io.net GPU数の謎？分散型AIプロトコルの問題点とは？

Author:@rargulati, MartinShkreli;Compiled by Vernacular Blockchain

Solana上に構築され、DepinおよびAIセグメントの一部である分散型演算ネットワークであるio.netは、Mult1C0in CapitalおよびMoonhill Capitalから非公開の資金提供を受けた。

io.netは、GPU上での機械学習トレーニングのためのSolanaベースの分散型クラウドプラットフォームであり、GPUとCPUのグローバルネットワークへの即座の許可なしアクセスを提供する。このプラットフォームは25,000ノードを持ち、GPUクラウドをクラスター化する革新的な技術を使用しているため、大規模なAIスタートアップの計算コストを最大90%削減することができます。

現在Solana上で構築されているこのプラットフォームは、今話題のDepinとAIセグメントの一部であり、今日はそのGPUと問題を分析したXの2人を見ていこう。GPU（Graphics Processing Unit ）とは、グラフィック処理に使われるチップのことで、いくつあるのでしょうか？）

4つの答えが@MartinShkreliによってX上で分析されました:

1)7648(配備を試みた場合)

2) 11107 (エクスプローラーから手動で計算)

3) 69415 (原因不明の数字、変化なし？)

4）564306（サポートなし、透明性なし、実質的な情報なし。

本当の答えは320だと思います。

なぜ320なのか？

エクスプローラーのページに参加してください。GPUはすべて「無料」ですが、それでも借りることはできません。無料なのになぜ借りられないのか？みんなお金をもらいたいんだろう？

実際にレンタルできるのは320だけです。

レンタルできないなら本物じゃない。仮に借りられたとしても、それは追加...。

@rargulati 氏は、マーティン氏の疑問はまったく正しいと言う。

1)高度に分散された汎用ハードウェアアーキテクチャ上で有用なオンライントレーニングを行うための、コスト効率と時間効率の良い方法はありません。これには、今のところ私が知らない大きなブレークスルーが必要だ。これが、FANGが高価なハードウェア、ネットワーク接続、データセンターのメンテナンスなどに、暗号通貨のすべての流動性よりも多くの資金を費やしている理由だ。

2）汎用ハードウェアでの推論は素晴らしいユースケースのように聞こえますが、物事のハードウェアとソフトウェアの側面は非常に急速に進化しているため、汎用の分散型アプローチではほとんどの重要なユースケースでパフォーマンスが低下します。最新のOpenAIのレイテンシーとGroqの成長をご覧ください。

3）適切にルーティングされたリクエストからの推論、リクエストと緊密に共存するgpuクラスタ、AWSと競争し、熱狂的な参加を促すために資本コストを引き下げるための分散型暗号通貨の活用。

4）ソフトウェアルーティングアルゴリズムは非常に優れていなければなりません。ネットワークブレイクアウトや輻輳制御を忘れ、誰かがゲームをプレイしたり、webglを使用するコンテンツを使用することを決定した場合、キャリアの1つからサービス停止が発生する可能性があります。予測不可能な供給サイドは、需要サイドの要求者に運用上の頭痛の種と不確実性をもたらします。

これらは解決に長い長い時間がかかる厄介な問題です。すべての入札は単なるテリメインです。