Aethir: гравець децентралізованих обчислень з трьома різними напрямками
Розвиток великих мовних моделей (LLM) та штучного інтелекту є надзвичайно великим технологічним досягненням в історії людства, людство вступило в епоху штучного інтелекту. У цьому новому світі "обчислювальна потужність" є найдефіцитнішим ресурсом. Тенденція розвитку обчислювальної потужності - це крайове обчислення, цей метод обчислення може ефективно знижувати фізичні затримки, стаючи основою для розвитку таких галузей, як метасвіт з низькими вимогами до затримок; децентралізоване розподілене хмарне обчислення має переваги гнучкості, низької ціни та стійкості до цензури, його перспективи розвитку є надзвичайно широкими.
Aethir є децентралізованою платформою для реального рендерингу на мережі Arbitrum, яка за допомогою об'єднання GPU з високою обчислювальною потужністю, такими як H100, надає послуги обчислювальної потужності рівня підприємства для ігор, штучного інтелекту та інших компаній. Aethir вже співпрацює з кількома провідними проектами, ігровими студіями та телекомунікаційними компаніями, і очікується, що в першому кварталі 2024 року річний регулярний дохід (ARR) перевищить 20 мільйонів доларів.
Aethir Edge значно знизив бар'єри для звичайних користувачів, які хочуть продати надлишкову обчислювальну потужність, і значно розширив географічне покриття мережі Aethir. Aethir вже отримав 80 мільйонів доларів, продаючи NFT вузлів перевірки, що підтверджує привабливість перспектив проєкту та економічної моделі для широкої аудиторії користувачів. Щогодини використання A100 в мережі Aethir значно дешевше, ніж у інших конкурентів, що надає очевидну конкурентну перевагу.
Зміни в процесі розвитку людського суспільства часто відбуваються завдяки кільком надзвичайно великим науковим винаходам та прогресу. Кожен технологічний прорив безпосередньо створює нову еру, що є більш ефективною та процвітаючою.
Індустріальна революція, електрична революція та інформаційна революція є надзвичайно великими науково-технологічними досягненнями в історії людства, які кардинально змінили обличчя людського суспільства, принесли безпрецедентні зміни в продуктивності та способах життя. Тепер ми більше не можемо повернутися до епохи освітлення гасовими лампами та передачі листів кінними екіпажами. Разом з народженням GPT людство вступило в нову велику еру.
LLM поступово звільняє людський інтелект, дозволяючи людям спрямовувати свої обмежені сили та інтелект на більш творчі роздуми та практику, люди вступили в більш ефективний світ.
Ми вважаємо GPT ще одним технологічним проривом, який змінює світ, не лише через величезний прогрес GPT в розумінні та генерації природної мови, а й тому, що людство в еволюції GPT зрозуміло закономірності зростання можливостей великих мовних моделей - а саме, що безперервне розширення параметрів моделі та навчальних даних може призвести до експоненційного зростання можливостей LLM-моделей. При достатній обчислювальній потужності цей процес поки що не має видимих перешкод.
Використання великих мовних моделей не обмежується лише розумінням людської мови та діалогом, навпаки, це лише початок. Щойно машина отримує здатність розуміти мову, це схоже на відкриття ящика Пандори, що звільняє безмежний простір для уяви. Люди можуть використовувати цю здатність ШІ для розробки різноманітних руйнівних функцій.
Наразі у різних перехресних технологічних сферах моделі LLM вже проявляють себе. Від виробництва відео, художнього творчості та інших гуманітарних сфер до розробки ліків, біотехнологій та інших твердих технологій, нас очікують кардинальні зміни.
В цю епоху обчислювальна потужність вважається дефіцитним ресурсом, великі технологічні гіганти володіють багатими ресурсами, в той час як нові розробники стикаються з бар'єром входу через нестачу обчислювальної потужності. У нову еру штучного інтелекту обчислювальна потужність — це сила, а той, хто володіє обчислювальною потужністю, має здатність змінювати світ. GPU, як основа глибокого навчання та наукових обчислень, відіграє надзвичайно важливу роль.
У швидко розвиваючійся галузі штучного інтелекту (AI) ми повинні усвідомлювати дві сторони розвитку: навчання моделей і розуміння. Розуміння стосується функціональності та виходу AI моделей, тоді як навчання включає складний процес, необхідний для створення розумних моделей, до якого входять алгоритми машинного навчання, набори даних та обчислювальні потужності.
