io.net 실제 GPU 수량이 미스터리? 탈중앙화 AI 프로토콜에는 어떤 문제가 있을까?

저자：@rargulati，MartinShkreli

편집：백화 블록체인

@ ionet은 Solana 위에 구축된 분산형 컴퓨팅 네트워크로, Dep in 및 AI 분야에 속하며, Mult1 C0 in Capital과 Moonhill Capital의 자금을 유치했으며, 자금 규모는 공개되지 않았습니다.

io . net은 Solana 기반의 GPU에서 머신러닝 훈련을 위한 분산형 클라우드 플랫폼으로, 전 세계 GPU 및 CPU 네트워크에 즉시, 허가 없이 접근할 수 있도록 제공합니다. 이 플랫폼은 25,000개의 노드를 보유하고 있으며, 혁신적인 기술을 사용하여 GPU 클라우드 클러스터를 결합하여 대규모 AI 스타트업의 계산 비용을 최대 90% 절감합니다.

현재 Solana 위에 구축되어 있으며, 현재 비교적 인기 있는 Depin 및 AI 분야에 속합니다. 오늘은 X에서 두 사람이 GPU와 존재하는 문제에 대해 분석한 내용을 살펴보겠습니다:

@ ionet은 몇 개의 GPU (Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)를 보유하고 있나요?

X에서 @ MartinShkreli는 네 가지 답변을 분석했습니다:

1）7648 (배포 시 시도했을 때)

2）11107 (그들의 리소스 관리자를 수동으로 계산)

3）69415 (설명할 수 없는 숫자, 변하지 않나요?)

4）564306 (여기에는 어떤 지원, 투명성 또는 실질적인 정보도 없습니다. CoreWeave나 AWS도 이렇게 많지 않습니다)

실제 답변은 320개라고 생각합니다.

왜 320개일까요?

나와 함께 리소스 관리자 페이지를 살펴보세요. 모든 GPU는 "무료"이지만, 여전히 하나를 임대할 수 없습니다. 무료라면 왜 임대할 수 없을까요? 사람들은 보상을 받고 싶어 하죠, 맞나요?

실제로 임대할 수 있는 것은 320개뿐입니다.

만약 당신이 그것들을 임대할 수 없다면, 그것들은 실제로 존재하지 않는 것입니다. 임대할 수 있다 하더라도, 그것은 증가할 것입니다…

@ rargulati는 Martin이 이 문제에 대해 의문을 제기한 것이 완전히 맞다고 말합니다. 분산형 인공지능 프로토콜에는 다음과 같은 문제가 있습니다:

1）고도로 분산된 범용 하드웨어 아키텍처에서 유용한 온라인 훈련을 수행할 수 있는 비용 효율적이고 시간 효율적인 방법이 없습니다. 이는 제가 현재 알지 못하는 중대한 돌파구가 필요합니다. 그래서 FANG이 비트코인의 모든 유동성보다 더 많은 자금을 비싼 하드웨어, 네트워크 연결, 데이터 센터 유지 관리 등에 사용하는 것입니다.

2）범용 하드웨어에서 추론하는 것은 좋은 응용 사례처럼 들리지만, 하드웨어와 소프트웨어의 발전이 너무 빨라서 범용 분산형 방식이 대부분의 주요 사용 사례에서 성능이 좋지 않습니다. 최신 OpenAI 지연 및 Groq의 성장을 참조할 수 있습니다.

3）올바르게 라우팅된 요청에서 추론하고, 요청과 밀접하게 공존하는 GPU 클러스터를 활용하며, 분산형 암호화폐를 사용하여 자금 비용을 낮추어 AWS와 경쟁하고 애호가들이 참여하도록 유도하는 것은 좋은 아이디어처럼 들리지만, 공급자가 많아 GPU 현물 시장의 유동성이 분산되어 있어 실제 비즈니스를 운영하는 사람들에게 제공할 수 있는 충분한 공급을 통합하는 사람이 없습니다.

4）소프트웨어 라우팅 알고리즘은 매우 좋아야 하며, 그렇지 않으면 소비자 운영자의 범용 하드웨어에서 많은 문제가 발생합니다. 네트워크 돌파구와 혼잡 제어는 잊어버리세요. 누군가 게임을 하거나 webgl을 사용하는 콘텐츠를 사용하기로 결정하면, 특정 운영자의 서비스 중단을 경험할 수 있습니다. 예측할 수 없는 공급 측은 운영에 문제를 일으키고, 수요 측 요청자에게 불확실성을 초래합니다.

이 모든 것은 해결하는 데 오랜 시간이 걸리는 까다로운 문제입니다. 모든 입찰은 단지 농담일 뿐입니다.