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CARE:區塊鏈+GPU算力共享,DeepBrain chain想為AI企業降低成本

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Time:1900/1/1 0:00:00

當人工智能遇上區塊鏈會出現什么?人工智能訓練本質上是對人的學習過程的模擬。如特拉斯做無人駕駛時,首先會采集海量的路況數據,對它進行標注,然后將數據輸入算法,在大量算力的支持下進行模型訓練,再將訓練好的模型裝入無人駕駛汽車,汽車就會自動識別路況。這個過程猶如我們學習拼音文字,然后根據存儲的詞匯量來辨識文字信息。因此,算力、數據和算法是人工智能模型訓練的三要素。在當前的模式中,公司主要自建服務器或者在中心化云算力平臺采購算力。據專注于人工智能GPU算力共享的區塊鏈項目深腦鏈CEO何永透露,很多人工智能企業融資額的近10%到30%都會投入到算力建設中。這成為企業沉重的負擔,制約了技術研發投入。深腦鏈想通過區塊鏈技術來解決人工智能企業的成本問題。它用區塊鏈技術讓人工智能神經網絡運行,去中心化地分布在全世界海量節點之上,將閑置資源再利用,通過發行token在智能合約中完成交易。在以前的算力采購模式中,算力采購者和算力提供者站在對立面,算力提供者的算力來源只有單一的支付費用,但在深腦鏈上,每個節點的收入由70%的挖礦獎勵+30%的用戶支付費用構成。收入結構的改變,將導致算力成本下降。也不再有買家和賣家的對立關系,而是社區成員。深腦鏈的網絡節點可以是大型挖礦節點,比如大型礦池,也可以是中型挖礦節點或者利用Azure、阿里云進行挖礦,也可以是高性能GPU服務器。礦工只需要安裝深腦鏈挖礦軟件及基礎人工智能運行環境,即可成為一個節點參與挖礦賺取token。與其他算力共享平臺不同之處在于,DeepBrainChain是GPU算力共享平臺,專注于人工智能這一垂直領域。因此深腦鏈的設計具有行業特性。如針對高性能運算需求,DeepBrainChain通過負載均衡技術實現每一個節點容器相互配合分攤并發壓力。再比如,人工智能廠商的用戶請求并不是均勻的,很可能會出現高峰期的時候是平常的數十倍,這就需要能夠對突發流量進行有效的應對,深腦鏈通過彈性擴容技術,當sharding片內性能達到瓶頸的時候,會resharding,增大分片個數。這樣可以使容器自動化部署,在流量高峰的時候快速復制部署到多個空閑節點,同時實現節點自動化運維,當某個節點容器出現故障時及時報警提醒,并且將故障節點移除,同時增加一個正常節點。目前團隊已有50多人,核心團隊均是人工智能行業背景,如CEO何永是國內第一批人工智能領域的創業者,CAO&VP兼深腦鏈硅谷研究院院長王冬巖,擁有在人工智能、商業智能和數據科學方面近20年的經驗。高級架構師JasonPai曾主導過多項AI產品。我是Odaily星球日報作者小派克,探索真實區塊鏈,尋求報道請加微信lmm662381,煩請備注姓名、公司、職務。轉載/內容合作請聯系郵箱report@odaily.com。

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Tags:區塊鏈人工智能深腦鏈CARE區塊鏈運用的技術中不包括哪一項技術人工智能幣有哪些LifeCare Plus

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