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Nebula AI は分散型人工知能コンピューティング インフラストラクチャ チェーン (Zhiyun Chain) の構築に取り組んでおり、GPU マイニング マシンを人工知能コンピューティング サービスに変換することで、従来のワークロード プルーフのエネルギー消費を削減します。 NBAI トークンは、開発者テスト、DAI アプリケーションの使用、DAI トレーニング サービスの購入など、コンピューティング パワーの購入に使用されます。
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集中型クラウド コンピューティングの現状を改善するために、ブロックチェーン テクノロジの分散型の性質を利用して、世界規模で人工知能マシンにコンピューティング パワーを貸し出し、分散させます。ブロックチェーン暗号化技術は、内部リークの存在を効果的に回避し、分散型 AI コンピューティング ユニットのメンテナンスは、大小の人工知能コンピューティング ユニットの所有者に引き継がれ、メンテナンス作業量を大幅に削減します。この全体的な目標は、次のサブ目標に分けることができます:
1. AI コンピューティング プラットフォームの共有
AI コンピューティング機器プラットフォームの共有により、所有者の問題と AI 機器の不均衡な使用の問題が解決されます。消費者の需要状況。 AI コンピューティング デバイスの所有者は、コンピューティングの可能性を 100% 使用できず、コンピューティング リソースがアイドル状態になります。同時に、人工知能のコンピューティング能力を必要とする多数のユーザーは、費用対効果の高い AI コンピューティング リソースを取得できません。ブロックチェーン技術によるポイントツーポイント決済とブロックチェーン簿記技術により、AIコンピューティングパワーを共有して、最も便利な方法で支払いと共有を完了することができます。
2. AI 物理コンピューティング ユニット
多数の GPU コンピューティング マイニング マシンを AI コンピューティング ユニットに変換できるため、単純なハッシュ計算からより意味のある AI タスク計算に変換できます。 AI コンピューティングの特殊性により、ハードウェアのパフォーマンスをより有効に活用し、AI コンピューティング パワーを共有するために、特定のシステムをプリインストールし、会計システムを含むクライアントを定期的に更新する必要があります。
3. 分散型 AI アプリケーション
分散型 AI アプリケーション (分散型 AI アプリケーション) がシステムに接続されている場合、DAI アプリ プログラマーが便利に開発呼び出しを行えるように、対応するインターフェイスが必要です。このようにして、プラットフォームで強力な計算能力を使用できます。 AIアプリケーションの開発をスピードアップするために、主に支払いAPI、計算能力推定API、ワークロード推定APIなどが含まれています。
4. IPFS 分散ストレージの統合
分散型アプリケーションはファイル ストレージ システムを使用してデータを保存する必要があります。1 つのオプションは、従来の中国の集中クラウド ストレージまたはローカル ファイル ストレージを置き換える IPFS ストレージ システムですより優れた分散ストレージを実現します。
IPFS InterPlanetary File System (InterPlanetary File System、略して IPFS) は、永続的な分散ストレージと共有ファイルを作成するために設計されたネットワーク転送プロトコルです。これは、コンテンツ アドレス指定可能なピア ツー ピア ハイパーメディア配信プロトコルです。 IPFS ネットワーク内のノードは、分散ファイル システムを形成します。将来的には、ほとんどの IPFS がクロスチェーン テクノロジ コールを使用します. クロスチェーン テクノロジについては、クロスチェーン サービス コールを参照してください.
5. AI エンジニア トレーニング センター
Nebula AI は、体系的な人工知能トレーニング センターを設立し、人工知能の実践分野における基本的な知識を提供します.学習、プロジェクトの実践、徐々に構築およびトレーニング製品設計における人工知能モデル。私たちは、人工知能業界における最新のアプリケーションと知識を広め、優れた人工知能の才能を育成して提供することに取り組んでいます。使命は、才能のギャップを埋め、ビジネスで人工知能の力を最大限に発揮することです。
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システムのトークンは、コンピューティング パワーを購入するために使用されます。トレーニング データが比較的小さい場合、消費されるトークンは比較的少なく、トレーニング データが大きい場合、消費されるトークンはそれに応じて増加します。支払われる料金は、トレーニング費用と現在のトークンの価値に関連しています。各 1080Ti グラフィックス カードが 1 分間に生成する計算能力は、7514 GFLOP/s×60 です。
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1. 量的取引
量的取引は非常に初期の段階から補助作業として機械を使用してきました. アナリストはさまざまな量的モデルを使用していくつかの指標を設計し、データ分布を観察します.電卓としてのマシン。近年機械学習が台頭するまでは、将来の金融商品の傾向をより正確に予測するために、データを迅速かつ大規模に分析、適合、予測することができます.ただし、これらのモデルの計算には、AI コンピューティングに多くの人員が必要です.容量。従来の方法を採用すると、各商社部門が独自のデータセンターを構築する必要があります。また、コンピューティング能力を共有することで、高価なメンテナンス コストを節約できます。金融商社は、予測自体にもっと集中できるようにしましょう。
2. 人工知能の学習者向けプラン
専門学校や総合大学は徐々に人工知能のコースを提供しています. この傾向は、今後数年間でより一般的になるでしょう. 学生が学ぶとき、一般的に、あなたは以下を選択します小さなタスクはローカルで実行し、時間のかかるタスクは学校のコンピューター ルームで実行します。ただし、これらの断片化されたタスクは、ブロックチェーン コンピューティング パワー クラウドによって完全に解決できます。低コストの AI コンピューティング サービスは、学生がさまざまな計算演習を完了し、独自のモデルをすばやく修正するのに非常に適しています。
3. 生物医学的人工知能
腫瘍の早期スクリーニングは非常に重要ですが、早期癌の病変領域が小さいため、従来の方法では良性と悪性の判断が困難です、臨床診断を困難にし、医師はしばしば生検検出を行う必要があり、これは医療費を増加させるだけでなく、患者に大きな苦痛をもたらします.医用画像認識と学際的な共同診断への人工知能の適用は、この困難を効果的に突破し、医師の診断能力を向上させ、迅速な意思決定を支援し、医療サービスの個別化と精度への変革を促進することができます。
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