Το Nebula AI έχει δεσμευτεί να δημιουργήσει μια αποκεντρωμένη αλυσίδα υπολογιστικής υποδομής τεχνητής νοημοσύνης (Zhiyun Chain), η οποία μειώνει την κατανάλωση ενέργειας των παραδοσιακών αποδείξεων φόρτου εργασίας μετατρέποντας μηχανές εξόρυξης GPU σε υπηρεσίες υπολογιστών τεχνητής νοημοσύνης. Τα διακριτικά NBAI χρησιμοποιούνται για την αγορά υπολογιστικής ισχύος, όπως: δοκιμές προγραμματιστών, χρήση εφαρμογών DAI, αγορά υπηρεσιών εκπαίδευσης DAI κ.λπ.

Στόχοι έργου

Προκειμένου να βελτιώσουμε την τρέχουσα κατάσταση του κεντρικού υπολογιστικού νέφους, χρησιμοποιούμε την αποκεντρωμένη φύση της τεχνολογίας blockchain για την ενοικίαση και τη διανομή υπολογιστικής ισχύος σε μηχανήματα τεχνητής νοημοσύνης σε παγκόσμια κλίμακα. Η τεχνολογία κρυπτογράφησης Blockchain αποφεύγει αποτελεσματικά την ύπαρξη εσωτερικών διαρροών και η συντήρηση των κατανεμημένων υπολογιστικών μονάδων τεχνητής νοημοσύνης παραδίδεται στους ιδιοκτήτες μεγάλων και μικρών υπολογιστικών μονάδων τεχνητής νοημοσύνης, γεγονός που μειώνει σημαντικά τον όγκο εργασιών συντήρησης. Αυτός ο συνολικός στόχος μπορεί να χωριστεί στους ακόλουθους επιμέρους στόχους:
1. Κοινόχρηστη πλατφόρμα υπολογιστών τεχνητής νοημοσύνης
Η κοινή πλατφόρμα υπολογιστικού εξοπλισμού τεχνητής νοημοσύνης θα λύσει το πρόβλημα του κατόχου και της χρήσης του εξοπλισμού τεχνητής νοημοσύνης που δεν είναι ισορροπημένη συνθήκες ζήτησης από τους καταναλωτές. Οι ιδιοκτήτες υπολογιστικών συσκευών τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν να χρησιμοποιήσουν το 100% των υπολογιστικών τους δυνατοτήτων, με αποτέλεσμα οι υπολογιστικοί πόροι να είναι αδρανείς. Ταυτόχρονα, ένας μεγάλος αριθμός χρηστών που χρειάζονται υπολογιστική ισχύ τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν να αποκτήσουν οικονομικά αποδοτικούς υπολογιστικούς πόρους τεχνητής νοημοσύνης. Η τεχνολογία πληρωμών από σημείο σε σημείο και τήρησης βιβλίων blockchain μέσω της τεχνολογίας blockchain μπορεί να επιτρέψει την κοινή χρήση υπολογιστικής ισχύος AI για την ολοκλήρωση της πληρωμής και της κοινής χρήσης με τον πιο βολικό τρόπο.
2. Μονάδα φυσικής υπολογιστικής τεχνητής νοημοσύνης
Ένας μεγάλος αριθμός μηχανών εξόρυξης υπολογιστών GPU μπορούν να μετατραπούν σε υπολογιστικές μονάδες AI, μετατρέποντας έτσι από απλούς υπολογισμούς κατακερματισμού σε πιο σημαντικούς υπολογισμούς εργασιών τεχνητής νοημοσύνης . Λόγω της ιδιαιτερότητας του υπολογισμού τεχνητής νοημοσύνης, είναι απαραίτητη η προεγκατάσταση ενός συγκεκριμένου συστήματος και η τακτική ενημέρωση του πελάτη, συμπεριλαμβανομένου του λογιστικού συστήματος, προκειμένου να αξιοποιηθεί καλύτερα η απόδοση του υλικού και να μοιραστεί η υπολογιστική ισχύς AI.
3. Αποκεντρωμένη εφαρμογή AI
