一文讀懂Gensyn GPU算力網(wǎng)絡(luò)
前言
在傳統(tǒng)的云計算解決方案中，計算資源通常是由一些大型的數(shù)據(jù)中心，如AWS、阿里云等提供，其能夠提供優(yōu)質(zhì)的算力資源，但同時也對應(yīng)著高昂的成本。去中心化云算力則是一種新的模式，其利用區(qū)塊鏈技術(shù)，允許全球范圍內(nèi)的計算資源成為網(wǎng)絡(luò)的階段，這些節(jié)點可以提供算力資源并獲得代幣激勵。去中心化算力的應(yīng)用場景較為豐富，如圖形渲染、視頻轉(zhuǎn)碼、人工智能和機器學習等等。
在這輪牛市中，AI無疑是市場青睞的敘事之一，AI行業(yè)發(fā)展速度極快，每三個月的計算復(fù)雜性就可能翻一倍，使得行業(yè)對算力的需求劇增。在這種背景下，去中心化算力需求不斷加重成本，對于從事機器學習相關(guān)行業(yè)并尋求云計算服務(wù)的個人和小微企業(yè)并不友好。
Gensyn的目的是通過去中心化實現(xiàn)AI民主化，從而降低學習所需的算力成本。Gensyn基于Substripe協(xié)議，通過智能合約促進機器學習任務(wù)的分配和獎勵，另外還致力于創(chuàng)造一個大規(guī)模分布式深度學習的計算協(xié)議，結(jié)合概率學習證明和加密貨幣及激勵機制，為AI領(lǐng)域帶來更高效、可擴展的計算模式。本文將基于Gensyn的協(xié)議的產(chǎn)品，詳細分析其運行邏輯及賽道發(fā)展現(xiàn)狀等。
Gensyn簡介
Gensyn是專用于機器學習的GPU算力網(wǎng)絡(luò)，通過世界各地限制的、具有機器學習能力的長尾計算設(shè)備（例如小型數(shù)據(jù)中心、個人游戲電腦、Mac等）來提高計算能力，用于機器學習。協(xié)議目前還處于開發(fā)階段，產(chǎn)品階段性開發(fā)已基本完成，目前暫未推出經(jīng)濟模型，未來將會上線于波卡生態(tài)。
Gensyn的團隊位于英國倫敦，聯(lián)合創(chuàng)始人有著計算機博士學位，很早就進軍區(qū)塊鏈行業(yè)，其他成員也都有人工智能相關(guān)工作經(jīng)驗，目前團隊仍在招聘中。團隊資金相對充足，有一定的投資陣容，曾在21年7月份就得到了110萬美元的資金支持；22年3月份獲得由Eden Block的650萬美元的種子輪融資；23年6月份獲得了a16z的4300萬美元的A輪融資，得到了其他不少資方的認可，團隊表示這輪資金將用于擴大團隊規(guī)模，加速協(xié)議的推出。
生態(tài)參與者
Gensyn生態(tài)角色包括以下四種：提交者、解決者、驗證者和舉報者。
提交者指的是Gensyn的用戶，負責提交需要被計算的任務(wù)同時支付相應(yīng)的費用。
解決者是項目的主要工作者，需要對模型進行訓練并生成證明以便驗證者的檢查。
驗證者是生態(tài)關(guān)鍵角色，在機器學習中模型訓練通常是一個非確定性的過程，因為涉及到隨機初始化、算法優(yōu)化以及數(shù)據(jù)擾動，因此驗證者是非確定性訓練過爭執(zhí)和確定性計算相連接的關(guān)鍵，通過解決這的數(shù)學證明進行驗證，將模型的輸出與預(yù)期的結(jié)果進行對比，從而確保模型是可靠的。
舉報者則是系統(tǒng)的最后保證，需要審查驗證者的工作并提出挑戰(zhàn)，從而獲得獎勵。
運行流程
Gensyn產(chǎn)品的運作流程包括了任務(wù)提交、模型訓練、證明生成、驗證證明、挑戰(zhàn)及結(jié)算這六個環(huán)節(jié)，其中模型訓練環(huán)節(jié)是在鏈下進行，驗證證明和經(jīng)濟激勵等是在鏈上。
（1）首先提交者需要上傳任務(wù)和超參數(shù)的元數(shù)據(jù)、模型二進制文件、公開課方位的預(yù)處理訓練數(shù)據(jù)這三種類型的文件，這部分文件是機器學習模型訓練中的關(guān)鍵組成部分；
