La course à la domination de l'IA alimente une demande croissante de GPU, et elle n'est plus confinée aux centres de données des grandes entreprises technologiques.
Bien que les centres de données centralisés fonctionnent encore, ils sont coûteux et ne peuvent tout simplement pas suivre la demande de GPU, ce qui entraîne des goulets d'étranglement dans l'approvisionnement.
Les réseaux de GPU décentralisés changent la donne en regroupant des ressources de calcul inactives provenant de centres de données indépendants, de mineurs et d'individus, offrant une puissance de calcul évolutive, moins chère et plus accessible pour les applications qui en ont besoin.
Un nombre croissant de projets exploitent le potentiel des GPU décentralisés, ouvrant de nouvelles voies dans des domaines allant de l'IA et de l'apprentissage automatique à la création graphique et aux simulations scientifiques.
J'ai organisé le paysage des protocoles GPU en utilisant des catégories fonctionnelles pour mieux saisir comment chaque projet est positionné.
Certains protocoles s'intègrent naturellement dans plus d'une catégorie, reflétant leurs modèles hybrides et leurs cas d'utilisation chevauchants.
Le cadre se décompose comme suit :
• Réseaux de calcul et d'inférence AI : Protocoles alimentant l'entraînement AI, l'inférence, les charges de travail LLM et l'accélération de l'apprentissage automatique.
• Rendu, vidéo et calcul visuel : Projets fournissant de la puissance GPU pour le rendu, le streaming vidéo, le transcodage et les charges de travail créatives.
• Réseaux de calcul ZK / cryptographie : Réseaux optimisés pour les preuves à divulgation nulle de connaissance et les calculs cryptographiques, propulsés par GPU/ASIC.
• Réseaux GPU Edge, DePIN et distribués : Plateformes agrégeant la puissance GPU à travers une infrastructure physique décentralisée et des nœuds de périphérie.
• Calcul Cloud et réseaux GPU hybrides :
Des clouds décentralisés à usage général qui combinent le calcul GPU avec le stockage et des ressources hybrides.
• Plateformes de monétisation des jeux et GPU : Réseaux permettant aux joueurs et aux individus de monétiser la puissance GPU inutilisée à travers des cas d'utilisation AI, de minage et de rendu.
Voici la liste sélectionnée de 40 projets remarquables.
@rendernetwork : Plateforme de rendu GPU qui exploite la puissance GPU inutilisée pour répondre aux besoins de rendu pour la modélisation 3D, l'imagerie AI générative et les flux de travail visuels. Elle prend en charge des moteurs de rendu populaires comme OctaneRender et Blender.
@akashnet_ : Plateforme de cloud computing qui permet un calcul rentable et évolutif pour les applications AI, d'apprentissage automatique et de blockchain en connectant les utilisateurs avec des ressources GPU inutilisées aux développeurs ayant besoin de calcul haute performance.
@AethirCloud : Réseau d'infrastructure de cloud computing décentralisé qui agrège et fournit un accès rentable à la puissance GPU de niveau entreprise pour les applications AI et de jeux.
@ionet : Réseau d'infrastructure GPU qui exploite les GPU sous-utilisés pour les charges de travail AI et d'apprentissage automatique, offrant déploiement en cluster, location de GPU inutilisés et accès instantané via la blockchain.
@ankr : La blockchain Neura d'Ankr dispose d'un marché GPU décentralisé, pour accéder aux ressources GPU et aux services AI, connectant les utilisateurs avec un réseau mondial de fournisseurs de GPU au lieu de dépendre de fournisseurs de cloud centralisés.
@gpunet : Couche de mise en réseau GPU native qui connecte de grands clusters de GPU provenant de centres de données du monde entier avec des fournisseurs indépendants, permettant à quiconque ayant une capacité inutilisée de devenir fournisseur.