Візьмемо, наприклад, GPT4. Щоб отримати високоякісні висновки, розробникам потрібно мати повний базовий набір даних та величезні обчислювальні потужності для навчання ефективних моделей ШІ. А ці ресурси в основному зосереджені в руках галузевих гігантів, таких як Nvidia, Google, Microsoft та AWS.
Високі витрати на обчислення та бар'єри для входження заважають більшій кількості розробників увійти в індустрію, також це зміцнює позиції лідерів. Вони мають великі бази даних і значні обчислювальні потужності, мають можливість постійно збільшувати свої масштаби та знижувати свої витрати, що призводить до ще більшої стійкості бар'єрів у галузі.
Але ми не можемо не задуматися, чи існують рішення, які дозволяють знизити витрати на обчислення та бар'єри для входу в галузь, використовуючи технології блокчейн? Відповідь ствердна. Децентралізація розподілених хмарних обчислень саме в цьому часовому контексті пропонує нам таке рішення.
Незважаючи на те, що в умовах високої вартості та дефіциту обчислювальної потужності GPU не було в повній мірі використано. Це в основному пов'язано з тим, що досі не з'явився готовий спосіб інтегрувати цю розподілену обчислювальну потужність і змусити її працювати в комерційному порядку. Нижче наведені типові цифри використання GPU для різних навантажень:
Більшість споживчих пристроїв з GPU належать до трьох перших категорій, а саме вільний ( щойно запустився в операційну систему Windows ):
Використання GPU: 0-2%;
Загальні виробничі завдання ( написання, простий перегляд ):0-15%;
Відтворення відео: 15 - 35%.
Вищезазначені дані свідчать про те, що використання обчислювальних ресурсів є надзвичайно низьким, а у світі Web2 немає ефективних заходів для збору та інтеграції цих ресурсів. Але Крипто та блокчейн економіка, можливо, є ідеальним засобом для вирішення цього виклику. Криптоекономіка створює надзвичайно ефективний глобальний ринок, завдяки унікальній токенізованій економіці та характеристикам децентралізованої системи, ціноутворення, обіг ресурсів і відповідність попиту та пропозиції на ринку є надзвичайно ефективними.
Розвиток ШІ впливає на майбутнє людства, а прогрес обчислювальної потужності визначає розвиток ШІ. З моменту винаходу першого комп'ютера у 40-х роках минулого століття обчислювальні моделі пережили кілька революцій. Від громіздких великих комп'ютерів до легких ноутбуків, від централізованого придбання серверів до оренди обчислювальної потужності, бар'єри входу для отримання обчислювальної потужності поступово знижуються. До появи хмарних обчислень компаніям потрібно було самостійно закуповувати сервери та постійно їх оновлювати в міру технологічних інновацій, але поява хмарних обчислень кардинально змінила цю модель.
Основна концепція хмарних обчислень полягає в тому, що споживачі орендують сервери, отримують віддалений доступ і платять відповідно до використання. Зараз традиційні підприємства зазнають змін через хмарні обчислення. У сфері хмарних обчислень технологія віртуалізації є основою цієї галузі. Віртуалізовані сервери можуть розділити потужний сервер на багато маленьких серверів для оренди та динамічно використовувати різні ресурси.
Ця модель повністю змінила комерційну структуру індустрії обчислювальної потужності. Раніше людям потрібно було купувати обладнання для обчислювальної потужності, щоб задовольнити свої потреби; але тепер достатньо просто сплачувати оренду на сайті, щоб користуватися якісними послугами обчислювальної потужності. Майбутній напрямок розвитку хмарних обчислень – це краєва обробка. Оскільки традиційні централізовані системи розташовані занадто далеко від користувачів, це може призвести до певної затримки. Хоча затримка може бути оптимізована, через обмеження швидкості світла її ніколи не можна повністю подолати.
Однак нові галузі, такі як метавсесвіт, автономне водіння, дистанційна медицина тощо, мають дуже низькі вимоги до затримки, тому потрібно перемістити сервери хмарних обчислень ближче до користувачів, в результаті чого все більше малих дата-центрів розміщується навколо користувачів, і це є крайніми обчисленнями.
