DePin Supercycle: Das nächste große Ding in der Blockchain

Montag, Juli 1, 2024 7:48 AM
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DePin Supercycle: Das nächste große Ding in der Blockchain cover

Krypto-Analysten sagen einen Decentralized Physical Infrastructure Network (DePin) Supercycle voraus, angetrieben von Web3- und KI-Fortschritten, die an die frühe Internet-Ära erinnern. DePin zielt darauf ab, Anwendungen zu dezentralisieren, die derzeit von Tech-Giganten wie AWS und Google Cloud dominiert werden. Der KI-Sektor ist besonders aktiv, mit einer wachsenden Nachfrage nach GPUs, da KI-Modelle immer komplexer werden. Projekte wie io.net und Aethir sollen frühzeitig bedeutende Marktanteile sichern. DeFi-Analyst Cyril verweist auf Altcoins wie Helium’s MOBILE, OriginTrail’s TRAC und Nosana’s NOS als potenzielle Akteure im DePin-Ökosystem. Weitere bemerkenswerte Token sind Theta Network’s THETA für dezentrales Videostreaming und The Graph’s GRT zur Organisation von Blockchain-Daten für effiziente Web3-Anwendungen. Render (RNDR) und Filecoin (FIL) tragen ebenfalls zur DePin-Infrastruktur bei und zeigen die wachsende Integration von Blockchain in realen Anwendungen.

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Theta EdgeCloud startet GPU-Cluster für verbesserte KI-Modelltraining
Theta EdgeCloud hat eine bedeutende Verbesserung eingeführt, indem es Nutzern ermöglicht, GPU-Cluster zu starten, die für das Training großer KI-Modelle unerlässlich sind. Diese neue Funktion ermöglicht die Erstellung von Clustern, die aus mehreren GPU-Knoten desselben Typs innerhalb einer bestimmten Region bestehen, und erleichtert die direkte Kommunikation zwischen den Knoten mit minimaler Latenz. Diese Fähigkeit ist entscheidend für das verteilte Training von KI-Modellen, da sie die parallele Verarbeitung über Geräte hinweg ermöglicht. Folglich können Aufgaben, die traditionell Tage oder Wochen in Anspruch nahmen, um sie auf einer einzelnen GPU abzuschließen, nun in Stunden oder sogar Minuten erledigt werden, was den Entwicklungszyklus für KI-Anwendungen erheblich beschleunigt. Die Einführung von GPU-Clustern verbessert nicht nur die Trainingseffizienz, sondern unterstützt auch das horizontale Skalieren, sodass Nutzer bei Bedarf dynamisch weitere GPUs hinzufügen können. Diese Flexibilität ist besonders vorteilhaft für das Training großer Basis-Modelle oder Architekturen mit mehreren Milliarden Parametern, die die Speicherkapazität einer einzelnen GPU überschreiten. Die Nachfrage nach dieser Funktion wurde von zahlreichen EdgeCloud-Kunden geäußert, darunter führende KI-Forschungseinrichtungen, was ihre Bedeutung für die fortlaufende Entwicklung von Theta EdgeCloud als erstklassige dezentrale Cloud-Plattform für KI, Medien und Unterhaltung unterstreicht. Um mit GPU-Clustern auf Theta EdgeCloud zu beginnen, können Nutzer einem einfachen dreistufigen Prozess folgen. Dazu gehört die Auswahl des Maschinentyps, die Wahl der Region und die Konfiguration der Cluster-Einstellungen wie Größe und Container-Image. Sobald der Cluster erstellt ist, können Nutzer über SSH auf die GPU-Knoten zugreifen, was es ihnen ermöglicht, verteilte Aufgaben effizient auszuführen. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform eine Echtzeit-Skalierung des GPU-Clusters, sodass Nutzer nahtlos auf sich ändernde Arbeitslasten reagieren können. Insgesamt positioniert diese neue Funktion Theta EdgeCloud als wettbewerbsfähigen Akteur im Bereich der dezentralen Cloud, insbesondere für KI-gesteuerte Anwendungen.
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