شبکه‌های GPU غیرمتمرکز: راه‌حلی مقیاس‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه برای AI
شبکه‌های GPU غیرمتمرکز: راهی برای دسترسی آسان و مقرون‌به‌صرفه به هوش مصنوعی
هوش مصنوعی به قدرت محاسباتی نیاز دارد، مانند اینکه مغز ما به اکسیژن نیاز دارد. بدون این قدرت، سیستم‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند به درستی عمل کنند یا بهبود یابند. راه‌حل‌های محاسباتی رایج هوش مصنوعی معمولاً به پلتفرم‌های ابری مانند AWS و Google Cloud وابسته هستند یا شرکت‌ها از GPU و TPUهای خود استفاده می‌کنند. اگرچه این گزینه‌ها انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را ارائه می‌دهند، اما می‌توانند هزینه‌بر و پیچیده باشند، به‌ویژه برای استارتاپ‌ها.
مزایای شبکه‌های محاسباتی غیرمتمرکز
به گفته سیدورد دیکسترا، یکی از بنیان‌گذاران نوسانا، شبکه‌های محاسباتی غیرمتمرکز می‌توانند جایگزین مطلوبی باشند. او در AMA زنده Cointelegraph به بیان مزایای این سیستم پرداخت. نوسانا در ژانویه 2025 بازار GPU خود را راه‌اندازی کرد که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا به قدرت یک شبکه GPU غیرمتمرکز برای آموزش و استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی دسترسی پیدا کنند و در عین حال به مالکان GPU اجازه می‌دهد تا سخت‌افزار خود را اجاره دهند.
دست‌یابی به منابع غیرمستغلات
دیکسترا توضیح داد: «ما به منابع زیر استفاده‌شده در سراسر جهان دسترسی پیدا می‌کنیم و این امر برای شرکت‌ها و توسعه‌دهندگانی که به مقیاس‌پذیری نیاز دارند، بسیار مقرون‌به‌صرفه‌تر است.» همچنین، با پردازش داده‌ها نزدیک‌تر به منبع، تأخیرها را کاهش می‌دهیم و آزمایش هوش مصنوعی را تسریع می‌کنیم.
کاربردهای متنوع شبکه‌های GPU غیرمتمرکز
این شبکه‌ها در صنایع مختلف کاربردهای گسترده‌ای دارند و به‌ویژه برای وظایف استنتاج هوش مصنوعی بسیار مناسب هستند. در Web3، بسیاری از پلتفرم‌ها با مدل‌های زبانی بزرگ و سیستم‌های تولید تصویر از این قابلیت‌های محاسباتی پیشرفته بهره‌مند می‌شوند. برخی دیگر از کاربردها شامل بهداشت برای کشف دارو و تشخیص، خودروسازی برای خودروهای خودران و مالی و همچنین عوامل هوش مصنوعی می‌باشد.
مدل‌های از پیش ساخته شده برای توسعه‌دهندگان
ساخت مدل‌های هوش مصنوعی از ابتدا ممکن است زمان‌بر و منابع‌طلب باشد، بنابراین این پلتفرم مجموعه‌ای از الگوها را با مدل‌های هوش مصنوعی از پیش ساخته شده ارائه می‌دهد که از LLMها برای نیازهای مختلف پشتیبانی می‌کنند. دیکسترا بر این نکته تأکید کرد که «کسب‌وکارها می‌توانند از الگوهای ما به‌عنوان یک نقطه شروع استفاده کنند که به نیازهای رایج صنعتی متناسب است.»
پروژه‌های فعال در نوسانا
از پروژه‌های فعال که از منابع نوسانا بهره‌مند شده‌اند می‌توان به Sogni AI اشاره کرد که هزینه‌ها را کاهش داده و عملیات خود را گسترش داده است، و Ocada که عوامل هوش مصنوعی را با قدرت محاسباتی نوسانا ادغام کرده است تا لایه کاربردی خود را بهینه کند. همچنین AlphaNeural، بازاری غیرمتمرکز برای مدل‌ها و مجموعه‌های داده‌های هوش مصنوعی، به‌سرعت مدل‌های خود را مستقر کرده است.
حمایت از شبکه نوسانا
شبکه نوسانا با ترکیبی از مالکان مستقل GPU و ارائه‌دهندگان بزرگ پشتیبانی می‌شود: تقریباً 75% از GPUهای موجود در این شبکه از مشارکت‌کنندگان فردی در سراسر جهان تأمین می‌شود و باقی‌مانده از ارائه‌دهندگان معتبر GPU مانند Render و PikNick است که به امنیت، قابلیت اطمینان و عملکرد نوسانا افزوده‌اند.
ایمن‌سازی و اعتماد در شبکه‌های غیرمتمرکز
میزبان‌های GPU در نوسانا ملزم به سهام‌گذاری ارز $NOS هستند تا اطمینان حاصل شود که تنها شرکت‌کنندگان مورد اعتماد قدرت محاسباتی را ارائه می‌دهند. آنها همچنین مشوق‌ها و پاداش‌های مبتنی بر عملکرد دریافت می‌کنند.
آینده هوش مصنوعی غیرمتمرکز
دیکسترا در پایان گفت: «ما در حال حاضر تنها در ابتدای انقلاب هوش مصنوعی هستیم و غیرمتمرکزسازی کلید دسترسی بیشتر به هوش مصنوعی است. اما باید نکات مهمی را در نظر داشته باشیم؛ مانند تأمین امنیت و اعتماد، تعیین پروتکل‌ها و APIهای استاندارد و استفاده از راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر که این همان چیزی است که ما در نوسانا انجام می‌دهیم. اینگونه می‌توانیم راه را برای یک چشم‌انداز هوش مصنوعی قابل دسترس و کارآمد هموار کنیم.»
