Потребность в вычислительной мощности ИИ растет, и прогнозы показывают, что мировая индустрия ИИ может превысит 500 миллиардов долларов к 2024 году. ИИ меняет такие области, как здравоохранение и банковское дело, причем в центре изменений находятся вычисления на графических процессорах. Однако покупка и обслуживание мощных графических процессоров обходятся чрезвычайно дорого, что является серьезным препятствием, особенно для малого бизнеса.

Такие организации, как NeurochainAI, Nvidia и AMD, помогают сделать вычисления ИИ более доступными и эффективными: Neurochain — через свою платформу распределенных вычислений, Nvidia и AMD — через свои графические процессоры. Распределенные вычисления — это разумный ответ на эту проблему. Они позволяют компаниям совместно использовать недоиспользуемые возможности графических процессоров, предоставляя им доступ к вычислительной мощности, когда она им нужна, без значительных комиссий.

Растущий спрос на вычисления с использованием искусственного интеллекта

ИИ растет, а вместе с ним и спрос на мощные графические процессоры. Причина этого в том, что ИИ в основном полагается на графические процессоры для сложных математических вычислений, используемых в ИИ, таких как матричные и векторные вычисления.

Графические процессоры (GPU) идеально подходят для этого, поскольку они созданы для обработки нескольких задач одновременно, имея тысячи ядер, предназначенных для параллельной обработки. С другой стороны, CPU лучше справляются с обработкой задач одну за другой и имеют меньше ядер, поэтому они не могут справляться с требованиями ИИ так же эффективно, как GPU.

Возможность обработки множества операций одновременно означает, что графические процессоры могут обучать сложные модели искусственного интеллекта гораздо быстрее и эффективнее, чем центральные процессоры.

Технологии машинного обучения и глубокого обучения требуют огромных вычислительных мощностей для обработки больших объемов данных и выполнения сложных алгоритмов. Отрасли активно внедряются, используя ИИ для чего угодно: от анализа медицинских изображений до обнаружения мошенничества и управления торговлей в финансовой сфере.

Но вот в чем загвоздка: графические процессоры дороги. Их покупка и обслуживание обходятся дорого, поскольку они постоянно нуждаются в электропитании, охлаждении и обновлениях. Это трудный орешек для малых и средних фирм (МСП) с ограниченными средствами. Они часто не могут позволить себе такие инвестиции, особенно когда отдача не является ни быстрой, ни гарантированной. Кроме того, технологии быстро развиваются, и современные графические процессоры могут вскоре устареть, что увеличивает инвестиционный риск.

Рынок искусственного интеллекта будет расширяться, и спрос на мощность графических процессоров будет только расти. Предприятия должны оставаться конкурентоспособными, увеличивая спрос на обработку данных в реальном времени, в которой графические процессоры превосходны. Этот огромный спрос, наряду с ограничениями владения графическими процессорами, требует инновационных решений, таких как распределенные вычисления. Эта стратегия позволяет компаниям делиться и максимизировать ресурсы графических процессоров, не нарушая при этом банк.

Сторона предложения: недостаточно используемые ресурсы графического процессора

Многие графические процессоры в настольных компьютерах, игровых системах и центрах обработки данных редко используются на полную мощность. Согласно исследованиям, графические процессоры в центрах обработки данных большую часть дня простаивают или работают с загрузкой менее 50%. Это говорит о том, что значительное количество вычислительной мощности тратится впустую.

Когда графические процессоры остаются неактивными, деньги, потраченные на них, фактически растрачиваются, а их потенциальная мощность теряется. Компании, использующие высокопроизводительные графические процессоры, должны по-прежнему платить за обслуживание, электроэнергию и охлаждение, даже когда графические процессоры не используются. Это существенный штраф, особенно для фирм, которым требуется пиковая вычислительная мощность только время от времени, оставляя свои графические процессоры бездействующими большую часть времени.

Однако есть способ использовать эти недостаточно используемые графические процессоры. Частные лица и корпорации могут зарабатывать деньги на своем нынешнем оборудовании, сдавая в аренду простаивающие мощности графических процессоров через распределенные вычислительные платформы без каких-либо дополнительных затрат.

Это превращает простаивающие графические процессоры в ценные активы. Это не только помогает оплатить первоначальные инвестиционные расходы, но и повышает доступность и эффективность вычислительной мощности. Распределенные вычисления предлагают рынок, на котором спрос и предложение на ресурсы графических процессоров могут быть более равномерно сопоставлены.