Порівняно з централізованими постачальниками хмарних обчислень, переваги децентралізованих хмарних обчислень полягають головним чином у:
Доступність і гнучкість: Отримання доступу до обчислювальних чіпів на платформах таких, як AWS, GCP або Azure, зазвичай займає кілька тижнів, а високопродуктивні моделі GPU, такі як A100, H100 тощо, часто недоступні. Крім того, щоб отримати обчислювальні потужності, споживачі зазвичай повинні укладати довгострокові, нееластичні контракти з цими великими компаніями, що не лише призводить до втрат часу, але й робить бізнес-операції менш гнучкими. На відміну від цього, розподілені обчислювальні платформи забезпечують доступ до обчислювальних потужностей у будь-який час і пропонують гнучкі варіанти апаратного забезпечення, що забезпечує більшу доступність.
Ціна нижча: Оскільки використовуються простоюючі чіпи, а також за рахунок токенних субсидій з боку мережевих протоколів для постачальників чіпів та обчислювальної потужності, розподілена мережа обчислювальної потужності може надати більш дешеву обчислювальну потужність.
Стійкість до цензури: Деякі системи Web3 не позиціонують себе як бездозвільні системи. Під час етапів запуску GPU, завантаження даних, обміну даними та обміну результатами вирішуються питання відповідності, такі як GDPR та HIPAA.
З розвитком штучного інтелекту та постійними дисбалансами в попиті та пропозиції GPU, більше розробників буде переходити на децентралізовані хмарні обчислювальні платформи. Водночас, під час бичачого ринку, завдяки зростанню цін на криптовалюти, постачальники GPU отримають більше прибутку, що стимулюватиме більше постачальників GPU входити на цей ринок, формуючи позитивний ефект маховика.
Технічні проблеми
1. Проблема паралелізації
Розподілена обчислювальна платформа зазвичай об'єднує постачання чіпів з довгого хвоста, що означає, що окремі постачальники чіпів практично не можуть самостійно завершити складні завдання навчання або інференції AI за короткий проміжок часу. Якщо хмарна обчислювальна платформа хоче бути конкурентоспроможною, вона повинна розбивати та розподіляти завдання за допомогою паралельних методів, щоб скоротити загальний час виконання та підвищити обчислювальні можливості платформи.
Однак, під час процесу паралелізації виникає ряд проблем, зокрема, як розподілити завдання (, особливо для складних завдань глибокого навчання ), залежність даних, а також додаткові витрати на зв'язок між пристроями тощо.
2. Ризик заміни новими технологіями
З великою кількістю капіталу, вкладеного в дослідження ASIC( спеціалізованих інтегральних схем), а також нових винаходів, таких як тензорні процесори( TPU), це може вплинути на GPU-кластери децентралізованих обчислювальних платформ.
Якщо ці ASIC можуть забезпечити хорошу продуктивність і є певний компроміс у вартості, то нинішній ринок GPU, який монополізується великими AI-організаціями, може повернутися на ринок. Це призведе до збільшення постачання GPU, що вплине на екосистему децентралізованих хмарних обчислювальних платформ.
3. Регуляторний ризик
Оскільки децентралізована система хмарних обчислень працює в кількох юрисдикціях і може підпадати під різні законодавчі та нормативні вимоги, це може призвести до унікальних юридичних та регуляторних викликів. Вимоги щодо відповідності, такі як закони про захист даних та конфіденційність, також можуть бути складними та проблематичними.
На даному етапі користувачами хмарних платформ в основному є професійні розробники та організації, які віддають перевагу тривалому використанню однієї платформи і не змінюють її без потреби. Використання децентралізованої платформи або централізованої — це лише один з факторів ціни, ці користувачі більше цінують стабільність обслуговування. Отже, якщо децентралізована платформа має потужні можливості інтеграції та стабільну достатню обчислювальну потужність, то їй буде легше здобути прихильність цих клієнтів, отримати довгострокові партнерські відносини та стабільний потік доходів.
Нижче я представлю новий розподілений обчислювальний проект Aethir, який у даному циклі зосереджується на рендерингу ігрових технологій та штучному інтелекті, а також на основі нинішніх AI проектів та розподілених обчислювальних проектів на ринку, оціню можливу вартість після виходу на ринок.
Огляд Aethir
Aethir Cloud є децентралізованою платформою для реального рендерингу, що базується на мережі Arbitrum, яка допомагає компаніям у сфері ігор та штучного інтелекту доставляти свою продукцію безпосередньо споживачам, шляхом агрегації та розумного перерозподілу нових і невикористаних GPU з підприємств, дата-центрів, криптовалютного майнінгу та споживачів.
