Các mạng GPU phi tập trung đang làm xáo trộn trò chơi huấn luyện AI. Có tin rằng, các nhà phát triển có thể cắt giảm chi phí huấn luyện của họ ít nhất 30% chỉ bằng cách tận dụng sức mạnh tính toán phân tán thay vì các gã khổng lồ đám mây tập trung.

Hãy nghĩ về điều đó—thuê GPU truyền thống từ các nhà cung cấp lớn tiêu tốn ngân sách rất nhanh. Nhưng khi bạn sử dụng tính toán từ một mạng lưới GPU nhàn rỗi toàn cầu? Kinh tế hoàn toàn đảo ngược. Chi phí thấp hơn, không có giá độc quyền, và tài nguyên có thể mở rộng theo nhu cầu.

Đây không chỉ là cắt giảm chi phí. Đây là dân chủ hạ tầng. Nhiều nhà phát triển có thể truy cập vào sức mạnh nghiêm túc mà không cần bán một quả thận. Liệu đây có thể là chất xúc tác giúp bình đẳng hóa sân chơi cho các dự án AI nhỏ hơn?

Xem bản gốc

Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.

8 thích