Распределенные вычисления как мост

Распределенные вычисления распределяют нагрузку между многочисленными компьютерами, что ускоряет процессы и позволяет лучше использовать ресурсы. Для графических процессоров это влечет за собой объединение мощности из нескольких источников, чтобы предприятия могли использовать ее, не владея всем оборудованием.

Компании получают от этого выгоду, поскольку они платят только за используемую ими мощность графического процессора, что позволяет избежать крупных первоначальных затрат и необходимости постоянного обслуживания. Он адаптируемый, что позволяет легко масштабировать ресурсы в зависимости от потребностей.

Владельцы GPU могут сдавать в аренду свои недоиспользуемые мощности GPU, чтобы заработать дополнительные деньги на простаивающем оборудовании без усилий. Короче говоря, распределенные вычисления — это экономически эффективное и масштабируемое решение для предприятий, которое выгодно использует простаивающие ресурсы GPU, что приводит к сбалансированной и эффективной системе.

Роль инфраструктуры в распределенных вычислениях

Инфраструктура, поддерживающая распределенные вычисления, функционирует как основа, гарантируя, что все работает гладко. Она связывает тех, кому требуется мощность GPU, с теми, у кого есть дополнительная, чтобы поделиться, используя интеллектуальные алгоритмы для сопоставления рабочих нагрузок с лучшими доступными GPU. Это позволяет всем двигаться быстро и эффективно, создавая у пользователей впечатление, что все интегрировано в одну систему.

Обеспечение безопасности данных и надежности системы имеет решающее значение. Надежные меры безопасности, такие как шифрование и ограничение доступа, защищают ваши данные, а системы резервного копирования гарантируют, что все будет работать даже в случае отказа определенных компонентов. Регулярные проверки и автоматизированные ремонты гарантируют надежность сервиса.

Распределенные вычисления требуют быстрого интернета, сложного сетевого оборудования и интеллектуального программного обеспечения для хорошей работы. Эта программа поддерживает сеть, распределяет обязанности и оптимизирует все с помощью данных в реальном времени и машинного обучения. Облачные сервисы обеспечивают гибкость, масштабируясь вверх или вниз по мере необходимости, в то время как блокчейн может гарантировать безопасность и прозрачность транзакций.

Одним словом, архитектура распределенных вычислений гарантирует эффективное и безопасное использование ресурсов графического процессора, а также плавное и надежное связывание спроса и предложения.

NeurochainAI: пример распределенных вычислений.

NeurochainAI намеревается сделать ИИ более доступным через децентрализованную сеть, позволяя разработчикам создавать приложения ИИ более эффективно и экономично. Платформа предлагает готовые к использованию возможности ИИ, позволяя организациям использовать ИИ без значительных затрат и сложностей, которые обычно с этим связаны.

Они вовлекают свое сообщество, делая проверку данных и обучение моделей приятными, тем самым улучшая качество данных и моделей ИИ. Их децентрализованный подход гарантирует безопасность, конфиденциальность и масштабируемость данных.

Платформа использует алгоритмы для эффективного соответствия спроса и предложения GPU, улучшая как производительность, так и стоимость. Это помогает сократить время простоя и повысить общую эффективность. Надежное шифрование и ограничения доступа защищают данные и транзакции, а децентрализованная структура повышает безопасность, устраняя отдельные точки отказа.

Удобный дизайн платформы делает ее доступной для пользователей с меньшим уровнем технических знаний, позволяя большему количеству людей и предприятий участвовать в ней, предоставляя простаивающие графические процессоры или используя модели ИИ.

Малые и средние предприятия теперь имеют доступ к недорогим ресурсам искусственного интеллекта, в то время как владельцы графических процессоров могут зарабатывать деньги, сдавая в аренду простаивающие графические процессоры для своего недавно открытого «майнинга с использованием искусственного интеллекта» непосредственно с телефонов частных лиц.

Заключение

Распределенные вычисления балансируют спрос и предложение на ресурсы графических процессоров, обеспечивая экономическую эффективность, масштабируемость и возможности монетизации. NeurochainAI выделяется в этой отрасли благодаря сочетанию сложных алгоритмов, надежных мер безопасности и простого в использовании интерфейса для упрощения транзакций между владельцами графических процессоров и предприятиями, которым требуются вычислительные мощности.

По мере расширения вычислений ИИ распределенные вычисления будут иметь решающее значение для максимального использования ресурсов и обеспечения более широкого доступа к мощным технологиям ИИ.

ЭТО МОЖЕТ БЫТЬ ИНТЕРЕСНОЕЩЕ ОТ АВТОРА