La corsa per il dominio dell'AI sta alimentando un aumento della domanda di GPU, e non è più confinata ai data center delle grandi aziende tecnologiche.
Sebbene i data center centralizzati funzionino ancora, sono costosi e semplicemente non possono tenere il passo con la domanda di GPU, portando a colli di bottiglia nell'offerta.
Le reti GPU decentralizzate stanno cambiando le regole del gioco raggruppando risorse di calcolo inattive da data center indipendenti, miner e individui, fornendo potenza di calcolo scalabile, più economica e più accessibile per le applicazioni che ne hanno bisogno.
Un numero crescente di progetti sta sfruttando il potenziale delle GPU decentralizzate, aprendo nuove strade in vari settori, dall'AI e l'apprendimento automatico al rendering grafico e alle simulazioni scientifiche.
Ho organizzato il panorama dei protocolli GPU utilizzando categorie funzionali per catturare meglio come ogni progetto è posizionato.
Alcuni protocolli si adattano naturalmente a più di una categoria, riflettendo i loro modelli ibridi e casi d'uso sovrapposti.
Il framework si suddivide come segue:
• Reti di Calcolo e Inferenza AI: protocolli che alimentano l'addestramento AI, l'inferenza, i carichi di lavoro LLM e l'accelerazione del machine learning.
• Rendering, Video e Calcolo Visivo: progetti che forniscono potenza GPU per rendering, streaming video, transcoding e carichi di lavoro creativi.
• Reti di Calcolo ZK / Crittografia: reti ottimizzate per prove a conoscenza zero e calcoli crittografici, alimentate da GPU/ASIC.
• Reti GPU Edge, DePIN e Distribuite: piattaforme che aggregano potenza GPU attraverso infrastrutture fisiche decentralizzate e nodi edge.
• Calcolo Cloud e Reti GPU Ibride:
Cloud decentralizzati di uso generale che combinano calcolo GPU con storage e risorse ibride.
• Piattaforme di Monetizzazione Gaming e GPU: reti che consentono ai giocatori e agli individui di monetizzare la potenza GPU inattiva attraverso casi d'uso di AI, mining e rendering.
Ecco l'elenco curato di 40 progetti eccezionali.
@rendernetwork : Piattaforma di rendering GPU che sfrutta la potenza GPU inattiva per soddisfare le esigenze di rendering per la modellazione 3D, l'imaging generativo AI e i flussi di lavoro visivi. Supporta motori di rendering popolari come OctaneRender e Blender.
@akashnet_ : Piattaforma di cloud computing che consente un calcolo economico e scalabile per AI, machine learning e app blockchain collegando gli utenti con risorse GPU inattive a sviluppatori in cerca di calcolo ad alte prestazioni.
@AethirCloud : Rete di infrastruttura di cloud computing decentralizzata che aggrega e fornisce accesso economico a potenza GPU di livello enterprise per app AI e gaming.
@ionet : Rete di infrastruttura GPU che sfrutta GPU sottoutilizzate per carichi di lavoro di AI e machine learning, offrendo distribuzione in cluster, noleggio di GPU inattive e accesso istantaneo tramite blockchain.
@ankr : La blockchain Neura di Ankr ha un marketplace GPU decentralizzato, per accedere a risorse GPU e servizi AI, collegando gli utenti con una rete globale di fornitori di GPU invece di fare affidamento su fornitori di cloud centralizzati.
@gpunet : Livello di networking GPU nativo che collega grandi cluster di GPU da data center in tutto il mondo con fornitori indipendenti, in modo che chiunque abbia capacità inattiva possa diventare un fornitore.
@cysic_xyz : Rete di calcolo full-stack che utilizza una combinazione di chip ASIC specializzati e una rete di GPU guidata dalla comunità per offrire prove ZK più veloci, economiche e decentralizzate.
@NetMindAI : Piattaforma di calcolo AI decentralizzata che sfrutta una rete globale di GPU inattive per l'addestramento AI, l'inferenza e altri servizi. Il suo prodotto principale, NetMind Power, fornisce calcolo ad alte prestazioni per compiti di machine learning.
@octa_space : Infrastruttura cloud decentralizzata con un marketplace dove gli utenti possono prestare e noleggiare risorse GPU per compiti computazionalmente intensivi, inclusi AI e machine learning.
@nucocloud : Piattaforma di cloud computing che collega chi ha bisogno di potenza di calcolo con fornitori, offrendo un'alternativa più economica ai servizi cloud tradizionali aggregando risorse inattive.
@iEx_ec : Toolkit di calcolo confidenziale decentralizzato che aiuta gli sviluppatori a costruire app che preservano la privacy. Ha anche un marketplace dove gli utenti possono accedere a risorse GPU, app e dataset.
@bittensor : Marketplace AI che democratizza lo sviluppo AI utilizzando il suo token nativo, $TAO, per incentivare i modelli AI a collaborare e condividere intelligenza collettiva.
@SpheronFDN : Piattaforma cloud e rete di calcolo, con un marketplace dove chiunque può accedere, distribuire e monetizzare risorse GPU e CPU globali per alimentare app AI, Web3 e basate su agenti.
@golemproject : Marketplace P2P open-source per potenza di calcolo, che consente agli utenti di condividere e scambiare CPU, GPU e altre risorse digitali inattive sulla blockchain.
@Livepeer : Rete di infrastruttura video con un marketplace P2P dove gli utenti possono contribuire con risorse GPU per carichi di lavoro come l'elaborazione video e la transcodifica alimentate da AI.
