Mục tiêu dự án

Để cải thiện tình hình hiện tại của điện toán đám mây tập trung, chúng tôi sử dụng bản chất phi tập trung của công nghệ chuỗi khối để thuê và phân phối sức mạnh tính toán cho các máy trí tuệ nhân tạo trên phạm vi toàn cầu. Công nghệ mã hóa chuỗi khối giúp tránh rò rỉ nội bộ một cách hiệu quả và việc bảo trì các đơn vị tính toán AI phân tán được giao cho chủ sở hữu của các đơn vị tính toán trí tuệ nhân tạo lớn và nhỏ, giúp giảm đáng kể số lượng công việc bảo trì. Mục tiêu tổng thể này có thể được chia thành các mục tiêu nhỏ sau:
1. Nền tảng điện toán AI dùng chung
Nền tảng thiết bị điện toán AI dùng chung sẽ giải quyết vấn đề về người sở hữu và sử dụng thiết bị AI tình trạng mất cân bằng nhu cầu giữa người tiêu dùng. Chủ sở hữu thiết bị điện toán AI không thể sử dụng 100% tiềm năng điện toán của họ, dẫn đến tài nguyên điện toán nhàn rỗi. Đồng thời, một số lượng lớn người dùng cần sức mạnh tính toán trí tuệ nhân tạo không thể có được tài nguyên tính toán AI hiệu quả về chi phí. Thanh toán điểm-điểm và công nghệ ghi sổ chuỗi khối thông qua công nghệ chuỗi khối có thể cho phép chia sẻ sức mạnh tính toán AI để hoàn thành thanh toán và chia sẻ một cách thuận tiện nhất.
2. Đơn vị tính toán vật lý AI
Một số lượng lớn máy khai thác điện toán GPU có thể được chuyển đổi thành đơn vị tính toán AI, do đó chuyển đổi từ các phép tính băm đơn giản sang các phép tính nhiệm vụ AI có ý nghĩa hơn . Do đặc thù của điện toán AI, cần cài đặt sẵn một hệ thống cụ thể và thường xuyên cập nhật ứng dụng khách, bao gồm cả hệ thống kế toán, để tận dụng tốt hơn hiệu suất của phần cứng và chia sẻ sức mạnh điện toán AI.
3. Ứng dụng AI phi tập trung
Khi một ứng dụng AI phi tập trung (Ứng dụng AI phi tập trung) được kết nối với hệ thống, nó cần có một giao diện tương ứng để cho phép các lập trình viên Ứng dụng DAI thuận tiện Thực hiện các cuộc gọi phát triển trong cách này để sử dụng sức mạnh tính toán mạnh mẽ trong nền tảng. Nó chủ yếu bao gồm API thanh toán, API ước tính sức mạnh tính toán, API ước tính khối lượng công việc, v.v., để tăng tốc độ phát triển của các ứng dụng AI.
4. Tích hợp lưu trữ phân tán IPFS
Các ứng dụng phi tập trung cần sử dụng hệ thống lưu trữ tệp để lưu trữ dữ liệu, một tùy chọn là hệ thống lưu trữ IPFS để thay thế lưu trữ đám mây tập trung truyền thống của Trung Quốc hoặc lưu trữ tệp cục bộ thành đạt được lưu trữ phân tán tốt hơn.
Hệ thống tệp liên hành tinh IPFS (InterPlanetary File System, viết tắt là IPFS) là một giao thức truyền mạng được thiết kế để tạo các tệp chia sẻ và lưu trữ liên tục và phân tán. Nó là một giao thức phân phối siêu phương tiện ngang hàng có thể định địa chỉ nội dung. Các nút trong mạng IPFS sẽ tạo thành một hệ thống tệp phân tán. Trong tương lai, hầu hết các IPFS sẽ sử dụng các cuộc gọi công nghệ chuỗi chéo. Đối với công nghệ chuỗi chéo, vui lòng tham khảo các cuộc gọi dịch vụ chuỗi chéo.
5. Trung tâm đào tạo kỹ sư AI
Nebula AI sẽ thành lập một trung tâm đào tạo trí tuệ nhân tạo có hệ thống nhằm cung cấp kiến ​​thức cơ bản trong lĩnh vực thực hành trí tuệ nhân tạo, học tập, thực hành dự án, từng bước xây dựng và đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo trong thiết kế sản phẩm. Chúng tôi cam kết phổ biến các ứng dụng và kiến ​​thức mới nhất trong ngành trí tuệ nhân tạo, đồng thời trau dồi và đào tạo những tài năng trí tuệ nhân tạo xuất sắc. Sứ mệnh là lấp đầy khoảng trống nhân tài và phát huy hết sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh.