Spheron Network není jen decentralizovaná platforma, ale také významný krok vpřed v oblasti GPU výpočtů pro AI a ML. Zde se zaměříme na technologické aspekty, které pomáhají Spheron stát se optimálním, transparentním a efektivním řešením pro pokročilé výpočetní potřeby.




1. Architektura decentralizovaného GPU výpočtu

1.1 Decentralizovaná výpočetní síť (DCN)

  • Síť DCN Spheron shromažďuje GPU zdroje od různých nezávislých poskytovatelů, čímž vytváří flexibilní distribuovanou infrastrukturu.

  • Škálovatelnost: Systém používá Kubernetes k flexibilnímu řízení alokace zdrojů, což umožňuje zpracování velkých objemů práce bez zpoždění.

  • Podpora více platforem: DCN podporuje vysoce výkonné GPU od různých poskytovatelů, od běžných řad po prémiové (např. A100, H100).

1.2 L2 infrastruktura založená na Ethereu

  • Spheron používá Arbitrum Orbit jako L2 platformu, zlepšuje výkon prostřednictvím:

  • Silný důkaz o podvodu: Zajišťuje transparentnost a bezpečnost transakcí.

  • Nízké transakční náklady: Minimalizace poplatků za plyn při provádění transakcí v síti.

  • Rychlejší blokový čas: Zlepšení rychlosti zpracování výpočtových požadavků.

2. Systém párování Eigen AVS

2.1 Mechanismus fungování

Technologie Eigen AVS je základem decentralizovaného párovacího systému Spheron. Tento mechanismus vybírá optimální GPU poskytovatele na základě parametrů, jako jsou:

  • Geografická poloha a latence: Dává přednost poskytovatelům blíže k uživatelům, aby se snížila latence.

  • Dostupnost zdrojů: Vyberte pouze poskytovatele s dostupnými GPU schopnými splnit pracovní zátěž.

  • Náklady: Optimalizace cen na základě rozpočtu uživatele.

2.2 Proces

  1. Uživatel vytváří příkaz k nasazení na chytrém kontraktu.

  2. Poskytovatelé naslouchají požadavkům a zasílají nabídky.

  3. Eigen AVS spouští párovací algoritmus, vybírá poskytovatele na základě:

  • Hodnocení uživatelů: Důvěryhodnost na základě předchozích zpětných vazeb.

  • Úroveň sázky (staking): Poskytovatelé s vysokými sázkami mají přednost.

  • Náhodný faktor: Zvyšuje spravedlnost.

3. Tiering System: Systém úrovní poskytovatelů

3.1 Decentralizace GPU

Spheron rozdělí GPU do různých úrovní a zajišťuje optimalizaci zdrojů:

  • Ultra High Tier: Nejlepší GPU (např. NVIDIA H100) pro úkoly trénování velkých AI modelů.

  • Medium Tier: Určeno pro úkoly inference a zpracování různorodých úloh.

  • Entry Tier: Vhodné pro jednoduché úkoly, jako je inference malých modelů.

3.2 Kritéria pro úrovně

  • Uptime: Doba provozu poskytovatele v každém cyklu.

  • Míra dokončení úkolu: Odráží efektivitu poskytovatele.

  • Zpětná vazba uživatelů: Hodnocení na základě předchozího použití.

3.3 Odměny a tresty

  • Vysoce hodnocení poskytovatelé získávají vyšší odměny.

  • Pokud dojde k porušení, stake (sázka) poskytovatele bude snížena.

4. Slark Node: Důkaz schopnosti GPU

Slark Nodes jsou mechanismem dohledování kvality GPU poskytovatelů, zajišťují, že pouze skutečně schopné zdroje budou využity.

4.1 Jak to funguje

  1. Náhodná výzva: Slark Nodes zasílají požadavky na kontrolu GPU poskytovateli.

  2. Ověření: GPU musí dokončit test výpočtů, aby prokázalo svůj výkon.

  3. Odměny: Slark Nodes získávají odměny za detekci a ověření platného poskytovatele.

4.2 Zpracování podvodů

  • Poskytovatelé, kteří nesplňují požadavky, budou potrestáni snížením stake.

  • Slark Nodes jsou také hodnoceny a klasifikovány na základě přesnosti při ověřování.

5. Systém plateb a token SPHN

5.1 Platby onchain

  • Všechny transakce v síti jsou prováděny prostřednictvím chytrých kontraktů, což zajišťuje transparentnost a bezpečnost.

  • Uživatelé mohou platit různými typy tokenů, ale nativní token SPHN je osvobozen od poplatků za transakce.

5.2 Finanční úschova

  • Systém úschovy drží peníze do vyřízení úkolu, což zajišťuje ochranu jak pro uživatele, tak pro poskytovatele.

5.3 Automatické odměny

  • GPU poskytovatelé získávají automatické odměny, když jsou zdroje využity, což podporuje aktivní účast.

6. Aplikovatelnost technologie

6.1 Trénink velkých AI modelů

  • Ultra High GPU v síti Spheron jsou vhodné pro trénink velkých jazykových modelů jako GPT nebo BERT.

6.2 Inference v reálném čase

  • Systém poskytuje GPU blízko uživatelům s nízkou latencí, ideální pro aplikace jako autonomní vozidla a rozpoznávání obrazů.

6.3 Simulace a renderování

  • Spheron podporuje filmové studia a herní společnosti při renderování složité grafiky a simulaci fyziky.

Závěr

Technologie Spheron Network není jen významným krokem vpřed v oblasti decentralizovaných GPU, ale také důkazem revolučního přístupu k výpočetním zdrojům. S pokročilými mechanismy jako Eigen AVS, Slark Nodes a komplexním systémem úrovní Spheron nejen zvyšuje výkon, ale také přináší spravedlivější, transparentnější a efektivnější ekosystém pro AI a ML.

Pokud jste vývojář, výzkumník nebo startup hledající efektivní GPU řešení, Spheron Network je budoucnost.

Objevte více na oficiálních stránkách Spheron Network: https://www.spheron.network/

#DePIN #layer1