@nosana_ai : Marketplace GPU per inferenza AI, dove gli utenti AI possono collegarsi per accedere a potenza di calcolo economica fornita dai proprietari di GPU con hardware di calcolo inattivo.
@aleph_im : Rete di cloud computing P2P che fornisce storage decentralizzato, computing riservato e accesso a risorse GPU per carichi di lavoro ad alte prestazioni.
@gensynai : Protocollo di calcolo per machine learning, con un marketplace globale per il calcolo AI. Collega persone con hardware inutilizzato, comprese le GPU, con sviluppatori che necessitano della potenza computazionale per addestrare modelli AI.
@CUDOS_ : CUDOS Intercloud fornisce accesso a risorse di calcolo distribuite globalmente, come GPU e CPU, per AI, calcolo ad alte prestazioni, Web3 e carichi di lavoro di rendering.
@ASI_Alliance : ASICloud è una piattaforma GPU Cloud e di inferenza AI di @CUDOS_ e @SingularityNET che evolve CUDOS Intercloud in un layer di calcolo AI e fornisce accesso a un marketplace GPU con hardware di livello enterprise.
@RunOnFlux : FluxEdge offre un cloud di calcolo GPU decentralizzato che consente agli utenti di accedere, affittare o utilizzare la potenza GPU per compiti come l'addestramento di modelli AI e l'esecuzione di LLM.
@vast_ai : Marketplace GPU P2P che rende le GPU di livello enterprise globalmente accessibili a prezzi accessibili, offrendo risparmi fino a 5-6X sul calcolo GPU.
@AIOZNetwork : Piattaforma DePIN alimentata da una rete globale di Edge Nodes. Consente agli utenti di contribuire con le loro risorse GPU e CPU inattive per alimentare servizi come l'addestramento di modelli AI e l'elaborazione video.
@exa_bits : Rete GPU globale che include sia GPU di livello enterprise dai suoi data center che GPU consumer dagli utenti, creando un ampio pool di risorse di calcolo accessibili.
@nodeshiftai : Piattaforma cloud decentralizzata che aggrega risorse GPU e di storage da data center indipendenti a livello globale, rendendole disponibili tramite un'interfaccia unificata a costi ridotti.
@fluidstackio : Piattaforma di calcolo distribuito che fornisce potenza GPU e CPU on-demand a aziende e imprese AI, raggruppando risorse server inattive da una rete di data center.
@GamerHashCom : Piattaforma decentralizzata che consente ai gamer di guadagnare contribuendo con la loro potenza di calcolo GPU inattiva, utilizzata principalmente per il mining di criptovalute e l'inferenza AI.
@oortech : OORT Compute aggrega GPU geo-distribuiti e altre risorse di edge computing per fornire un addestramento di modelli AI, inferenza e elaborazione dei dati a costi contenuti.
@Theta_Network : La rete edge di Theta, EdgeCloud, fornisce capacità di elaborazione GPU per alimentare il calcolo AI, lo streaming video e i compiti di rendering.
@inference_net : Rete di GPU distribuite a livello globale utilizzate per eseguire compiti di inferenza AI per LLM, contribuita da utenti che soddisfano i requisiti minimi.
@GAIMINglobal : Piattaforma di gioco Web3 e rete di calcolo decentralizzata che consente ai giocatori di monetizzare la potenza computazionale inattiva del proprio PC affittandola per alimentare AI, elaborazione dei dati e calcoli blockchain.
@heurist_ai : Piattaforma di calcolo decentralizzata e AI-as-a-Service (AIaaS) che aggrega GPU da proprietari individuali e centri dati, per fornire servizi AI ad app e sviluppatori Web3.
@runpod_io : La Community Cloud di Runpod è una rete decentralizzata P2P che collega fornitori di server individuali verificati a utenti che necessitano di calcolo GPU ad alte prestazioni a prezzi accessibili.
@clore_ai : Mercato P2P decentralizzato che collega i proprietari di GPU ad alte prestazioni con utenti che necessitano di potenza di calcolo per compiti come l'addestramento AI, il rendering 3D e il mining.
@fluence_project : Piattaforma di calcolo senza cloud che presenta una rete distribuita di CPU. Recentemente si sono espansi nel panorama GPU con il Fluence GPU Mesh per inferenza AI, fine-tuning e serving di modelli.
@distributeai : Rete di calcolo distribuito che collega risorse di calcolo inattive, comprese le GPU, in un supercomputer, servendo utenti in cerca di servizi di inferenza e accesso a modelli AI.
@NodeAIETH : Piattaforma decentralizzata che consente a individui e aziende di affittare o prestare risorse di calcolo GPU e AI attraverso un mercato sicuro e trasparente.
@gaib_ai : Piattaforma infrastrutturale RWAiFi che collabora con grandi entità centralizzate come centri dati e fornitori di cloud per tokenizzare GPU di livello enterprise e i loro flussi di entrate.
@_Qubic_ : Rete di supercalcolo che sfrutta sia la potenza di calcolo CPU che GPU per compiti decentralizzati, in particolare l'addestramento AI, attraverso un modello di Useful Proof-of-Work (uPoW).
@InferixGPU : Mercato pay-as-you-go che collega i proprietari di GPU sottoutilizzate con utenti che necessitano di potenza di calcolo per compiti di visual computing e AI.
Se non sei riuscito a leggere il post completo per conoscere i protocolli evidenziati, dai un'occhiata a questa infografica dettagliata: "GPU COMPARISON LANDSCAPE" (TABELLA).
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