GPU 聚合器可以用非技術性的方式描述爲一個樞紐，在這裏，來自各種來源的閒置或很少使用的圖形處理單元、GPU 能力被收集並提供給需要它的用戶。因此，您可以將其視爲一個可供使用的可用處理能力池。
長話短說
去中心化 GPU 聚合器使高性能計算的訪問變得民主化。通過點對點網絡利用未充分利用的資源，它們使個人和小型企業都能夠以更實惠的價格獲得強大的 GPU 功能。
這些平臺促進了效率和資源利用率的提高。通過利用來自各種來源的閒置 GPU，分散式聚合器可以高效地分配工作負載，最大限度地提高計算能力，並且與傳統雲解決方案相比，可能降低總體處理成本。
區塊鏈技術促進了透明度和安全性。去中心化的 GPU 聚合器利用區塊鏈創建一個安全透明的市場，用於買賣處理能力。這減少了對單一提供商的依賴，並增強了系統內的信任。
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🔆 去中心化 GPU 聚合器
去中心化 GPU 聚合器是一個平臺，它使用區塊鏈幫助人們租用 GPU 或購買使用 GPU 進行所需計算的權利。由於許多其他雲提供商使用服務器來執行其操作，因此它基於一組分佈式參與者的個人計算機、數據中心，甚至是加密貨幣挖礦機。
📀 去中心化 GPU 聚合器如何工作？
分散式 GPU（圖形處理單元）聚合器被視爲不斷髮展的數字發明生態系統的解決方案。這些項目旨在通過將未在任何地方使用的 GPU 整合在一起，實現計算能力的平等分配。現在讓我們研究一下分散式 GPU 聚合器的工作原理。
1. 去中心化 GPU 解決方案的概念
傳統計算設備通常將計算資源集中在少數人手中。去中心化 GPU 項目通過鼓勵合作和友誼來挑戰這種不公平現象。
這些項目並不擁有 GPU，而是聚合多個貢獻者的閒置 GPU，並讓廣大用戶能夠使用。
2. 渲染網絡：一種點對點解決方案：
- 一個令人印象深刻的例子是渲染網絡。這個高性能分佈式 GPU 渲染網絡將需要執行渲染作業的用戶與擁有空閒 GPU 的個人連接起來
> 它是如何工作的？開發人員、藝術家和提供商可以通過執行渲染來換取 $RNDR 代幣，從而將閒置的 GPU 貨幣化。這些代幣在網絡內流通，爲快速擴展或計算密集型任務提供基礎設施彈性。
3. IO.NET：去中心化 GPU 集羣：
- IO.NET 採用了一種新穎的方法。它不是訪問單個 GPU 實例，而是在多個位置創建分散的 GPU 集羣。
- 考慮將不同所有者的 GPU 自動組合成一個組合集羣，以開放計算能力的團結。（強調 AI 和 ML 工作負載的可靠性、安全性和可負擔性。）
> 它是如何工作的？io.net 從獨立數據中心、加密礦工和其他硬件網絡收集 GPU，形成一個去中心化的計算能力池。
IO 幣（$IO ）是 IOG 網絡的本土貨幣，爲 GPU 租賃者（用戶）、GPU 所有者（供應商）和 IO 幣持有者（社區）提供經濟激勵。
用戶利用 $IO 部署 GPU 集羣並執行無服務器模型推理，而供應商則通過接收 $IO 付款將其未充分利用的 GPU 能力貨幣化。代幣持有者通過質押 $IO 來幫助保護網絡，從而協調網絡增長和採用的激勵措施。
🏵️ GPU 聚合器的類型
此外，市場上有不同類型的去中心化 GPU 聚合器，每種聚合器都有自己的池化和共享處理能力的方式。
1.通用 GPU 聚合器：
這些平臺也非常靈活。它充當一個市場，讓用戶可以找到擁有多餘顯卡的人來處理任何類型的工作（或任何任務）。
本質上，這就像你們彼此借出或借入計算資源。這裏可以進行加密貨幣挖掘，在這個平臺上可以進行數據處理，使用像 Render Network 這樣的解決方案支持機器學習；通過這樣的平臺也可以進行科學計算。
> 示例 - Render Network、Nosana、Akash、Gaimin、Aethir
2. ML 專用的 GPU 聚合器：
我們正在研究的第二類僅適用於機器學習 (ML) 任務。它們將用戶與針對訓練和運行復雜模型而優化的 GPU 連接起來。
這對於從事 AI 項目的研究人員、開發人員和公司非常有用。可能會提供專門支持機器學習工作流程的附加功能或軟件。
> 示例 - 回顧 Ai、Bittensor
3. 混合聚合器：
他們在設計過程中同時利用了通用方法和 ML 特定方法——混合就在這裏發生。
它們將多種類型的 GPU 整合在一起，然後在其上方放置一個抽象層，通過管理與網絡相關的一切來簡化用戶的事情，同時可能提供特定於機器學習領域的工具，以便從事這些活動的人們更容易參與該領域（如果您對機器學習一無所知但仍然需要強大的計算能力，這可能會很有用）。
> 示例 - IO.NET
💡 爲什麼我們需要去中心化的 GPU 聚合器？
民主化訪問：集中式解決方案可能價格昂貴且可用性有限。分散式 GPU 聚合器旨在創建一個對等網絡，任何擁有備用 GPU 的人都可以貢獻處理能力。這可以讓個人和小型企業更方便、更經濟地獲得高性能計算。
提高效率：通過利用來自各個來源的未充分利用的 GPU，與傳統雲選項相比，分散聚合器可以提供更低的總體處理成本。
資源利用率：分散式聚合器利用不同設備上的閒置 GPU，最大限度地提高計算能力。它們不依賴單箇中央服務器，而是高效地分配工作負載。
透明度和安全性：區塊鏈技術可用於創建一個安全透明的 GPU 處理能力買賣市場。這可以減少對單一供應商的依賴，並提高對系統的信任度。
🔬 資源
> 幣桌
> Flagship.fyi
> Nvidia 博客
> 德品中心
> 數據錢包
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人工智能 (AI) 已成爲人類活動的中心焦點。訓練和完善 AI 模型需要巨大的計算能力。這推動了基於區塊鏈的計算項目的快速增長，這些項目提供了一種去中心化的方法來滿足這些處理需求。不要消失
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