Actualizări ale conținutului de pe pagină

Studiu de caz privind calculul descentralizat al nodurilor Pi

Rețeaua Pi explorează capacitatea rețelei globale Pi de a susține noduri pentru antrenarea și sarcinile de calcul descentralizate.

Scopul de design pe termen lung al nodurilor Pi nu este doar protejarea registrului.

Deși blockchain-ul Pi beneficiază de natura descentralizată a multor noduri distribuite din întreaga lume, registrul Pi în sine este foarte eficient din punct de vedere energetic și nu necesită întreaga capacitate de calcul a unei astfel de rețele mari de noduri distribuite.

Crearea unui rezervor de capacitate de calcul neutilizată poate aduce noi utilități, cum ar fi calculul în cloud descentralizat.

Părțile terțe care au nevoie de capacitate de calcul pentru antrenarea modelului AI pot profita de aceste resurse neutilizate ale operatorilor de noduri Pi, operatorii de noduri Pi aleg să participe și sunt plătiți în criptomonedă pentru taxa operatorului.

Utilitățile de pe nodurile Pi constituie o parte esențială a utilităților Pi, alături de aplicațiile Pi, utilitățile la nivel de platformă și afacerile locale.

Utilitatea nodului este concepută pentru a [strong] aborda două probleme noi ale epocii inteligenței artificiale. Limitările calculului centralizat: aceste probleme includ limitările centrelor de date, concentrarea energiei, precum și uitarea catastrofală sau blocajele globale de stare.

Cererea de calcul driven de inteligență artificială este în continuă creștere: pe măsură ce modelele și agenții AI se dezvoltă, iar economia de inteligență artificială se extinde, cererea de resurse de calcul crește.

Societatea va necesita să ofere o putere de calcul fără precedent pentru a sprijini economia de inteligență artificială, prin crearea cât mai multor capacități de calcul noi și utilizarea celor existente, nefolosite. Capacitățile de calcul dispersate și neutilizate depind de rețele și tehnologii distribuite pentru a integra, coordona și extinde pentru a îmbunătăți productivitatea. Pi are o poziție unică în abordarea acestor două provocări, deoarece Pi este deja o rețea distribuită cu [strong] peste 421.000 de noduri. (reprezintă peste un milion de CPU), permițând calculul distribuit.

Zeci de milioane de participanți la verificarea identității KYC care pot alege să ofere suport uman pentru procesul de învățare AI, în schimbul unei compensații în criptomonedă, ceea ce, pe lângă capacitatea de calcul a nodurilor Pi, poate oferi resurse unice pentru inputuri umane scalabile și reale în sistemele AI, completând în continuare un serviciu unic pentru clienții AI. [strong] Aceste elemente oferă împreună noi metode pentru infrastructura de inteligență artificială, permițând sistemelor distribuite să capteze producția [relaxat] în rețeaua lor și să permită oamenilor să contribuie direct la procesul de producție al inteligenței artificiale și să fie recompensați prin plăți bazate pe blockchain.

În octombrie anul trecut, Pi a finalizat cu succes un proiect de validare a conceptului openmind în care grupul operatorilor Pi Node a realizat sarcini de recunoaștere a imaginilor pentru companie.

Studiul de caz OpenMind openmind dezvoltă un sistem de operare și un protocol open-source care permite roboților să gândească, să învețe și să lucreze împreună, similar cu sistemul de operare Android pentru roboți. Ca și în cazul altor lucrări fizice AI, OpenMind necesită o putere de calcul puternică pentru a antrena, evalua și rula modelele lor.

Pentru a testa viabilitatea calculului distribuit al Pi, OpenMind a dezvoltat un container care poate solicita sarcini de calcul de la diferite computere. Echipa a împărtășit acest container cu operatorii voluntari de PiNode, care l-au descărcat și l-au rulat pe propriile mașini. Apoi, openmind a trimis sarcini prin container, solicitând computerelor să folosească modelul de recunoaștere a imaginii AI al OpenMind pentru a procesa diferite imagini, acesta fiind un caz de utilizare în care antrenamentul de recunoaștere a imaginii este crucial pentru interacțiunea roboților OpenMind cu lumea reală.

Obiectivul este de a descoperi cât mai multe obiecte discrete în aceste imagini, folosind capacitatea de calcul a operatorilor voluntari de noduri Pi pentru a realiza acest lucru. Rezultatele au fost rulate cu succes în cadrul proiectului de validare a conceptului. Sarcinile au fost trimise corect către testerii externi (operatorii voluntari de noduri Pi), rezultatele eficiente au fost trimise înapoi la OpenMind, iar cazul de utilizare a fost dovedit, în care nodurile Pi pot alege să ruleze calculuri definite și solicitate de terțe părți, care nu au legătură cu obligațiile lor de blockchain, și să returneze rezultate semnificative către clientul terț. Statisticile cheie din pilot: 7 operatori voluntari de noduri Pi au participat la testul pipeline-ului distribuit end-to-end, sarcinile difuzate au primit confirmare de la 7 lucrători din interior în mai puțin de o secundă, rezultatele inferenței au fost returnate de la mai mulți lucrători în 4 secunde, rezultatele au inclus detecția corectă a obiectelor, inclusiv etichetele așteptate, cum ar fi autobuzul și oamenii, precum și cadrele de delimitare, sarcinile au fost trimise cu succes către mașina de testare externă și au returnat detecții valide, confirmând ambele cazuri de fiabilitate a difuzării distribuite și a căii de returnare a rezultatelor. În general, experimentul a validat că nodurile Pi distribuite pot efectua sarcini legate de AI și pot returna rapid rezultate utile.

Pașii următori pentru formarea distribuției de inteligență artificială pe plan mondial sunt încă în stadiul de cercetare, cercetătorii și companiile interesate din întreaga lume ar trebui să continue să exploreze dacă și cum este posibilă tranziția de la formarea complet centralizată a inteligenței artificiale la o metodă de formare mai distribuită.

Astfel de cercetări sunt direct legate de provocările menționate anterior: abordarea limitărilor structurale ale calculului centralizat, utilizarea capacităților de calcul AI dispersate și neutilizate, precum și crearea de oportunități semnificative pentru indivizi de a participa la producția condusă de inteligență artificială.

Prin evaluarea modului în care capacitățile de calcul neutilizate pot sprijini sarcinile de lucru externe AI și împachetând capacitatea de calcul cu inputuri umane reale, programul ar putea oferi opțiuni alternative de infrastructură [strong] pe care companiile și startup-urile AI le pot explora în căutarea soluțiilor pentru cerințele de formare AI.

În general, cercetarea lui Pi asupra utilităților nodului contribuie la viziunea lui Pi asupra viitorului blockchain și inteligenței artificiale, în care infrastructura descentralizată sprijină componentele economiei viitoare și participarea și distribuția echitabilă.#PiNetwork