ظهور محاسبات غیرمتمرکز، بهویژه از طریق شبکههای GPU، در سالهای اخیر توجه قابل توجهی را ایجاد کرده است. بسیاری از پروژههای نوظهور با هدف استفاده از آنچه برخی به عنوان پتانسیل استفاده نشده منابع محاسباتی توزیع شده میدانند، استفاده میکنند و جایگزینی برای سیستمهای مبتنی بر ابر سنتی ارائه میدهند.
اما یک سوال کلیدی باقی می ماند: آیا تقاضای واقعی بازار برای شبکه های GPU غیرمتمرکز وجود دارد؟ و اگر چنین است، چه نیروهای محرکی پشت این مطالبه هستند و چه چالش هایی در پیش است؟
تقاضای رانندگی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
برنامههای کاربردی هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در خط مقدم تقاضا برای شبکههای GPU غیرمتمرکز بودهاند. این فناوریها به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند، بهویژه برای کارهایی مانند آموزش مدلهای یادگیری عمیق، اجرای شبیهسازیهای مقیاس بزرگ و پردازش مجموعه دادههای وسیع. راهحلهای GPU سنتی از ارائهدهندگان ابری مانند خدمات وب آمازون (AWS) و Google Cloud میتوانند از عهده این وظایف برآیند، اما با هزینههای بالا و محدودیتهای مقیاسپذیری همراه هستند. در مقابل، شبکههای GPU غیرمتمرکز انعطافپذیری را برای مقیاسبندی ارائه میکنند، در حالی که بارهای کاری را در یک شبکه جهانی از منابع محاسباتی توزیع میکنند، که خطر خرابی را کاهش میدهد و کارایی را افزایش میدهد.
این رویکرد غیرمتمرکز می تواند نیازهای محاسباتی رو به رشد را برآورده کند…