JOINER-Projekt: Den Weg für 6G und darüber hinaus im Vereinigten Königreich ebnen

Die Integration von vertraulicher dezentraler Berechnung (CDC) und GPU-Beschleunigung verändert die Landschaft der sicheren und effizienten Datenverarbeitung. Diese Technologien bieten einen bahnbrechenden Ansatz zum Schutz sensibler Informationen und gleichzeitig zur Erreichung unvergleichlicher Rechenleistung. Durch die Nutzung von CDC zur Gewährleistung der Datensicherheit und die Verwendung von GPUs für die Hochgeschwindigkeitsverarbeitung können wir Daten über verteilte Netzwerke sicher verwalten und analysieren und so neue Möglichkeiten für Innovationen erschließen. ## Vertrauliche Dezentrale Berechnung [Vertrauliche dezentrale Berechnung](https://www.twentysix.cloud/blog/articles/confidential-virtual-machine-overview/), oder CDC, ist ein Paradigmenwechsel in der Datenverarbeitung. Sie ermöglicht eine sichere Berechnung sensibler Daten, ohne deren Privatsphäre zu gefährden. Durch den Einsatz kryptografischer Techniken und sicherer Hardware-Enklaven stellt CDC sicher, dass Daten während des gesamten Berechnungsprozesses verschlüsselt bleiben, selbst vor den Rechenknoten. Dieser Ansatz verringert das Risiko von Datenverletzungen und unbefugtem Zugriff. Die Leistung von GPUs, die ursprünglich für die Grafikdarstellung entwickelt wurden, hat sich zu leistungsstarken Parallelverarbeitungsmaschinen entwickelt. Ihre Fähigkeit, zahlreiche Berechnungen gleichzeitig durchzuführen, macht sie ideal zur Beschleunigung einer Vielzahl von Rechenaufgaben, von maschinellem Lernen und wissenschaftlichen Simulationen bis hin zu Datenanalyse und Kryptographie. Durch die Integration von GPU-Beschleunigung in CDC können wir das volle Potenzial beider Technologien ausschöpfen. Diese Kombination bietet mehrere bedeutende Vorteile: * Verbesserte Privatsphäre: CDC stellt sicher, dass Daten während der Berechnung verschlüsselt bleiben, während GPU-Beschleunigung zur effizienten Durchführung komplexer kryptografischer Operationen genutzt werden kann. * Verbesserte Leistung: GPUs können die Ausführung rechenintensiver Aufgaben erheblich beschleunigen, wie z.B. das Training großer Modelle des maschinellen Lernens oder das Knacken kryptografischer Chiffren. * Skalierbarkeit: CDC kann über mehrere Knoten skaliert werden, und GPU-Beschleunigung kann verwendet werden, um die Arbeitslast auf diese Knoten zu verteilen, was die Leistung und Skalierbarkeit weiter verbessert. * Geringere Latenz: Durch das Auslagern rechenintensiver Aufgaben an GPUs können wir die Gesamtlatenz des Berechnungsprozesses reduzieren. ### Unser Ansatz: QEMU-Hypervisor und PCI-Passthrough Um die Vorteile von CDC und GPU-Beschleunigung zu realisieren, haben wir einen neuartigen Ansatz unter Verwendung des [QEMU-Hypervisors](https://www.qemu.org/) und der PCI-Passthrough-Technologie gewählt. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, GPU-Ressourcen innerhalb einer vertraulichen Rechenumgebung sicher zu isolieren. * QEMU-Hypervisor: QEMU, eine vielseitige Virtualisierungsplattform, bietet eine sichere und isolierte Umgebung für den Betrieb virtueller Maschinen. Durch die Nutzung der Fähigkeiten von QEMU können wir eine vertrauenswürdige Ausführungsumgebung (TEE) für vertrauliche Berechnungen schaffen. * PCI-Passthrough: PCI-Passthrough ermöglicht den direkten Zugriff auf Hardwaregeräte, wie z.B. GPUs, von innerhalb einer virtuellen Maschine. Dies ermöglicht es uns, die volle Leistung der GPU zur Beschleunigung von Berechnungen innerhalb des TEE zu nutzen. Durch die Kombination von QEMU und PCI-Passthrough können wir eine leistungsstarke und flexible Plattform für [vertrauliche dezentrale Berechnung](https://aleph.im/) mit GPU-Beschleunigung schaffen. Dieser Ansatz bietet ein hohes Maß an Sicherheit und Leistung und ist für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet, darunter: * Sichere KI und maschinelles Lernen: Training und Bereitstellung von Modellen des maschinellen Lernens auf sensiblen Daten, ohne die Privatsphäre zu gefährden. * Private Datenanalyse: Analyse großer Datensätze unter Wahrung der Vertraulichkeit der Daten. * Blockchain und Kryptowährung: Sicherung von Blockchain-Transaktionen und Mining-Operationen. * Sichere Remote-Rendering: Rendering komplexer Grafiken und virtueller Realitätserlebnisse aus der Ferne, ohne sensible Daten offenzulegen. ### Fazit Die Kombination aus vertraulicher dezentraler Berechnung und GPU-Beschleunigung stellt einen entscheidenden Fortschritt in der sicheren und effizienten Datenverarbeitung dar. Durch die Nutzung der Stärken dieser Technologien können wir drängende Herausforderungen in den Bereichen Datenschutz, Sicherheit und Rechenleistung angehen. Unser innovativer Einsatz von QEMU und PCI-Passthrough bietet ein flexibles und skalierbares Framework, das das transformative Potenzial sicherer Datenberechnung in verschiedenen Anwendungen erschließt.

