深度解讀DePIN網絡Aethir如何爲AI與雲遊戲提供驅動力(上)
AI+GPU DePIN是當前Web3行業的熱點,也被認爲是可能引領產業變革的重要賽道。
AI+GPU DePIN的基本邏輯是,通過大量分布在全球的GPU組成去中心化物理基礎設施網絡(Decentralized Physical Infrastructure Networks, DePIN),爲AI訓練和使用提供算力支持。
從目前AI產品的發展來看,這一賽道具備較大潛力。然而,實現一個礦工使用GPU接入並挖礦的網絡相對簡單,挑战在於真正構建一個有價值、有需求的網絡。
Aethir是其中一個備受市場關注的DePIN網絡。3月20日,Aethir在短短2小時內售出60,000個節點,按當時ETH的價格計算,價值超過9,200萬美元。
Aethir節點最初售價爲0.1259 ETH,到5月上漲至1.8232 ETH,漲幅達到14倍,節點累計銷售額達到1.3億美元。
接下來,本文將深入分析Aethir的應用場景、技術實現和生態系統,以探討該項目受到市場青睞的原因。
➤Aethir的應用場景與前景
❚AI訓練和推理
盡管不需要再通過數據論證AI的前景,但AI產業目前仍然處於發展初期,存在巨大的潛力。
OpenAI在2018年發表的一篇文章中統計:"推動AI進步的三個因素:算法創新、數據以及可用於訓練的計算量"。"從2012年到2018年,用於AI訓練的計量量每3.4 個月翻一番。6年間,計算量增加30萬倍"。
另一方面,CSET的一份AI報告中指出:"過剩的需求已經將 GPU 價格推高至零售價的兩倍或三倍。2021 年第二季度 GPU 出貨量爲 1.23 億顆,其中 Nvidia 佔總數的 15.23%,這表明 Nvidia 每季度銷售了約 7500 萬顆 GPU。大多數 GPU 一旦制造出來,就會用於非人工智能應用,例如個人電腦、遊戲或加密貨幣挖礦。"
結論是:GPU供不應求,尤其是對於AI計算,GPU更是稀缺資源。
算力會限制AI程序的進化和發展,尤其是對於初創AI項目,在項目初創階段,自購算力會帶來較大的成本壓力和經濟風險。
而Aethir作爲一個去中心化的GPU DePIN網絡,恰好可以滿足AI產品對算力的需求,尤其是可以幫助初創AI項目度過算法訓練階段。初始AI項目在訓練階段對於第三方算力具有剛需。
一方面,Aethir爲AI產品的訓練以及應用,提供了去中心化的算力支持,有利於AI產業發展。另一方面,爲闲置的零散算力提供了挖礦的機會。
這也正是Aethir DePIN網絡的根本意義——以去中心化的方式整合GPU資源,實現GPU算力的應用最大化和價值最大化。
❚雲遊戲
雲遊戲是什么?
傳統遊戲要在客戶端上執行計算和渲染任務。這就是爲什么很多遊戲玩家要花大價錢購买頂級顯卡。
但是,雲遊戲不同。雲遊戲的好處是,對玩家的客戶端硬件要求不高。並且可以在安卓、蘋果、PC等多種設備上跨設備運行。
因爲,雲遊戲的計算和渲染任務是在雲服務器上執行的,玩家的客戶端就輕松了。普通電腦、手機等就可以玩雲遊戲。
Aethir的DePIN網絡上的這些GPU,就可以作爲雲服務器,來執行雲遊戲的計算和渲染任務。
雲遊戲具有低門檻和跨平台運行的優勢,目前是一個市場藍海。
fortunebusinessinsights報告顯示,2019年以來,北美雲遊戲市場呈現穩定增長趨勢,並預測這一趨勢會持續下去。"2023年全球雲遊戲市場規模爲57.6億,預計2032年增長率1266.2億美元,預測期間的復合增長率爲37.9%。"
❚虛擬現實與物聯網
除了AI和遊戲,AR(增強現實)/VR(虛擬現實)/MR(混合現實)/XR(增強混合現實)產品也需要大型算力,Aethir也可以是這類產品的計算網絡。
作爲去中心化的物理基礎設施網絡,DePIN本身就屬於物聯網了。而在現實應用中,各種傳感器、智能手機、汽車、家電等物聯網設備,在需要計算時,對Aethir的分布式算力也有需求。
➤Aethir的技術實現
❚DePIN網絡
作爲一個DePIN網絡,Aethir由容器、索引器、檢查器三種節點(即礦工)組成,三方互相協作、監督,形成了穩定而安全的去中心化技術構架。
•容器
負責實時執行用戶的遠程計算和渲染任務。容器的核心硬件是GPU,不同性能的GPU爲AI程序的運算和雲遊戲渲染提供不同的算力。
•索引器
負責索引,根據用戶端的需求,爲其匹配適合的容器執行任務。在匹配時,會綜合考慮需求與容器的狀態、服務質量、網絡延遲和費用等因素,從而保障用戶獲得高效、流暢的計算與渲染體驗,同時使全球範圍內的容器節點盡可能的得到充分的利用。