@cysic_xyz : Réseau de calcul full-stack qui utilise une combinaison de puces ASIC spécialisées et d'un réseau de GPU piloté par la communauté pour offrir des preuves ZK plus rapides, moins chères et plus décentralisées.
@NetMindAI : Plateforme de calcul AI décentralisée qui exploite un réseau mondial de GPU inutilisés pour la formation AI, l'inférence et d'autres services. Son produit principal, NetMind Power, fournit un calcul haute performance pour les tâches d'apprentissage automatique.
@octa_space : Infrastructure cloud décentralisée avec un marché où les utilisateurs peuvent prêter et louer des ressources GPU pour des tâches computationnelles intensives, y compris l'AI et l'apprentissage automatique.
@nucocloud : Plateforme de cloud computing qui connecte ceux qui ont besoin de puissance de calcul aux fournisseurs, offrant une alternative moins chère aux services cloud traditionnels en regroupant des ressources inutilisées.
@iEx_ec : Boîte à outils de calcul confidentiel décentralisée qui aide les développeurs à créer des applications préservant la vie privée. Dispose également d'un marché où les utilisateurs peuvent accéder aux ressources GPU, aux applications et aux ensembles de données.
@bittensor : Marché AI qui démocratise le développement AI en utilisant son jeton natif, $TAO, pour inciter les modèles AI à collaborer et à partager l'intelligence machine collective.
@SpheronFDN : Plateforme cloud et réseau de calcul, avec un marché où quiconque peut accéder, déployer et monétiser des ressources GPU et CPU mondiales pour alimenter des applications AI, Web3 et basées sur des agents.
@golemproject : Marché P2P open-source pour la puissance de calcul, permettant aux utilisateurs de partager et d'échanger des ressources numériques inutilisées telles que CPU, GPU et autres sur la blockchain.
@Livepeer : Réseau d'infrastructure vidéo avec un marché P2P où les utilisateurs peuvent contribuer des ressources GPU pour des charges de travail telles que le traitement vidéo alimenté par l'IA et le transcodage.
@nosana_ai : Marché GPU pour l'inférence IA, où les utilisateurs d'IA peuvent se connecter pour accéder à une puissance de calcul bon marché fournie par des propriétaires de GPU avec du matériel de calcul inactif.
@aleph_im : Réseau de cloud computing P2P qui fournit un stockage décentralisé, un calcul confidentiel et un accès aux ressources GPU pour des charges de travail à haute performance.
@gensynai : Protocole de calcul en apprentissage machine, avec un marché mondial pour le calcul IA. Il connecte les personnes avec du matériel inutilisé, y compris des GPU, avec des développeurs qui ont besoin de la puissance de calcul pour entraîner des modèles IA.
@CUDOS_ : CUDOS Intercloud fournit un accès à des ressources de calcul distribuées mondialement, telles que des GPU et des CPU, pour l'IA, le calcul haute performance, le Web3 et les charges de travail de rendu.
@ASI_Alliance : ASICloud est une plateforme de cloud GPU et d'inférence IA par @CUDOS_ et @SingularityNET qui fait évoluer CUDOS Intercloud en une couche de calcul IA et fournit un accès à un marché GPU avec du matériel de niveau entreprise.
@RunOnFlux : FluxEdge offre un cloud de calcul GPU décentralisé qui permet aux utilisateurs d'accéder, de louer ou d'utiliser la puissance GPU pour des tâches telles que l'entraînement de modèles IA et l'exécution de LLM.
@vast_ai : Marché GPU P2P qui rend les GPU de niveau entreprise accessibles à l'échelle mondiale à des prix abordables, offrant jusqu'à 5-6X d'économies sur le calcul GPU.
@AIOZNetwork : Plateforme DePIN alimentée par un réseau mondial de nœuds Edge. Elle permet aux utilisateurs de contribuer leurs ressources GPU et CPU inactives pour alimenter des services tels que l'entraînement de modèles IA et le traitement vidéo.
