J'ai réfléchi à quelque chose en parcourant l'architecture de @OpenGradient.
Les gens supposent généralement que scaler l'IA signifie une seule chose : ajouter plus de GPUs, plus de puissance et plus de hardware.
Mais que se passerait-il si ce n'était pas la vraie réponse ?
Pensez à la façon dont Internet a évolué. Nous n'avons jamais atteint une échelle mondiale en forçant chaque machine à faire chaque travail. Différents systèmes ont pris des responsabilités différentes et c'est exactement ce qui a rendu cela efficace.
C'est pourquoi l'idée derrière @OpenGradient a attiré mon attention $OPG .
Les systèmes blockchain traditionnels sont construits autour d'un concept simple :
Chaque validateur exécute tout.
Cela a du sens pour les transactions et les contrats intelligents.
Mais l'IA est différente.
Les modèles sont énormes.
L'inférence nécessite de la vitesse.
Les GPUs sont chers.
Et répéter le même calcul IA partout commence à ressembler moins à de la décentralisation et plus à de l'inefficacité.
@OpenGradient aborde cela sous un autre angle grâce à son Architecture Hybrid AI Compute.
Les nœuds d'inférence gèrent l'exécution des modèles.
Les nœuds complets vérifient les preuves.
Les nœuds de données fournissent des informations.
Le stockage gère de grandes données et des couches de modèles.
La partie que je trouve intéressante n'est pas seulement la décentralisation.
C'est la spécialisation.
Tous les nœuds n'ont pas besoin de faire chaque tâche.
Parfois, les systèmes les plus intelligents ne sont pas ceux qui font plus de travail.
Ce sont ceux qui distribuent le travail mieux.
Curieux de voir comment @OpenGradient continue de pousser cette vision en avant autour de
$OPG #opg #OPG #OpenGradient
$TNSR
Les gens supposent généralement que scaler l'IA signifie une seule chose : ajouter plus de GPUs, plus de puissance et plus de hardware.
Mais que se passerait-il si ce n'était pas la vraie réponse ?
Pensez à la façon dont Internet a évolué. Nous n'avons jamais atteint une échelle mondiale en forçant chaque machine à faire chaque travail. Différents systèmes ont pris des responsabilités différentes et c'est exactement ce qui a rendu cela efficace.
C'est pourquoi l'idée derrière @OpenGradient a attiré mon attention $OPG .
Les systèmes blockchain traditionnels sont construits autour d'un concept simple :
Chaque validateur exécute tout.
Cela a du sens pour les transactions et les contrats intelligents.
Mais l'IA est différente.
Les modèles sont énormes.
L'inférence nécessite de la vitesse.
Les GPUs sont chers.
Et répéter le même calcul IA partout commence à ressembler moins à de la décentralisation et plus à de l'inefficacité.
@OpenGradient aborde cela sous un autre angle grâce à son Architecture Hybrid AI Compute.
Les nœuds d'inférence gèrent l'exécution des modèles.
Les nœuds complets vérifient les preuves.
Les nœuds de données fournissent des informations.
Le stockage gère de grandes données et des couches de modèles.
La partie que je trouve intéressante n'est pas seulement la décentralisation.
C'est la spécialisation.
Tous les nœuds n'ont pas besoin de faire chaque tâche.
Parfois, les systèmes les plus intelligents ne sont pas ceux qui font plus de travail.
Ce sont ceux qui distribuent le travail mieux.
Curieux de voir comment @OpenGradient continue de pousser cette vision en avant autour de
$OPG #opg #OPG #OpenGradient
$TNSR