DeepBrain Chain Preço (DBC)

Lançado o robô mordomo Xiaozhi, equipado com Semantic Cloud Brain 2.0

Lançado Xiaozhi Butler Robot, equipado com Semantic Cloud Brain 2.0

O robô mordomo Xiaozhi e o capacete de realidade virtual HTC Vive juntos ganharam o prêmio CHINABANG 2016 prêmio anual de inovação tecnológica

Nuvem semântica recém-atualizada, plataforma cerebral DeepBrian lançada, nova atualização

Iniciou a pesquisa e o estabelecimento do projeto do blockchain do sistema operacional de inteligência artificial do cérebro em nuvem; estabeleceu um laboratório de blockchain, com base na pesquisa e desenvolvimento da arquitetura de aplicativos blockchain

Iniciou a pesquisa e o estabelecimento do projeto do blockchain do sistema operacional de inteligência artificial do cérebro em nuvem; estabeleceu um laboratório de blockchain, com base na pesquisa e desenvolvimento da arquitetura de aplicativos blockchain

Iniciou a pesquisa e o estabelecimento do projeto do blockchain do sistema operacional de inteligência artificial do cérebro em nuvem; estabeleceu um laboratório de blockchain, com base na pesquisa e desenvolvimento da arquitetura de aplicativos blockchain

Investimento anjo recebido totalizando RMB 32 milhões da Jinshajiang Venture Capital, Gobi Investment e Qian Shi Investment

1. A versão HTML5 da loja de habilidades da plataforma cerebral DeepBrain é lançada, e os consumidores podem adicionar livremente habilidades ao hardware de IA. 2. A versão 0.6 do white paper DeepBrain Token Sale é lançada.

Ganhou o primeiro lugar no mundo empresarial na avaliação de diálogo homem-máquina chinesa SMP2017 da avaliação de IA do Harbin Institute of Technology; mais de 20 equipes domésticas de inteligência artificial participaram da competição; o white paper versão 1.0 da DeepBrain Chain foi lançado.

Ganhou o primeiro lugar no mundo empresarial na avaliação de diálogo homem-máquina chinesa SMP2017 da avaliação de IA do Harbin Institute of Technology; mais de 20 equipes domésticas de inteligência artificial participaram da competição; o white paper versão 1.0 da DeepBrain Chain foi lançado.

1. A equipe de P&D mudou-se para o novo escritório em Hongqiao Tianjie, Greater Hongqiao Business Circle de Xangai; 2. Convidado a participar do fórum a portas fechadas de 30 pessoas sobre China AI realizado em Pequim e um seminário interno sobre interpretação do Conselho de Estado "New Generation Artificial Intelligence Development Planning Notice" 3. Convidado a participar no Digital Asset Summit.

1. Em outubro, fui convidado a participar do "First Global Fintech and Blockchain China Summit 2017"; 2. A primeira fase de pesquisa e desenvolvimento da DeepBrain Chain baseada no contrato NEO foi concluída e os tokens foram emitidos; 3. Suporte para depósito e retirada, ativos DBC no primeiro A troca tripartida é lançada 4. Divulgação trimestral das principais informações do projeto 5. Promoção da DeepBrain Chain e acesso a fornecedores.

Conclua o desenvolvimento da estrutura subjacente e dos componentes principais, conclua o desenvolvimento da rede de teste DBC AI e crie um ambiente de teste interno; dê suporte aos usuários internos de teste de AI para enviar requisitos de treinamento de AI para a rede de teste DBC AI e conclua as tarefas de treinamento através da rede de testes DBC AI; Comunidade do site oficial da DeepBrain Chain Desenvolvimento do sistema de crowdsourcing de tarefas; encerra a primeira rodada de encontros globais (Dublin, Hamburgo, Amsterdã, São Francisco).

Completou o desenvolvimento do gerenciamento de usuários de IA, gerenciamento de grupos, gerenciamento de funções e gerenciamento de autoridade; concluiu a integração e desenvolvimento da rede de teste DBC AI e do sistema blockchain; concluiu a construção e teste do ambiente de rede interna DBC; 30 de junho, lançamento da Skynet Testnet ; estabelecimento do centro de P&D do Vale do Silício.

Melhore e teste ainda mais a rede blockchain, inicie testes internos de rede para usuários-chave; suporte à integração e implantação de vários mecanismos de aprendizado profundo; suporte ao lançamento de algoritmo de modelo e seleção de algoritmos de modelo publicados e libere tarefas de treinamento/teste após o empacotamento de dados; suporte ao monitoramento e análise estatística da rede DBC; suporte aos usuários de IA para realizar computação de IA na rede DBC; suporte aos requisitos de segurança da rede DBC; Skynet lançado oficialmente em 8 de agosto e DBC pode ser usado para comprar poder de computação GPU.

