GPU và mạng điện toán cho AI
📖 10 đọc tối thiểu
Quick Answer
Sự bùng nổ AI, bên dưới phép thuật, là một cuộc săn lùng tuyệt vọng một thứ: tính toán GPU. Việc đào tạo và chạy các mô hình AI tiêu tốn nhiều bộ xử lý đồ họa đắt tiền và những gã khổng lồ đám mây sở hữu hầu hết chúng không thể cung cấp đủ, khiến các nhà phát triển phải chờ đợi và phải trả giá cao. Trong khi đó, hàng triệu GPU mạnh mẽ không hoạt động trên khắp thế giới, trong PC chơi game, trung tâm dữ liệu, giàn khai thác. Mạng máy tính phi tập trung sử dụng tiền điện tử để kết nối nguồn cung nhàn rỗi đó với nhu cầu đang đói khát, một ứng dụng thực sự thông minh của mô hình DePIN với nguồn tài nguyên khan hiếm nhất của kỷ nguyên AI.
💡 Airbnb cho card đồ họa
Điện toán phi tập trung giống như Airbnb dành cho GPU. Thay vì mọi người cạnh tranh để đặt phòng tại một số khách sạn lớn (nhà cung cấp đám mây), thị trường cho phép mọi người thuê card đồ họa dự phòng của họ cho những người cần sức mạnh tính toán, phối hợp và thanh toán qua tiền điện tử. Người thuê nhà thường trả ít hơn giá khách sạn; chủ sở hữu kiếm tiền từ phần cứng đang trống. Giống như Airbnb, sự đánh đổi là sự nhất quán và tin cậy, một mạng lưới máy móc của những người lạ sẽ hỗn loạn hơn một hoạt động chuyên nghiệp lớn.
Tại sao tính toán AI lại là điểm nghẽn
AI hiện đại cực kỳ thèm tính toán. Việc đào tạo các mô hình lớn đòi hỏi hàng nghìn GPU cao cấp chạy trong nhiều tuần và thậm chí việc sử dụng các mô hình được đào tạo (suy luận) ở quy mô lớn cũng cần có phần cứng nghiêm túc. Nhu cầu đã bùng nổ nhanh hơn nhiều so với nguồn cung, khiến các GPU hàng đầu trở nên khan hiếm và đắt đỏ, đồng thời tập trung quyền lực vào tay một số ít gã khổng lồ về đám mây và nhà sản xuất chip kiểm soát chúng. Nút thắt cổ chai này, tính toán là một loại dầu mới, là hạn chế lớn nhất đối với AI và cơ hội nhắm đến các mạng tính toán phi tập trung: nếu các GPU nhàn rỗi ở khắp mọi nơi có thể được gộp lại, thì sự khan hiếm sẽ giảm bớt và sự tập trung sẽ giảm bớt.
Mạng tính toán phi tập trung hoạt động như thế nào
Các mạng này (thường được gọi là DePIN điện toán) tạo ra một thị trường: những người có GPU, các cá nhân, trung tâm dữ liệu có dung lượng dự phòng, những người từng khai thác tiền điện tử, kết nối phần cứng của họ và kiếm tiền điện tử bằng cách cho thuê nó; các nhà phát triển cần thanh toán điện toán (bằng tiền điện tử) để chạy đào tạo hoặc suy luận AI trên nhóm phân tán đó, thường rẻ hơn so với các đám mây lớn. Blockchain phối hợp việc khớp, thanh toán và xác minh công việc đã thực hiện. Các dự án trong lĩnh vực này đã tổng hợp một lượng sức mạnh GPU đáng kể theo cách này. Đó là mô hình DePIN, chia sẻ tài nguyên vật lý nhàn rỗi để nhận phần thưởng tiền điện tử, được áp dụng cho tài nguyên nhàn rỗi có giá trị nhất trong thời đại AI.
