Tradycyjne sieci uginają się pod ciężarem uczenia maszynowego, ponieważ próbują jednocześnie przetwarzać i weryfikować skomplikowane dane. @OpenGradient $OPG rozwiązuje ten problem, traktując wykonanie i weryfikację jako całkowicie niezależne operacje działające na zupełnie osobnych liniach czasowych. To oddzielenie dzieli aktywność sieci na dwie bardzo wydajne ścieżki:
Szybka Ścieżka: Węzeł inferencyjny wykonuje żądanie użytkownika i dostarcza wyniki modelu w milisekundach.
Ścieżka Weryfikacji: Dowody kryptograficzne i atestacje sprzętowe są generowane i rozliczane asynchronicznie na ledgerze w tle.
Utrzymując te dwa pipeline'y w oddzieleniu, system odblokowuje cztery ogromne zalety architektoniczne:
Prawdziwa Skalowalność: Przepustowość sieci skaluję się liniowo, po prostu dodając więcej węzłów inferencyjnych, a warstwa weryfikacji pozostaje całkowicie odciążona.
Heterogeniczność Sprzętowa: Wymagające wykonanie AI działa na wyspecjalizowanych GPU, podczas gdy walidatory operują na przystępnym, powszechnym sprzęcie, aby maksymalizować decentralizację.
Opóźnienie Web2: Użytkownicy otrzymują natychmiastowe, rzeczywiste odpowiedzi, nie czekając na powolny, wielowęzłowy konsensus.
Zachowanie Prywatności: Walidatory bezpiecznie potwierdzają obliczenia za pomocą dowodów, nie potrzebując dostępu do wrażliwych zapytań, wyników ani własności wag modelu.
#Web3AI #DePIN #blockchain #opg