Ключовою інновацією цього проєкту є ресурсний пул, який об'єднує децентралізованих постачальників обчислювальної потужності в єдиному інтерфейсі, надаючи послуги глобальним клієнтам. Однією з основних характеристик ресурсного пулу є те, що постачальники GPU можуть вільно підключатися або відключатися від мережі, що дозволяє компаніям або дата-центрам з невикористовуваним обладнанням брати участь у мережі під час простою, підвищуючи гнучкість постачальників та використання обладнання.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
19 лайків
Нагородити
19
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
PanicSeller
· 08-01 03:17
Смерть і життя сприймати легко, якщо не подобається, то борись.
Aethir: Децентралізація хмарних обчислень нова сила Три основні напрямки ведуть епоху ШІ
Aethir: гравець децентралізованих обчислень з трьома різними напрямками
Розвиток великих мовних моделей (LLM) та штучного інтелекту є надзвичайно великим технологічним досягненням в історії людства, людство вступило в епоху штучного інтелекту. У цьому новому світі "обчислювальна потужність" є найдефіцитнішим ресурсом. Тенденція розвитку обчислювальної потужності - це крайове обчислення, цей метод обчислення може ефективно знижувати фізичні затримки, стаючи основою для розвитку таких галузей, як метасвіт з низькими вимогами до затримок; децентралізоване розподілене хмарне обчислення має переваги гнучкості, низької ціни та стійкості до цензури, його перспективи розвитку є надзвичайно широкими.
Aethir є децентралізованою платформою для реального рендерингу на мережі Arbitrum, яка за допомогою об'єднання GPU з високою обчислювальною потужністю, такими як H100, надає послуги обчислювальної потужності рівня підприємства для ігор, штучного інтелекту та інших компаній. Aethir вже співпрацює з кількома провідними проектами, ігровими студіями та телекомунікаційними компаніями, і очікується, що в першому кварталі 2024 року річний регулярний дохід (ARR) перевищить 20 мільйонів доларів.
Aethir Edge значно знизив бар'єри для звичайних користувачів, які хочуть продати надлишкову обчислювальну потужність, і значно розширив географічне покриття мережі Aethir. Aethir вже отримав 80 мільйонів доларів, продаючи NFT вузлів перевірки, що підтверджує привабливість перспектив проєкту та економічної моделі для широкої аудиторії користувачів. Щогодини використання A100 в мережі Aethir значно дешевше, ніж у інших конкурентів, що надає очевидну конкурентну перевагу.
Зміни в процесі розвитку людського суспільства часто відбуваються завдяки кільком надзвичайно великим науковим винаходам та прогресу. Кожен технологічний прорив безпосередньо створює нову еру, що є більш ефективною та процвітаючою.
Індустріальна революція, електрична революція та інформаційна революція є надзвичайно великими науково-технологічними досягненнями в історії людства, які кардинально змінили обличчя людського суспільства, принесли безпрецедентні зміни в продуктивності та способах життя. Тепер ми більше не можемо повернутися до епохи освітлення гасовими лампами та передачі листів кінними екіпажами. Разом з народженням GPT людство вступило в нову велику еру.
LLM поступово звільняє людський інтелект, дозволяючи людям спрямовувати свої обмежені сили та інтелект на більш творчі роздуми та практику, люди вступили в більш ефективний світ.
Ми вважаємо GPT ще одним технологічним проривом, який змінює світ, не лише через величезний прогрес GPT в розумінні та генерації природної мови, а й тому, що людство в еволюції GPT зрозуміло закономірності зростання можливостей великих мовних моделей - а саме, що безперервне розширення параметрів моделі та навчальних даних може призвести до експоненційного зростання можливостей LLM-моделей. При достатній обчислювальній потужності цей процес поки що не має видимих перешкод.
Використання великих мовних моделей не обмежується лише розумінням людської мови та діалогом, навпаки, це лише початок. Щойно машина отримує здатність розуміти мову, це схоже на відкриття ящика Пандори, що звільняє безмежний простір для уяви. Люди можуть використовувати цю здатність ШІ для розробки різноманітних руйнівних функцій.
Наразі у різних перехресних технологічних сферах моделі LLM вже проявляють себе. Від виробництва відео, художнього творчості та інших гуманітарних сфер до розробки ліків, біотехнологій та інших твердих технологій, нас очікують кардинальні зміни.