Όταν μια αποκεντρωμένη εφαρμογή AI (Αποκεντρωμένη εφαρμογή AI) είναι συνδεδεμένη στο σύστημα, χρειάζεται μια αντίστοιχη διεπαφή για να επιτρέπει στους προγραμματιστές της εφαρμογής DAI να πραγματοποιούν βολικές κλήσεις ανάπτυξης στο με αυτόν τον τρόπο να χρησιμοποιήσετε την ισχυρή υπολογιστική ισχύ στην πλατφόρμα. Περιλαμβάνει κυρίως API πληρωμών, API εκτίμησης υπολογιστικής ισχύος, API εκτίμησης φόρτου εργασίας κ.λπ., ώστε να επιταχυνθεί η ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης.
4. Ενσωμάτωση κατανεμημένου αποθηκευτικού χώρου IPFS
Οι αποκεντρωμένες εφαρμογές πρέπει να χρησιμοποιούν σύστημα αποθήκευσης αρχείων για την αποθήκευση δεδομένων, μια επιλογή είναι το σύστημα αποθήκευσης IPFS για να αντικαταστήσει την παραδοσιακή κινεζική κεντρική αποθήκευση cloud ή τοπική αποθήκευση αρχείων σε επιτυγχάνεται καλύτερη κατανεμημένη αποθήκευση.
Το IPFS InterPlanetary File System (InterPlanetary File System, IPFS για συντομία) είναι ένα πρωτόκολλο μετάδοσης δικτύου που έχει σχεδιαστεί για τη δημιουργία μόνιμης και κατανεμημένης αποθήκευσης και κοινόχρηστων αρχείων. Είναι ένα πρωτόκολλο διανομής υπερμέσων peer-to-peer με δυνατότητα διεύθυνσης περιεχομένου. Οι κόμβοι στο δίκτυο IPFS θα σχηματίσουν ένα κατανεμημένο σύστημα αρχείων. Στο μέλλον, τα περισσότερα IPFS θα χρησιμοποιούν κλήσεις τεχνολογίας cross-chain. Για την τεχνολογία cross-chain, ανατρέξτε στις κλήσεις υπηρεσιών cross-chain.
5. Κέντρο Εκπαίδευσης Μηχανικών AI
Το Nebula AI θα δημιουργήσει ένα συστηματικό εκπαιδευτικό κέντρο τεχνητής νοημοσύνης για την παροχή βασικών γνώσεων στον τομέα της πρακτικής τεχνητής νοημοσύνης. Μάθηση, πρακτική άσκηση, σταδιακή κατασκευή και εκπαίδευση μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης στο σχεδιασμό προϊόντων. Δεσμευόμαστε να διαδίδουμε τις πιο πρόσφατες εφαρμογές και γνώσεις στον κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης και να καλλιεργούμε και να προσφέρουμε εξαιρετικά ταλέντα τεχνητής νοημοσύνης. Η αποστολή είναι να καλυφθεί το κενό ταλέντων και να δοθεί πλήρης σημασία στη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις.

Αξία σε χρήση

Τα διακριτικά του συστήματος χρησιμοποιούνται για την αγορά υπολογιστικής ισχύος. Όταν τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι σχετικά μικρά, τα διακριτικά που καταναλώνονται είναι σχετικά μικρά και όταν τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι μεγάλα, τα μάρκες που καταναλώνονται αυξάνονται ανάλογα. Η αμοιβή που καταβάλλεται σχετίζεται με το κόστος εκπαίδευσης και την αξία του τρέχοντος διακριτικού. Υπολογίστε την υπολογιστική ισχύ που παράγεται από κάθε κάρτα γραφικών 1080Ti για ένα λεπτό, που είναι 7514 GFLOP/s×60.

