A Nebula AI elkötelezett egy decentralizált mesterséges intelligencia számítástechnikai infrastruktúra-lánc (Zhiyun Chain) felépítése mellett, amely csökkenti a hagyományos munkaterhelés-igazolások energiafogyasztását azáltal, hogy a GPU-bányászati ​​gépeket mesterséges intelligencia számítástechnikai szolgáltatásokká alakítja. Az NBAI tokeneket számítási teljesítmény vásárlására használják, például: fejlesztői tesztelés, DAI alkalmazások használata, DAI képzési szolgáltatások vásárlása stb.

A projekt céljai

A központosított felhőalapú számítástechnika jelenlegi helyzetének javítása érdekében a blokklánc technológia decentralizált jellegét felhasználva adunk bérbe és osztunk el számítási teljesítményt mesterséges intelligencia-gépek számára globális szinten. A blokklánc titkosítási technológia hatékonyan kiküszöböli a belső szivárgásokat, az elosztott AI számítási egységek karbantartása pedig a nagy és kisméretű mesterséges intelligencia számítási egységek tulajdonosaira kerül, ami nagymértékben csökkenti a karbantartási munka mennyiségét. Ez az általános cél a következő részcélokra bontható:
1. Megosztott mesterséges intelligencia számítástechnikai platform
Az AI számítástechnikai berendezések platformjának megosztása megoldja a kiegyensúlyozatlan mesterségesintelligencia-berendezések tulajdonosának és használatának problémáját keresleti feltételek a fogyasztók körében. Az AI számítástechnikai eszközök tulajdonosai nem tudják kihasználni számítási potenciáljuk 100%-át, ami tétlen számítási erőforrásokat eredményez. Ugyanakkor sok olyan felhasználó, akinek mesterséges intelligencia számítási teljesítményre van szüksége, nem juthat költséghatékony mesterséges intelligencia számítási erőforrásokhoz. A pont-pont fizetési és blokklánc-könyvelési technológia a blokklánc technológián keresztül lehetővé teszi az AI számítási teljesítményének megosztását a fizetés és a megosztás legkényelmesebb módja érdekében.
2. AI fizikai számítási egység
Számos GPU-s bányászgép konvertálható AI számítási egységgé, így az egyszerű hash-számításokból értelmesebb mesterségesintelligencia-feladat-számításokká alakulhat át. Az AI számítástechnika sajátosságai miatt szükséges egy meghatározott rendszer előre telepítése és a kliens rendszeres frissítése, beleértve a könyvelési rendszert is, a hardver teljesítményének jobb kihasználása és az AI számítási teljesítmény megosztása érdekében.
3. Decentralizált AI-alkalmazás
Ha egy decentralizált AI-alkalmazás (Decentralized AI Application) csatlakozik a rendszerhez, szüksége van egy megfelelő interfészre, amely lehetővé teszi a DAI-alkalmazások programozói számára, hogy kényelmesen indíthassanak fejlesztési hívásokat így kihasználhatja a platform hatalmas számítási teljesítményét. Ez elsősorban a fizetési API-t, a számítási teljesítménybecslési API-t, a munkaterhelés-becslési API-t stb. tartalmazza, az AI-alkalmazások fejlesztésének felgyorsítása érdekében.
4. Integrálja az IPFS elosztott tárhelyet
A decentralizált alkalmazásoknak fájltároló rendszert kell használniuk az adatok tárolására. Az egyik lehetőség az IPFS tárolórendszer, amely felváltja a hagyományos kínai központi felhőalapú tárolást vagy helyi fájltárolást. jobb elosztott tárhely elérése.
IPFS InterPlanetary File System (röviden: InterPlanetary File System, IPFS) egy hálózati átviteli protokoll, amelyet állandó és elosztott tárolási és megosztott fájlok létrehozására terveztek. Ez egy tartalom-címezhető peer-to-peer hipermédia-terjesztési protokoll. Az IPFS-hálózat csomópontjai elosztott fájlrendszert alkotnak. A jövőben a legtöbb IPFS láncok közötti technológiai hívásokat fog használni. A láncok közötti technológiával kapcsolatban lásd a láncok közötti szolgáltatáshívásokat.
5. AI Mérnökképző Központ
A Nebula AI szisztematikus mesterséges intelligencia oktatóközpontot hoz létre, amely alapvető ismereteket nyújt a mesterséges intelligencia gyakorlatának területén. Tanulás, projektgyakorlat, fokozatos kiépítés és képzés mesterséges intelligencia modellek a terméktervezésben. Elkötelezettek vagyunk a legújabb alkalmazások és ismeretek terjesztése mellett a mesterséges intelligencia iparban, valamint kiemelkedő mesterséges intelligencia tehetségek kiművelése és átadása mellett. A küldetés az, hogy betöltse a tehetséghiányt, és teljes mértékben kiaknázza a mesterséges intelligencia erejét az üzleti életben.