Các trường hợp sử dụng thực tế
Điện toán phi tập trung phù hợp với một số nhu cầu tốt hơn những nhu cầu khác. Nó hoạt động tốt cho: suy luận AI (chạy các mô hình đã được đào tạo), khối lượng công việc hàng loạt và song song, kết xuất cũng như các nhà phát triển và công ty khởi nghiệp nhạy cảm với chi phí được định giá từ các đám mây lớn. Đây là một lựa chọn thực sự dành cho những ai muốn tính toán rẻ hơn hoặc muốn tránh sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp đám mây duy nhất. Mặt kiếm tiền cũng là có thật: chủ sở hữu GPU (bao gồm cả những người khai thác tiền điện tử cũ có phần cứng nhàn rỗi) có thể kiếm tiền từ năng lực bị lãng phí. Đối với cả người thuê nhà đang tìm kiếm khả năng chi trả và chủ sở hữu đang tìm kiếm lợi nhuận, đề xuất giá trị là cụ thể chứ không chỉ mang tính đầu cơ.
Những giới hạn trung thực
Hãy thực tế về những hạn chế. Các mô hình đào tạo tiên tiến, AI tiên tiến, lớn nhất, vẫn đặc biệt ủng hộ các trung tâm dữ liệu tập trung, được liên kết chặt chẽ với các kết nối cực nhanh; một mạng lưới phân phối GPU của người lạ không thể dễ dàng phù hợp với điều đó cho các công việc đào tạo lớn nhất. Độ tin cậy, tính nhất quán, độ trễ, tính bảo mật khi chạy khối lượng công việc trên máy của người khác và sự hoàn thiện của phần mềm đều vẫn là những thách thức thực sự. Và, như ở khắp mọi nơi trong không gian này, nhiều mã thông báo mạng điện toán đều mang tính đầu cơ và đi trước mức sử dụng thực tế. Công nghệ này thực sự hoạt động cho một loạt khối lượng công việc đang mở rộng, nhưng nó vẫn chưa phải là sự thay thế hoàn toàn cho những gã khổng lồ trên nền tảng đám mây và các mã thông báo không phải là sự đặt cược đảm bảo cho tương lai đó.
Làm thế nào để nghĩ về nó
Hai ống kính thực tế. Với tư cách là người dùng hoặc nhà phát triển: điện toán phi tập trung đáng được đánh giá dựa trên suy luận và khối lượng công việc nhạy cảm với chi phí, nơi nó thực sự có thể vượt qua các đám mây, được đánh giá dựa trên giá cả, độ tin cậy và sự phù hợp chứ không phải dựa trên sự cường điệu về mã thông báo. Là một người có sức mạnh GPU dự phòng: đó là một cách thực sự để kiếm tiền từ phần cứng nhàn rỗi, logic DePIN trung thực, thu nhập khiêm tốn tương tự áp dụng cho việc chia sẻ băng thông, hữu ích nhưng không phải là tài sản. Và với tư cách là một nhà đầu tư: tách biệt tiện ích thực sự và ngày càng tăng của tính toán phi tập trung khỏi các mã thông báo đầu cơ được xếp lớp trên cùng, cái trước là một trong những trường hợp sử dụng có căn cứ hơn của tiền điện tử, cái sau mang rủi ro cường điệu hóa AI-cộng với tiền điện tử thông thường. Nút thắt cổ chai là có thật; giải pháp đầy hứa hẹn; các token cần được xem xét kỹ lưỡng.
🔑 Bài học chính
Hạn chế lớn nhất của AI là tính toán GPU, khan hiếm, đắt tiền và tập trung vào các gã khổng lồ trên nền tảng đám mây, trong khi hàng triệu GPU không hoạt động. Mạng tính toán phi tập trung (DePIN tính toán) sử dụng tiền điện tử để tập hợp các GPU nhàn rỗi vào thị trường: chủ sở hữu kiếm tiền bằng cách thuê phần cứng, nhà phát triển trả tiền (thường ít hơn các đám mây lớn) cho khối lượng công việc và suy luận AI, với việc khớp và thanh toán phối hợp chuỗi khối. Nó hoạt động tốt cho suy luận, công việc hàng loạt và người dùng nhạy cảm với chi phí, đồng thời thực sự kiếm tiền từ phần cứng nhàn rỗi. Giới hạn: các mô hình biên giới đào tạo vẫn thiên về các trung tâm dữ liệu tập trung, độ tin cậy/sự trưởng thành là những thách thức thực sự và nhiều mã thông báo mang tính đầu cơ. Một trường hợp sử dụng có căn cứ nhưng chưa phải là sự thay thế đám mây bán buôn.