Σενάρια χρήσης χρήστη

1. Ποσοτικές συναλλαγές
Οι ποσοτικές συναλλαγές χρησιμοποιούν μηχανές για βοηθητικές εργασίες από πολύ πρώιμο στάδιο. Οι αναλυτές χρησιμοποιούν διάφορα ποσοτικά μοντέλα για να σχεδιάσουν ορισμένους δείκτες και να παρατηρήσουν τη διανομή δεδομένων, χρησιμοποιώντας το μηχάνημα ως αριθμομηχανή. Μέχρι την άνοδο της μηχανικής μάθησης τα τελευταία χρόνια, τα δεδομένα μπορούν να αναλυθούν γρήγορα και μαζικά, να προσαρμοστούν και να προβλεφθούν, έτσι ώστε να προβλεφθεί με μεγαλύτερη ακρίβεια η τάση των μελλοντικών χρηματοοικονομικών προϊόντων. Ωστόσο, ο υπολογισμός αυτών των μοντέλων απαιτεί μεγάλο αριθμό ατόμων με τεχνητή νοημοσύνη. ικανότητα. Εάν υιοθετηθεί η παραδοσιακή μέθοδος, κάθε τμήμα συναλλαγών πρέπει να δημιουργήσει το δικό του κέντρο δεδομένων. Και η κοινή χρήση υπολογιστικής ισχύος μπορεί να εξοικονομήσει ακριβά έξοδα συντήρησης. Αφήστε τις εταιρείες χρηματοοικονομικών συναλλαγών να επικεντρωθούν περισσότερο στην πρόβλεψη.
2. Σχέδιο εκμάθησης τεχνητής νοημοσύνης
Τα κολέγια και τα πανεπιστήμια προσφέρουν σταδιακά μαθήματα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η τάση θα γίνει πιο δημοφιλής τα επόμενα χρόνια. Όταν οι μαθητές μάθουν Γενικά, θα επιλέξετε να εκτελέστε μικρές εργασίες τοπικά και εκτελέστε χρονοβόρες εργασίες στην αίθουσα υπολογιστών του σχολείου. Ωστόσο, αυτές οι κατακερματισμένες εργασίες μπορούν να επιλυθούν πλήρως από το cloud υπολογιστικής ισχύος του blockchain. Η χαμηλού κόστους υπηρεσία υπολογιστικής τεχνητής νοημοσύνης είναι πολύ κατάλληλη για τους μαθητές να ολοκληρώσουν διάφορες ασκήσεις υπολογισμού και να τροποποιήσουν γρήγορα τα δικά τους μοντέλα.
3. Βιοϊατρική Τεχνητή Νοημοσύνη
Ο έγκαιρος έλεγχος των όγκων είναι μεγάλης σημασίας, αλλά λόγω της μικρής περιοχής αλλοίωσης των πρώιμων καρκίνων, οι παραδοσιακές μέθοδοι είναι δύσκολο να κριθούν καλοήθεις και κακοήθεις , γεγονός που καθιστά δύσκολη την κλινική διάγνωση , Οι γιατροί συχνά χρειάζεται να διενεργούν ανίχνευση βιοψίας, η οποία όχι μόνο αυξάνει το ιατρικό κόστος, αλλά προκαλεί επίσης μεγάλο πόνο στους ασθενείς. Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην αναγνώριση ιατρικών εικόνων και η διεπιστημονική συνεργατική διάγνωση μπορεί να ξεπεράσει αποτελεσματικά αυτή τη δυσκολία, να βελτιώσει τις διαγνωστικές δυνατότητες των γιατρών, να βοηθήσει στην ταχεία λήψη αποφάσεων και να προωθήσει τη μετατροπή των ιατρικών υπηρεσιών σε εξατομίκευση και ακρίβεια.

*Το παραπάνω περιεχόμενο οργανώνεται από τον υπεύθυνο του YouToCoin. Εάν ανατυπωθεί, αναφέρετε την πηγή.