（2）經(jīng)過分析后，任務(wù)會進入到公共任務(wù)池中，單個解決者被選擇出來執(zhí)行該任務(wù)，解決者會根據(jù)提交者上傳的云數(shù)據(jù)、提供的模型以及訓練模型進行執(zhí)行；
（3）在執(zhí)行訓練任務(wù)的同時，解決者還需要按照計劃的時間間隔來設(shè)置檢查點并儲存訓練過程中的元數(shù)據(jù)，從而生成學習證明，以便后續(xù)的優(yōu)化步驟能夠由驗證者準確的復(fù)制。這一過程是構(gòu)建一組已經(jīng)證明的、預(yù)訓練的基礎(chǔ)模型，為后續(xù)的優(yōu)化步驟提供基礎(chǔ)；
（4）在任務(wù)完成之后，解決者需要在鏈上標明任務(wù)的完成情況，并將學習證明放在公開可防偽的位置供驗證者方位。驗證者從公共任務(wù)池獲取驗證任務(wù)，重新運行部分證明并進行距離結(jié)算，區(qū)塊鏈會使用這些距離來確定驗證是否是與學習證明匹配。
（5）在驗證學習證明之后，舉報者可以復(fù)制驗證者的工作，來檢查工作是否能夠正確執(zhí)行。如果舉報者認為驗證已經(jīng)被錯誤的執(zhí)行，他們可以向驗證者發(fā)起仲裁挑戰(zhàn)，從而獲得獎勵。該獎勵來自于驗證者的存款或獎勵池。
（6）在該過程中，參與者根據(jù)概率性檢查和確定性檢查的結(jié)論來獲得對應(yīng)的報酬。
成本效益
大規(guī)模企業(yè)級用戶有著足夠的預(yù)算，更傾向于選擇中心化的算力服務(wù)。Gensyn的用戶群體更多的是從事機器學習的小微企業(yè)、個人開發(fā)者或是科研團隊，這類人群對價格較為敏感，難以接受高昂的算力成本。去中心化機器學習的最大優(yōu)勢在于降低用戶的成本投入，按照Gensyn目前官方公布的成本來看，其價格僅有0.4美元/小時，相比較于同等算力的AWS的2美元/小時，成本足足下降訓了80%。
圖片來源：https://docs.gensyn.ai/litepaper#scale-and-cost-efficiency
機遇與風險
Gensyn側(cè)重的群體是對算力成本較為敏感的用戶，面對的需求市場規(guī)模較為消腫。雖然協(xié)議愿景是貼合市場當下的熱議話題的，但是還存在很多風險因素，如在開始流程時提交者需要上傳模型框架、訓練數(shù)據(jù)和超參數(shù)等給Gensyn網(wǎng)絡(luò)，如果是使用開源的數(shù)據(jù)則并不涉及隱私問題，但如果是上傳自己的構(gòu)建的模型，則會導(dǎo)致信息泄露。
不同設(shè)備使用Gensyn網(wǎng)絡(luò)在計算能力、存儲容量和網(wǎng)絡(luò)連接等方面會存在較大差異。由于Gensyn需要在不同的設(shè)備之間傳輸模型參數(shù)、任務(wù)和驗證信息，處于較低的網(wǎng)絡(luò)寬帶設(shè)備可能會導(dǎo)致傳輸延遲的問題，影響任務(wù)的分配和結(jié)果驗證，因此設(shè)備之間的差異性也會影響系統(tǒng)的運行效率。
總結(jié)
Gensyn是專注于機器學習的GPU算力網(wǎng)絡(luò)，將開發(fā)者和解題者聯(lián)系起來，利用世界各地的資源來降低機器學習的成本。協(xié)議的愿景目標貼合市場敘事，屬于當下AI熱點話題，但是目前協(xié)議還處于開發(fā)階段，傾向于小微企業(yè)、個人開發(fā)者和科研團隊這類對價格敏感的用戶群體，市場規(guī)模還比較小，落地發(fā)展還將面臨很大的挑戰(zhàn)。
以上就是Gensyn的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于Gensyn的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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