Tại sao điều này quan trọng với bạn
Châu Á sở hữu công suất GPU khổng lồ (bao gồm cả phần cứng khai thác tiền điện tử trước đây) và cơ sở nhà phát triển đang phát triển nhanh chóng được đánh giá cao nhờ AI đám mây đắt tiền của phương Tây, khiến tính toán phi tập trung vừa là cơ hội kiếm tiền cho chủ sở hữu phần cứng trong khu vực vừa là con đường truy cập rẻ hơn cho các nhà xây dựng AI của mình. Nó kết nối di sản khai thác của khu vực và tham vọng AI thông qua một trong những ứng dụng thực tế có căn cứ nhất của tiền điện tử.
Câu hỏi thường gặp
GPU/mạng máy tính phi tập trung là gì?▼
Chúng là các thị trường được điều phối bằng tiền điện tử, tập hợp các GPU nhàn rỗi, từ các cá nhân, trung tâm dữ liệu và những người khai thác tiền điện tử trước đây, vì vậy các nhà phát triển có thể thuê sức mạnh tính toán cho khối lượng công việc AI, thường rẻ hơn so với từ những gã khổng lồ trên nền tảng đám mây. Chủ sở hữu phần cứng kiếm được tiền điện tử khi cho thuê GPU của họ và chuỗi khối xử lý việc khớp, thanh toán và xác minh. Nó áp dụng mô hình DePIN (cơ sở hạ tầng vật lý dùng chung để nhận phần thưởng tiền điện tử) cho tài nguyên khan hiếm nhất của AI: điện toán.
Điện toán phi tập trung có thể thay thế các nhà cung cấp đám mây như AWS không?▼
Chưa bán buôn đâu. Nó hoạt động tốt cho suy luận AI, khối lượng công việc hàng loạt và song song cũng như những người dùng nhạy cảm với chi phí, đồng thời thực sự cắt giảm các đám mây lớn cho những người dùng đó. Tuy nhiên, việc đào tạo các mô hình biên giới lớn nhất vẫn đặc biệt ủng hộ các trung tâm dữ liệu tập trung với khả năng kết nối cực nhanh và độ tin cậy, độ trễ, bảo mật và độ hoàn thiện của phần mềm vẫn còn nhiều thách thức. Đây là một lựa chọn thực sự và đang phát triển cho nhiều khối lượng công việc, chứ không phải là sự thay thế hoàn toàn cho những gã khổng lồ trên nền tảng đám mây.
Tôi có thể kiếm tiền khi cho thuê GPU của mình trên các mạng này không?▼
Có, đó là một cách thực sự để kiếm tiền từ phần cứng GPU nhàn rỗi (bao gồm cả các giàn khai thác cũ) bằng cách cho mạng điện toán thuê nó để nhận phần thưởng tiền điện tử. Giống như các khoản kiếm tiền DePIN khác, hãy mong đợi thu nhập bổ sung khiêm tốn thay vì tài sản và tiền lãi phụ thuộc vào nhu cầu, phần cứng của bạn và giá trị của mã thông báo. Sử dụng các mạng đã được thiết lập và xử lý bất kỳ mã thông báo nào bạn kiếm được như bất kỳ tài sản tiền điện tử dễ biến động nào.
Tiếp tục đọc
Các chủ đề liên quan trên khắp trung tâm
📚 Nguồn và đọc thêm
Các tài liệu tham khảo có thẩm quyền và các nguồn chính được sử dụng trong hướng dẫn này.