В цю епоху обчислювальна потужність вважається дефіцитним ресурсом, великі технологічні гіганти володіють багатими ресурсами, в той час як нові розробники стикаються з бар'єром входу через нестачу обчислювальної потужності. У нову еру штучного інтелекту обчислювальна потужність — це сила, а той, хто володіє обчислювальною потужністю, має здатність змінювати світ. GPU, як основа глибокого навчання та наукових обчислень, відіграє надзвичайно важливу роль.
У швидко розвиваючійся галузі штучного інтелекту (AI) ми повинні усвідомлювати дві сторони розвитку: навчання моделей і розуміння. Розуміння стосується функціональності та виходу AI моделей, тоді як навчання включає складний процес, необхідний для створення розумних моделей, до якого входять алгоритми машинного навчання, набори даних та обчислювальні потужності.
Візьмемо, наприклад, GPT4. Щоб отримати високоякісні висновки, розробникам потрібно мати повний базовий набір даних та величезні обчислювальні потужності для навчання ефективних моделей ШІ. А ці ресурси в основному зосереджені в руках галузевих гігантів, таких як Nvidia, Google, Microsoft та AWS.
Високі витрати на обчислення та бар'єри для входження заважають більшій кількості розробників увійти в індустрію, також це зміцнює позиції лідерів. Вони мають великі бази даних і значні обчислювальні потужності, мають можливість постійно збільшувати свої масштаби та знижувати свої витрати, що призводить до ще більшої стійкості бар'єрів у галузі.
Але ми не можемо не задуматися, чи існують рішення, які дозволяють знизити витрати на обчислення та бар'єри для входу в галузь, використовуючи технології блокчейн? Відповідь ствердна. Децентралізація розподілених хмарних обчислень саме в цьому часовому контексті пропонує нам таке рішення.
Незважаючи на те, що в умовах високої вартості та дефіциту обчислювальної потужності GPU не було в повній мірі використано. Це в основному пов'язано з тим, що досі не з'явився готовий спосіб інтегрувати цю розподілену обчислювальну потужність і змусити її працювати в комерційному порядку. Нижче наведені типові цифри використання GPU для різних навантажень:
Більшість споживчих пристроїв з GPU належать до трьох перших категорій, а саме вільний ( щойно запустився в операційну систему Windows ):
Вищезазначені дані свідчать про те, що використання обчислювальних ресурсів є надзвичайно низьким, а у світі Web2 немає ефективних заходів для збору та інтеграції цих ресурсів. Але Крипто та блокчейн економіка, можливо, є ідеальним засобом для вирішення цього виклику. Криптоекономіка створює надзвичайно ефективний глобальний ринок, завдяки унікальній токенізованій економіці та характеристикам децентралізованої системи, ціноутворення, обіг ресурсів і відповідність попиту та пропозиції на ринку є надзвичайно ефективними.
Розвиток ШІ впливає на майбутнє людства, а прогрес обчислювальної потужності визначає розвиток ШІ. З моменту винаходу першого комп'ютера у 40-х роках минулого століття обчислювальні моделі пережили кілька революцій. Від громіздких великих комп'ютерів до легких ноутбуків, від централізованого придбання серверів до оренди обчислювальної потужності, бар'єри входу для отримання обчислювальної потужності поступово знижуються. До появи хмарних обчислень компаніям потрібно було самостійно закуповувати сервери та постійно їх оновлювати в міру технологічних інновацій, але поява хмарних обчислень кардинально змінила цю модель.
Основна концепція хмарних обчислень полягає в тому, що споживачі орендують сервери, отримують віддалений доступ і платять відповідно до використання. Зараз традиційні підприємства зазнають змін через хмарні обчислення. У сфері хмарних обчислень технологія віртуалізації є основою цієї галузі. Віртуалізовані сервери можуть розділити потужний сервер на багато маленьких серверів для оренди та динамічно використовувати різні ресурси.
Ця модель повністю змінила комерційну структуру індустрії обчислювальної потужності. Раніше людям потрібно було купувати обладнання для обчислювальної потужності, щоб задовольнити свої потреби; але тепер достатньо просто сплачувати оренду на сайті, щоб користуватися якісними послугами обчислювальної потужності. Майбутній напрямок розвитку хмарних обчислень – це краєва обробка. Оскільки традиційні централізовані системи розташовані занадто далеко від користувачів, це може призвести до певної затримки. Хоча затримка може бути оптимізована, через обмеження швидкості світла її ніколи не можна повністю подолати.