Használt érték

A rendszer tokenjei számítási teljesítmény vásárlására szolgálnak, ha viszonylag kicsi a betanítási adat, akkor az elfogyasztott tokenek viszonylag kicsik, és ha a betanítási adatok nagyok, akkor az elfogyasztott tokenek mennyisége ennek megfelelően nő. A fizetett díj a képzési költséghez és az aktuális token értékéhez kapcsolódik. Számítsa ki az egyes 1080Ti grafikus kártyák által egy perc alatt generált számítási teljesítményt, ami 7514 GFLOP/s×60.

Felhasználói használati forgatókönyvek

1. Kvantitatív kereskedés
A kvantitatív kereskedés már nagyon korai szakaszában segédmunkára használt gépeket.Az elemzők különböző kvantitatív modellekkel terveznek egyes mutatókat és figyelik az adateloszlást. a gép mint számológép. A gépi tanulás elmúlt évekbeli térnyeréséig az adatok gyorsan és masszívan elemezhetők, illeszthetők és előre jelezhetők, így pontosabban megjósolható a jövőbeli pénzügyi termékek trendje, azonban ezeknek a modelleknek a kiszámításához nagyszámú emberre van szükség mesterséges intelligencia-számítással. képesség. Ha a hagyományos módszert alkalmazzuk, minden kereskedelmi részlegnek fel kell építenie saját adatközpontját. A számítási teljesítmény megosztása pedig költséges karbantartási költségeket takaríthat meg. Hagyja, hogy a pénzügyi kereskedő cégek jobban összpontosítsanak magára az előrejelzésre.
2. Mesterséges intelligencia tanulói terv
A főiskolák és egyetemek fokozatosan kínálnak mesterséges intelligencia tanfolyamokat. Ez a tendencia az elkövetkező néhány évben egyre népszerűbb lesz. Amikor a hallgatók általában tanulnak, Ön a következőt választja: kisebb feladatokat futtasson helyben, és időigényes feladatokat az iskola számítógéptermében. Ezeket a töredezett feladatokat azonban teljes mértékben meg lehet oldani a blokklánc számítási teljesítményfelhővel. Az alacsony költségű mesterséges intelligencia számítástechnikai szolgáltatás kiválóan alkalmas arra, hogy a hallgatók különféle számítási feladatokat végezzenek, és gyorsan módosítsák saját modelljüket.
3. Orvosbiológiai mesterséges intelligencia
A daganatok korai szűrése nagy jelentőséggel bír, de a korai daganatos megbetegedések kis elváltozási területe miatt a hagyományos módszerek nehezen ítélhetők meg jó- és rosszindulatúakról , ami megnehezíti a klinikai diagnózist , Az orvosoknak gyakran biopsziás kimutatást kell végezniük, ami nemcsak az orvosi költségeket növeli, hanem nagy fájdalmat is okoz a betegeknek. A mesterséges intelligencia alkalmazása az orvosi képfelismerésre és a multidiszciplináris kollaboratív diagnosztikára hatékonyan áttörheti ezt a nehézséget, javíthatja az orvosok diagnosztikai képességeit, elősegítheti a gyors döntéshozatalt, valamint elősegítheti az orvosi szolgáltatások individualizálásra és precizitásra való átalakulását.

*A fenti tartalmat a YouToCoin hivatalos szervezője. Ha újranyomtatja, kérjük, adja meg a forrást.