@exa_bits : Réseau GPU mondial qui comprend à la fois des GPU de niveau entreprise de ses centres de données et des GPU de consommation des utilisateurs, créant un grand pool de ressources de calcul accessibles.
@nodeshiftai : Plateforme cloud décentralisée qui agrège des ressources GPU et de stockage provenant de centres de données indépendants à l'échelle mondiale, les rendant disponibles via une interface unifiée à des coûts réduits.
@fluidstackio : Plateforme de calcul distribué qui fournit une puissance GPU et CPU à la demande aux entreprises et aux sociétés d'IA en regroupant les ressources de serveurs inactifs d'un réseau de centres de données.
@GamerHashCom : Plateforme décentralisée qui permet aux joueurs de gagner en contribuant leur puissance de calcul GPU inactif, principalement utilisée pour le minage de crypto et l'inférence IA.
@oortech : OORT Compute agrège des GPU géo-distribués et d'autres ressources de calcul en périphérie pour fournir un entraînement de modèles d'IA, des inférences et un traitement de données rentables.
@Theta_Network : Le réseau Edge de Theta, EdgeCloud, fournit des capacités de traitement GPU pour alimenter le calcul IA, le streaming vidéo et les tâches de rendu.
@inference_net : Réseau de GPU distribué mondialement utilisé pour exécuter des tâches d'inférence IA pour les LLM, contribué par des utilisateurs qui répondent aux exigences minimales.
@GAIMINglobal : Plateforme de jeu Web3 et réseau de calcul décentralisé qui permet aux joueurs de monétiser la puissance de calcul inoccupée de leur PC en la louant pour alimenter l'IA, le traitement de données et les calculs blockchain.
@heurist_ai : Plateforme de calcul décentralisée et d'IA en tant que service (AIaaS) qui agrège des GPU provenant de propriétaires individuels et de centres de données, pour fournir des services d'IA aux applications et développeurs Web3.
@runpod_io : Le Cloud Communautaire de Runpod est un réseau décentralisé P2P qui connecte des fournisseurs de serveurs individuels vérifiés à des utilisateurs ayant besoin d'un calcul GPU abordable et performant.
@clore_ai : Marché P2P décentralisé qui connecte les propriétaires de GPU haute performance avec des utilisateurs ayant besoin de puissance de calcul pour des tâches comme l'entraînement IA, le rendu 3D et le minage.
@fluence_project : Plateforme de calcul sans cloud avec un réseau distribué de CPU. Ils se sont récemment étendus dans le paysage GPU avec le Fluence GPU Mesh pour l'inférence IA, le fine-tuning et le service de modèles.
@distributeai : Réseau de calcul distribué qui connecte des ressources de calcul inoccupées, y compris des GPU, en un superordinateur, servant les utilisateurs ayant besoin de services d'inférence et d'accès à des modèles IA.
@NodeAIETH : Plateforme décentralisée qui permet aux particuliers et aux entreprises de louer ou prêter des ressources de calcul GPU et IA via un marché sécurisé et transparent.
@gaib_ai : Plateforme d'infrastructure RWAiFi qui s'associe à de grandes entités centralisées comme des centres de données et des fournisseurs de cloud pour tokeniser des GPU de niveau entreprise et leurs flux de revenus.
@_Qubic_ : Réseau de supercalcul qui exploite à la fois la puissance de calcul CPU et GPU pour des tâches décentralisées, en particulier l'entraînement IA, à travers un modèle de Preuve d'Utilité de Travail (uPoW).
@InferixGPU : Marché à la demande qui connecte les propriétaires de GPU sous-utilisés aux utilisateurs ayant besoin de puissance de calcul pour des tâches de calcul visuel et d'IA.
Si vous n'avez pas pu lire l'intégralité du post pour en savoir plus sur les protocoles mis en avant, consultez cette infographie détaillée : "COMPARAISON DES GPU" (TABLE).
Taguer de grands chads pour suivre le secteur des GPU :
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