Gần đây tôi luôn nghĩ, giải pháp lưu trữ Phi tập trung mà @irys_xyz xây dựng phù hợp với những dự án nào?
Sau một vòng suy nghĩ, tôi nhận ra nhiều dự án rất phù hợp để áp dụng giải pháp của IRYS, hôm nay tôi sẽ bắt đầu từ lĩnh vực AI của @akashnet_.
Nói đơn giản về lý do tại sao tôi nghĩ rằng nó phù hợp để hợp tác với IRYS, cũng như giá trị mà sự hợp tác mang lại.
🔻🔻🔻
Phi tập trung AI đào tạo dữ liệu luôn tồn tại vấn đề phối hợp, đặc biệt là trong đào tạo mô hình quy mô lớn, đều phải đối mặt với một thách thức chung:
Làm thế nào để chia sẻ hiệu quả lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ giữa các cụm GPU phân tán và tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả.
Tôi đầu tiên nghĩ đến là Akash Network:
Akash Network là một thị trường điện toán đám mây phân tán, cho phép người dùng thuê các tài nguyên GPU/CPU nhàn rỗi để phục vụ cho việc đào tạo và suy diễn AI.
Nó giải quyết vấn đề tập trung của dịch vụ đám mây Web2, nhưng việc lưu trữ dữ liệu và tính bền vững vẫn là điểm đau: dữ liệu dễ bị mất hoặc bị sửa đổi sau khi huấn luyện.
🔻🔻🔻
Tôi nhìn thấy tiềm năng hợp tác giữa Irys và Akash ở sự bổ sung cho nhau: Irys của IrysVM (lớp thực thi tương thích EVM) có thể tích hợp trực tiếp tài nguyên tính toán của Akash, thống nhất lưu trữ dữ liệu và tính toán.
Cụ thể mà nói: Người dùng Akash có thể tải trực tiếp đầu ra mô hình AI lên chuỗi dữ liệu Irys sau khi hoàn thành tính toán, đồng thời nhúng các quy tắc lập trình như tự động hóa tiền tệ hoặc kiểm soát truy cập.
Cái này giống như sự hợp tác trước đây giữa Irys và @IONET, trong đó Irys được sử dụng làm lớp lưu trữ và thực thi cho mạng CPU/GPU Phi tập trung.
Cung cấp cho nhà phát triển một nơi lưu trữ dữ liệu huấn luyện trên chuỗi, đầu ra suy diễn có thể xác minh và toàn bộ mô hình AI. Tiếp đó, cho phép IONET mở rộng giá trị tái sử dụng dữ liệu của mình.
Nếu Akash hợp tác với IRYS, kết quả có khả năng nhất là: tính toán của Akash sẽ trở nên "có trí nhớ", dữ liệu có thể được xác minh vĩnh viễn, đồng thời hỗ trợ ứng dụng AI đa chuỗi.
🔻🔻🔻
Theo tôi, sự hợp tác giữa hai bên là cung cấp, Akash cung cấp tính toán, Irys cung cấp tính bền vững dữ liệu, có khả năng cùng nhau thách thức các ông lớn truyền thống như AWS.
Thị trường cần đổi mới, sự hợp tác mạnh mẽ thường mang lại những đổi mới và giá trị lớn hơn, đây cũng là lý do tôi tin tưởng vào sự hợp tác của hai bên.
@cn_irys_xyz Khoảng cách đến mạng chính ngày càng gần, mọi người nhớ tham gia vào mạng thử nghiệm và các nhiệm vụ của Galxe, chờ đợi phúc báo. #IRYS Starboard
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Gần đây tôi luôn nghĩ, giải pháp lưu trữ Phi tập trung mà @irys_xyz xây dựng phù hợp với những dự án nào?
Sau một vòng suy nghĩ, tôi nhận ra nhiều dự án rất phù hợp để áp dụng giải pháp của IRYS, hôm nay tôi sẽ bắt đầu từ lĩnh vực AI của @akashnet_.
Nói đơn giản về lý do tại sao tôi nghĩ rằng nó phù hợp để hợp tác với IRYS, cũng như giá trị mà sự hợp tác mang lại.
🔻🔻🔻
Phi tập trung AI đào tạo dữ liệu luôn tồn tại vấn đề phối hợp, đặc biệt là trong đào tạo mô hình quy mô lớn, đều phải đối mặt với một thách thức chung:
Làm thế nào để chia sẻ hiệu quả lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ giữa các cụm GPU phân tán và tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả.
Tôi đầu tiên nghĩ đến là Akash Network:
Akash Network là một thị trường điện toán đám mây phân tán, cho phép người dùng thuê các tài nguyên GPU/CPU nhàn rỗi để phục vụ cho việc đào tạo và suy diễn AI.
Nó giải quyết vấn đề tập trung của dịch vụ đám mây Web2, nhưng việc lưu trữ dữ liệu và tính bền vững vẫn là điểm đau: dữ liệu dễ bị mất hoặc bị sửa đổi sau khi huấn luyện.
🔻🔻🔻
Tôi nhìn thấy tiềm năng hợp tác giữa Irys và Akash ở sự bổ sung cho nhau:
Irys của IrysVM (lớp thực thi tương thích EVM) có thể tích hợp trực tiếp tài nguyên tính toán của Akash, thống nhất lưu trữ dữ liệu và tính toán.
Cụ thể mà nói: Người dùng Akash có thể tải trực tiếp đầu ra mô hình AI lên chuỗi dữ liệu Irys sau khi hoàn thành tính toán, đồng thời nhúng các quy tắc lập trình như tự động hóa tiền tệ hoặc kiểm soát truy cập.
Cái này giống như sự hợp tác trước đây giữa Irys và @IONET, trong đó Irys được sử dụng làm lớp lưu trữ và thực thi cho mạng CPU/GPU Phi tập trung.
Cung cấp cho nhà phát triển một nơi lưu trữ dữ liệu huấn luyện trên chuỗi, đầu ra suy diễn có thể xác minh và toàn bộ mô hình AI.
Tiếp đó, cho phép IONET mở rộng giá trị tái sử dụng dữ liệu của mình.
Nếu Akash hợp tác với IRYS, kết quả có khả năng nhất là: tính toán của Akash sẽ trở nên "có trí nhớ", dữ liệu có thể được xác minh vĩnh viễn, đồng thời hỗ trợ ứng dụng AI đa chuỗi.
🔻🔻🔻
Theo tôi, sự hợp tác giữa hai bên là cung cấp, Akash cung cấp tính toán, Irys cung cấp tính bền vững dữ liệu, có khả năng cùng nhau thách thức các ông lớn truyền thống như AWS.
Thị trường cần đổi mới, sự hợp tác mạnh mẽ thường mang lại những đổi mới và giá trị lớn hơn, đây cũng là lý do tôi tin tưởng vào sự hợp tác của hai bên.
@cn_irys_xyz Khoảng cách đến mạng chính ngày càng gần, mọi người nhớ tham gia vào mạng thử nghiệm và các nhiệm vụ của Galxe, chờ đợi phúc báo.
#IRYS Starboard