Melhorar e testar ainda mais a rede blockchain, iniciar a versão beta pública da rede; oferecer suporte adicional à integração e implantação de vários mecanismos de aprendizado profundo; oferecer suporte à pontuação da execução de tarefas dos usuários de IA; oferecer suporte à abertura da API para usuários de terceiros; melhorar ainda mais a segurança da rede DBC.

Melhore e teste ainda mais a rede blockchain, modifique-a de acordo com o feedback do usuário e as necessidades da comunidade; suporte a transação e avaliação de dados de IA; suporte à criptografia de dados de IA e proteção de privacidade.

Conclua a função de isolamento de GPU; projete e desenvolva uma nova função de criptografia de mensagem dbc, reconstrua a função de assinatura de mensagem dbc; use o algoritmo ECDH para gerar um segredo de compartilhamento único e, em seguida, use o segredo de compartilhamento para executar a transmissão criptografada CBC-AES de mensagens de log; integre criptografia de mensagem dbc e assinatura de mensagem dbc. Projete, desenvolva e complete a autenticação offline para tarefas de treinamento para resolver o problema de que os mineradores serão usados ​​gratuitamente quando a autenticação WEB falhar; projete e otimize o protocolo dbc matrix e adicione a opção enable_fast_forward.

Suporta encaminhamento transparente de parâmetros opcionais, o nó intermediário dbc atual descartará campos que não pode reconhecer ao encaminhar mensagens; suporte encaminhamento transparente de tipos desconhecidos de mensagens; refatorar código-fonte dbc, preparar documentos de código aberto; complementar o design interno da documentação da API restful .

Fornece um template padrão para criação de GPU Server, correspondendo aos seguintes cenários: (a) GPU Server utiliza o IP da rede pública que acompanha o Computing Node; (b) GPU Server utiliza proxy ngrok; otimiza a criação de GPU Server: A criação do Servidor GPU é consumido pelos seguintes meios O tempo é reduzido de vários minutos para dezenas de segundos: (a) Instale o código de inicialização do modelo padrão mencionado em 2.2 no nó de computação e copie-o para cada Servidor GPU; (b) Use o modelo padrão para pular a instalação do IPFS e iniciar e baixar o código; desenvolveu e concluiu as funções de gerenciamento de memória, gerenciamento de CPU e gerenciamento de disco rígido do contêiner; concluiu as funções de adição e descarregamento de GPU do contêiner.

As funções de contêiner de GPU e contêiner de CPU foram lançadas oficialmente; a função de verificação automática de adicionar máquinas foi lançada. Depois que os mineradores adicionarem máquinas, o sistema verificará automaticamente a disponibilidade das máquinas. Se a verificação for aprovada, elas poderão ser iniciadas automaticamente, de a rede de pagamento DeepBrain Chain para a rede de energia de computação AI para a nuvem Todo o processo da plataforma não requer nenhuma intervenção manual e verificação automática; uma imagem de contêiner que suporta TensorFlow2.0 é lançada e os usuários podem usá-la diretamente sem instalar o TensorFlow2.0; a função de disco de rede privada é lançada oficialmente, o que é conveniente para a maioria dos usuários iniciantes fazer upload de arquivos para o servidor GPU; a imagem espelhada que suporta a simulação de dinâmica molecular de drogas é lançada, o que é conveniente para a maioria dos trabalhadores de pesquisa e desenvolvimento de medicamentos para usar o poder de computação da GPU.

Adicionado suporte para tensorboard, que é conveniente para usuários de IA visualizarem durante o treinamento; mecanismo de verificação SSH adicionado para máquinas de mineração; servidores de plataforma em nuvem foram reforçados para evitar perda de dados; mecanismo de classificação de máquinas GPU online, de acordo com o espaço de memória e o espaço do disco rígido. Classificar; melhorar a exibição das informações de notificação de aluguel de máquina, o que é conveniente para os mineradores visualizarem a receita da máquina; adicionar um mecanismo de verificação de pagamento para evitar falhas de pagamento causadas por problemas de rede; obter automaticamente a imagem após o desenvolvimento e criar uma nova versão da imagem para adicionar suporte para CPU O limite absoluto no número de núcleos de CPU no contêiner evita que a mineração maliciosa desperdice seus próprios recursos; melhora o mecanismo online e offline da máquina; adiciona um limite de reinicialização total do disco rígido e um mecanismo de prompt para disco rígido insuficiente space; melhora o mecanismo de alternância entre contêineres de GPU e contêineres de CPU. Dependendo do tamanho dos dados no contêiner, a experiência do usuário é bastante aprimorada. Os dados originais de 100g precisavam de 1 hora para iniciar o contêiner e a nova versão leva apenas 3 minutos para ser concluída; a camada de rede de energia de computação distribuída adicionou um mecanismo de inicialização de script; fez uma nova versão da imagem, unificou o ambiente de execução do python e jupyter unificado e diretório de arquivos de disco de rede privada.