Однак нові галузі, такі як метавсесвіт, автономне водіння, дистанційна медицина тощо, мають дуже низькі вимоги до затримки, тому потрібно перемістити сервери хмарних обчислень ближче до користувачів, в результаті чого все більше малих дата-центрів розміщується навколо користувачів, і це є крайніми обчисленнями.
Порівняно з централізованими постачальниками хмарних обчислень, переваги децентралізованих хмарних обчислень полягають головним чином у:
З розвитком штучного інтелекту та постійними дисбалансами в попиті та пропозиції GPU, більше розробників буде переходити на децентралізовані хмарні обчислювальні платформи. Водночас, під час бичачого ринку, завдяки зростанню цін на криптовалюти, постачальники GPU отримають більше прибутку, що стимулюватиме більше постачальників GPU входити на цей ринок, формуючи позитивний ефект маховика.
Технічні проблеми
1. Проблема паралелізації
Розподілена обчислювальна платформа зазвичай об'єднує постачання чіпів з довгого хвоста, що означає, що окремі постачальники чіпів практично не можуть самостійно завершити складні завдання навчання або інференції AI за короткий проміжок часу. Якщо хмарна обчислювальна платформа хоче бути конкурентоспроможною, вона повинна розбивати та розподіляти завдання за допомогою паралельних методів, щоб скоротити загальний час виконання та підвищити обчислювальні можливості платформи.
Однак, під час процесу паралелізації виникає ряд проблем, зокрема, як розподілити завдання (, особливо для складних завдань глибокого навчання ), залежність даних, а також додаткові витрати на зв'язок між пристроями тощо.
2. Ризик заміни новими технологіями
З великою кількістю капіталу, вкладеного в дослідження ASIC( спеціалізованих інтегральних схем), а також нових винаходів, таких як тензорні процесори( TPU), це може вплинути на GPU-кластери децентралізованих обчислювальних платформ.
Якщо ці ASIC можуть забезпечити хорошу продуктивність і є певний компроміс у вартості, то нинішній ринок GPU, який монополізується великими AI-організаціями, може повернутися на ринок. Це призведе до збільшення постачання GPU, що вплине на екосистему децентралізованих хмарних обчислювальних платформ.
3. Регуляторний ризик
Оскільки децентралізована система хмарних обчислень працює в кількох юрисдикціях і може підпадати під різні законодавчі та нормативні вимоги, це може призвести до унікальних юридичних та регуляторних викликів. Вимоги щодо відповідності, такі як закони про захист даних та конфіденційність, також можуть бути складними та проблематичними.
На даному етапі користувачами хмарних платформ в основному є професійні розробники та організації, які віддають перевагу тривалому використанню однієї платформи і не змінюють її без потреби. Використання децентралізованої платформи або централізованої — це лише один з факторів ціни, ці користувачі більше цінують стабільність обслуговування. Отже, якщо децентралізована платформа має потужні можливості інтеграції та стабільну достатню обчислювальну потужність, то їй буде легше здобути прихильність цих клієнтів, отримати довгострокові партнерські відносини та стабільний потік доходів.
Нижче я представлю новий розподілений обчислювальний проект Aethir, який у даному циклі зосереджується на рендерингу ігрових технологій та штучному інтелекті, а також на основі нинішніх AI проектів та розподілених обчислювальних проектів на ринку, оціню можливу вартість після виходу на ринок.
Огляд Aethir
Aethir Cloud є децентралізованою платформою для реального рендерингу, що базується на мережі Arbitrum, яка допомагає компаніям у сфері ігор та штучного інтелекту доставляти свою продукцію безпосередньо споживачам, шляхом агрегації та розумного перерозподілу нових і невикористаних GPU з підприємств, дата-центрів, криптовалютного майнінгу та споживачів.
Ключовою інновацією цього проєкту є ресурсний пул, який об'єднує децентралізованих постачальників обчислювальної потужності в єдиному інтерфейсі, надаючи послуги глобальним клієнтам. Однією з основних характеристик ресурсного пулу є те, що постачальники GPU можуть вільно підключатися або відключатися від мережі, що дозволяє компаніям або дата-центрам з невикористовуваним обладнанням брати участь у мережі під час простою, підвищуючи гнучкість постачальників та використання обладнання.