-Marktplatz, der Eigentümer von Hochleistungs-GPUs mit Nutzern verbindet, die Rechenleistung für Aufgaben wie AI-Training, 3D-Rendering und Mining benötigen. @fluence_project : Cloudless-Computing-Plattform mit einem verteilten Netzwerk von CPUs. Sie haben kürzlich in die GPU-Landschaft mit dem Fluence GPU Mesh für AI-Inferenz, Feinabstimmung und Modellbereitstellung expandiert. @distributeai : Verteiltes Compute-Netzwerk, das ungenutzte Rechenressourcen, einschließlich GPUs, zu einem Supercomputer verbindet, der Nutzern, die Inferenzdienste und Zugang zu AI-Modellen benötigen, dient. @NodeAIETH : Dezentrale Plattform, die es Einzelpersonen und Unternehmen ermöglicht, GPU- und AI-Computing-Ressourcen über einen sicheren und transparenten Marktplatz zu mieten oder zu verleihen. @gaib_ai : RWAiFi-Infrastrukturplattform, die mit großen, zentralisierten Entitäten wie Rechenzentren und Cloud-Anbietern zusammenarbeitet, um enterprise-grade GPUs und deren Einnahmequellen zu tokenisieren. @_Qubic_ : Supercomputing-Netzwerk, das sowohl CPU- als auch GPU-Rechenleistung für dezentrale Aufgaben, insbesondere AI-Training, durch ein nützliches Proof-of-Work (uPoW) Modell nutzt. @InferixGPU : Pay-as-you-go-Marktplatz, der Eigentümer von unterausgelasteten GPUs mit Nutzern verbindet, die Rechenleistung für visuelle Berechnungen und AI-Aufgaben benötigen.

Wenn Sie den vollständigen Beitrag nicht lesen konnten, um mehr über die hervorgehobenen Protokolle zu erfahren, sehen Sie sich diese detaillierte Infografik an: "GPU VERGLEICHSLANDSCHAFT" (TABELLE).

Großartige Chads markieren, um im GPU-Sektor auf dem Laufenden zu bleiben : @Defi_Warhol @eli5_defi @zerokn0wledge_ @Hercules_Defi @belizardd @the_smart_ape @splinter0n @YashasEdu @marvellousdefi_ @TheDeFiPlug @Louround_ @crypthoem @rektdiomedes @crypto_linn @wacy_time1 @hmalviya9 @HouseofChimera @arndxt_xo @0xAndrewMoh @Slappjakke @0xTindorr @twindoges @thelearningpill @poopmandefi @MoonKing___ @Haylesdefi @kenodnb @Tanaka_L2 @Karamata2_2 @DefiCompass @FabiusDefi @Kaffchad @CryptoGideon_ @0xDefiLeo @0xCheeezzyyyy @DeRonin_ @cryptorinweb3 @0xDepressionn @Nick_Researcher @Defi_Rocketeer