Adicionado mecanismo de recuperação automática em caso de falha ao alternar entre contêiner de GPU e contêiner de CPU; adicionado mecanismo de recuperação automática para desconexão de jupyter e disco de rede privada ngrok; adicionado mecanismo de recuperação automática para encerramento anormal de ssh, jupyter e processo de disco de rede privada; desenvolvimento e produção Novas imagens de tersorflow2.1, tersorflow2.0, tensorflow1.14, pytorch1.2, pytorch1.4, pytorch1.5, mxnet1.5, mxnet1.6; a imagem de aprendizado profundo foi recentemente atualizada e uma grande número de conteúdo de lixo, o espelho é mais leve; adicionado mxnet1.5, mxnet1.6, tensorflow2.1, pytorch1.5, o mais recente suporte ao ambiente de dinâmica molecular; cada espelho adiciona a versão correspondente do kernel ipykernel, o que é conveniente para jupyter para usar; automático Ativar o ambiente virtual da versão correspondente da imagem, que é mais conveniente de usar; unificar o jupyter do ambiente virtual e a versão python no acesso ao terminal; a versão Ubuntu da imagem é atualizada para a versão 18.04 ; a imagem é pré-instalada com a versão compilada do opencv, o que melhora muito a experiência de uso do opencv; Adicionado a função de detecção e reinicialização automática do docker; adicionado documentos detalhados de uso do servidor e documentos de ajuda; otimizado o mecanismo de resposta da IA ​​​​rede de computação; atualizou a imagem de aprendizado profundo e a rede DBC, e a imagem é pré-instalada com a versão compilada opencv, o que melhora muito a experiência de uso do opencv; adicione a fonte de download padrão do pip como fonte Tsinghua; otimize a resposta mecanismo da rede de computação AI; adicionar suporte cuda9 por padrão; adicionar imagem de computação filecoin snark, suporte ao acesso à interface API para c1 e filecoin seal Suporte de computação para c2; adicionado suporte para computação GPU Filecoin snark.

Adicionados descontos mensais, sazonais e anuais; adicionado suporte para aluguel total; adicionada área de inferência de IA, alugando máquinas nesta área, você pode usar portas abertas adicionais; o layout da interface do site foi redesenhado e a classificação é mais clara; adicionado Com o Função de aluguel de super nó DBC, se você quiser participar do super nó DBC, você não precisa comprar a máquina. Você só precisa comprometer uma certa quantia de DBC para alugar as máquinas na rede DBC e participar do geração de bloco de nós; a função de promessa é adicionada e você deseja inserir alta estabilidade. Na área de treinamento de IA, a máquina precisa funcionar de forma estável por pelo menos 144 horas e o DBC é comprometido; a função de adicionar e remover a máquina foi adicionada; o algoritmo de aceleração de GPU foi otimizado; a carteira da plataforma de nuvem foi otimizada e a função de gás foi adicionada; Combinado; otimizado a função de expansão dinâmica do nó da rede DBC; atualizado o espelho de aprendizado profundo que suporta deepshare cursos e papel; para lidar com o aumento contínuo do número de máquinas na rede DBC, otimizou ainda mais a função de expansão dinâmica do nó DBC; lançou máquinas AIM, agora todas as máquinas estão on-line e podem ser entregues Compradores AIM a qualquer momento; otimizar ainda mais a função de encaminhamento de mensagens dos nós de rede DBC; desenvolver um mecanismo de agendamento baseado em máquina virtual GPU para as necessidades de usuários de jogos e renderização em nuvem; modificar a carteira da web baseada em substrato; 30 plataformas de nuvem GPU baseadas em DeepBrain Chain.

A fase beta pública da rede principal DBC é iniciada; desenvolvimento de contratos de recompensa online de nós de computação; desenvolvimento de contratos de aluguel e destruição de nós de computação.

A fase beta pública 2 da rede principal DBC começa; fase 1 de teste do contrato de recompensa on-line do nó de computação; a rede principal DBC é lançada oficialmente e a troca de tokens DBC é lançada; o contrato de recompensa on-line do nó de computação é lançado oficialmente.

O contrato de aluguel e destruição de nós de computação foi lançado oficialmente e a DBC começou a entrar na era da deflação.

Atualize e melhore contratos inteligentes; suporte a treinamento e raciocínio de IA, jogos em nuvem, renderização de gráficos, ETH2.0 e outras necessidades de personalização avançada de vários cenários dos clientes.