솔라나의 분산형 AI 네트워크, 도전에 직면하다

PANews에 따르면, io.net으로 알려진 솔라나에 구축된 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크가 멀티코인 캐피탈과 문힐 캐피탈로부터 자금을 조달했다고 합니다. 정확한 자금 조달 금액은 공개되지 않았습니다. 디핀과 인공지능 부문에 속하는 이 플랫폼은 GPU에서 머신러닝 훈련을 위해 글로벌 GPU 및 CPU 네트워크에 허가 없이 즉각적인 액세스를 제공합니다. 25,000개의 노드를 보유하고 있으며, 혁신적인 기술을 사용하여 GPU 클라우드를 클러스터링함으로써 대규모 AI 스타트업의 컴퓨팅 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있습니다. 그러나 이 플랫폼이 보유하고 있다고 주장하는 GPU의 수에 대해 면밀한 조사가 이루어졌습니다. 7,648개(배포 중 시도), 11,107개(리소스 관리자가 수동으로 계산), 69,415개(설명할 수 없는 일정한 숫자), 564,306개(근거, 투명성, 실질적인 정보가 없는 숫자) 등 네 가지 수치가 제시되고 있습니다. 실제 GPU 수는 320개로 추정됩니다. 이 수치는 리소스 관리자 페이지에 모든 GPU가 '무료'로 표시되어 있지만 대여할 수 있는 GPU는 없다는 사실에 근거한 것입니다. 실제로 대여할 수 있는 GPU는 320개뿐입니다. 대여할 수 없는 GPU는 존재하지 않는 것으로 간주됩니다. 탈중앙화 AI 프로토콜은 몇 가지 문제로 인해 비판을 받아왔습니다. 첫째, 고도로 분산된 일반 하드웨어 아키텍처에 대한 유용한 온라인 교육을 비용 효율적이고 시간 효율적으로 수행할 수 있는 방법이 없다는 점입니다. 이를 위해서는 획기적인 돌파구가 필요합니다. 둘째, 일반 하드웨어에 대한 추론은 좋은 사용 사례처럼 보이지만 하드웨어와 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해 일반적인 분산 접근 방식은 대부분의 주요 사용 사례에서 성능이 저하됩니다. 셋째, 올바르게 라우팅된 요청에서 추론하고, GPU 클러스터와 공존하며, 탈중앙화된 암호화폐를 사용해 자본 비용을 낮춰 AWS와 경쟁하고 열성적인 사용자의 참여를 유도하는 것은 좋은 아이디어처럼 보입니다. 그러나 공급업체가 많고 GPU 현물 시장의 유동성이 흩어져 있기 때문에 실제 비즈니스를 운영하는 사람들에게 제공할 만큼 충분한 공급을 통합한 곳은 없습니다. 마지막으로 소프트웨어 라우팅 알고리즘이 매우 우수해야 하며, 그렇지 않으면 소비자 운영자의 일반 하드웨어 작동에 많은 문제가 있습니다. 예측할 수 없는 공급은 운영에 문제를 일으키고 수요 측 요청자에게 불확실성을 가져다줍니다. 이러한 문제는 모두 해결하는 데 오랜 시간이 걸리는 까다로운 문제입니다. 모든 입찰은 농담일 뿐입니다.