•檢查器
負責評估容器的工作質量。
檢查器在容器節點在注冊、處於待命狀態、執行任務時隨機進行檢查。並且,檢查器負責監控容器的性能,包括計算能力、響應時間、網絡延遲等,並提交給索引器,以便於索引器執行匹配工作。如果檢查器發現容器節點的服務質量不達標,將上傳信息到Aethir網絡,區塊鏈協議將執行對容器節點的懲罰,包括降低其優先級、減少分配任務的概率。
目前,Aethir已經推出了"檢查器所有者門戶"(Checker Owner Portal)和"檢查器客戶端"(Checker Client) GUI/CLI 軟件的測試網版本。其中,"檢查器所有者門戶"用於檢查器節點所有者管理節點,查看和提取獎勵。"檢查器客戶端"用於運行檢查器節點。
容器是Aethir網絡滿足用戶需求的功能保障。
索引器是Aethir網絡的效率保障。
檢查器是Aethir網絡的安全保障。
•Aethir網絡工作流程
應用整合:前面提到的4大需求場景的應用,其开發者需要質押 $ATH 代幣,與Aethir平台進行整合。
發出計算請求:整合以後,各類應用在使用中以及AI應用在訓練時,用戶或开發者向Aethir網絡發出請求。
任務匹配:索引器接受請求,選擇適合的容器執行任務。檢查器對容器的執行情況進行評估。
容器、索引器、檢查器在成功完成各自的任務後,可以獲得代幣獎勵。當然,礦工需要質押$ATH 代幣、以及購买相應節點的NFT,才可以獲得挖礦權。
❚POR共識算法
共識算法是網絡去中心化的關鍵。作爲一個執行計算與渲染任務的DePIN網絡,Aethir使用的是POR共識算法,即 Proof of Rendering,渲染證明。
渲染能力證明綜合驗證事務、投入代幣和工作頻率。每隔15分鐘,Aethir網絡會隨機選擇一些節點來執行驗證事務,從而獲取節點的計算與渲染能力;節點投入代幣本質上是節點的信用承諾,投入的代幣越多,表明節點違約或作惡的概率越低,誠信度越高;節點被選中的頻率越低,被選中執行任務的概率相對越高(同時要考慮節點的性能對用戶需求的匹配度),這樣的設計是爲了保證公平性。
渲染工作證明根據用戶需求被執行的情況,包括處理速度、響應時間和穩定性等指標,作爲節點工作質量的證明。
渲染能力證明和渲染工作證明是節點獲得獎勵的依據,激勵節點更好的在Aethir網絡中執行計算與渲染任務。
Aethir使用OctaneBench組件計算GPU的渲染速度,以OBh(OctaneBench Points per Hour,每小時OctaneBench得分)爲單位,並此作爲需求方計價以及容器節點獎勵的主要計價基礎之一。
❚邊緣計算
邊緣計算是Aethir的重要技術之一,也是Web3應用的核心技術之一。
什么叫邊緣計算呢?前面介紹了雲遊戲,它是將計算和渲染任務交由雲服務器執行,而非由客戶端執行。而邊緣計算,是盡量將任務交給接近用戶端的服務器來執行。
例如,某雲遊戲的蒙特利爾玩家A,在遊戲時發出計算請求。Aethir的索引器選擇一個蒙特利爾的容器節點來執行A的計算任務。另一個鐵嶺玩家B發出渲染請求,索引服務器經過索引,發現沒有鐵嶺的容器節點,於是匹配了一個離得近的杭州的容器來完成B的請求。這就是邊緣計算。執行邊緣計算任務的服務器,稱爲邊緣服務器。
看到這裏,大家應該明白了,作爲一個遍布全球的DePIN網絡,Aethir本身就適合執行邊緣計算。
如果沒有邊緣計算,由距離遠的服務器來完成計算或渲染任務,再傳回相應的信息,效率低下。
Aethir網絡使用了邊緣計算技術,滿足AI、雲遊戲、虛擬現實、物理網等應用對邊緣計算的剛需。
在執行邊緣計算任務時,Aethir將使用算法綜合計算容器節點的計算能力、網絡傳輸能力等,綜合考慮計算、緩存、存儲和傳輸,爲用戶提供盡可能優質的邊緣計算服務。
❚ Aethir Edge
在硬件方面,Aethir已經落地了相關產品。2024 年4 月18日 - Aethir 在迪拜 Token 2049 官方發布會上推出了Aethir Edge。
Aethir Edge是用於邊緣計算的硬件,它採用高通 865 芯片,集成了Aethir的分布式GPU雲基礎設施,可以執行AI、遊戲、實時視頻流等邊緣計算任務,同時參與Aethir網絡挖礦、獲得$ATH 總供應量 23% 的獨家激勵。
可以認爲,Aethir Edge是礦機,其外觀看上去像迷你PC主機(實際具體尺寸不詳)。
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