Der Sektor der künstlichen Intelligenz (KI) wächst rasant, doch viele Unternehmen verlassen sich weiterhin auf zentralisierte Dienste wie Amazon Web Services (AWS) für ihre Cloud-Computing-Bedürfnisse. Diese Abhängigkeit kann zu hohen Kosten und potenziellen Ausfällen führen. Wes Levitt, Leiter der Strategie bei Theta Labs, argumentiert, dass dezentrales Cloud-Computing eine Lösung für diese Herausforderungen bietet. In einer aktuellen Episode des Podcasts The Agenda diskutierte Levitt, wie Dezentralisierung nicht nur die Kosten senkt, sondern auch die Zuverlässigkeit und Flexibilität für die Nutzer erhöht. Er betonte, dass Theta Labs, indem es sich von wenigen zentralen Ausfallpunkten entfernt, den Zugang zu Rechenleistung demokratisieren möchte, insbesondere in den Bereichen KI und Wissenschaft. Theta Labs ist der Motor hinter dem Theta Network, das sich als dezentrale Cloud-Lösung für KI, Medien und Unterhaltung positioniert. Levitt stellte fest, dass das Unternehmen zunächst auf Medien fokussiert war, jedoch einen signifikanten Anstieg von KI-bezogenen Kunden, insbesondere von akademischen Institutionen, verzeichnet hat. Er hob Partnerschaften mit führenden koreanischen Universitäten und der University of Oregon hervor und erklärte, dass dezentrale Cloud-Dienste eine kostengünstige Alternative für Organisationen bieten, die sich AWS nicht leisten können. Diese Flexibilität ist entscheidend für akademische Institutionen, die oft ihre Rechenressourcen schnell für Forschungsprojekte vor Konferenzen skalieren und danach wieder zurückfahren müssen. Die dezentrale KI-Nische hat ein bemerkenswertes Wachstum erlebt, wobei die Marktkapitalisierung von KI- und Big-Data-Krypto-Projekten von 16,17 Milliarden Dollar im Dezember 2023 auf über 70 Milliarden Dollar bis Dezember 2024 gestiegen ist. Trotz dieses Anstiegs stellte Levitt klar, dass das Ziel des Theta Networks nicht darin besteht, AWS oder andere zentralisierte Cloud-Anbieter zu eliminieren. Er erkannte an, dass es immer Anwendungsfälle für Zentralisierung geben wird, insbesondere für spezifische Anwendungen, die fokussierte Ressourcen erfordern. Dennoch bleibt er optimistisch, was das Potenzial dezentraler KI betrifft, in Zukunft mit zentralisierten Lösungen zu konkurrieren, und schlägt vor, dass mit der wachsenden Nachfrage nach dezentralen Diensten diese im Technologiebereich ebenso bedeutend werden könnten.

In der sich entwickelnden Landschaft des digitalen Marketings wird die Spannung zwischen der Bereitstellung personalisierter Erlebnisse und dem Respekt vor der Privatsphäre der Nutzer zunehmend deutlich. Vermarkter werden oft mit Ölförderern verglichen, die begierig darauf sind, Wert aus Daten zu extrahieren, dabei jedoch manchmal die ethischen Implikationen ihres Handelns vernachlässigen. Die jüngsten Fehltritte von Unternehmen, wie die versehentliche Weitergabe privater Gesundheitsinformationen durch Kaiser Permanente, die Millionen betreffen, verdeutlichen die dringende Notwendigkeit eines Wandels hin zu datenschutzorientierten Strategien. Da Verbraucher vorsichtiger mit ihren persönlichen Informationen umgehen, besteht die Herausforderung für Vermarkter darin, innovative Methoden zum Datenschutz mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen. Web3-Technologie bietet eine transformative Gelegenheit für Vermarkter, das Vertrauen der Verbraucher zurückzugewinnen, indem sie Privatsphäre und Zustimmung priorisieren. Traditionelle Marketingpraktiken, die oft als aufdringlich wahrgenommen werden, verlieren an Effektivität, da die Nutzer Transparenz und Kontrolle über ihre Daten verlangen. Probleme wie Datenverletzungen und mangelnde Zustimmung der Nutzer führen dazu, dass Kunden sich abwenden, was zu einem Vertrauensverlust führen kann, der für Marken verheerend ist. Der Datenvorfall bei Ticketmaster dient als eindringliche Erinnerung an die Folgen des Versagens beim Schutz der Nutzerdaten und betont die Notwendigkeit eines neuen Ansatzes, der die Rechte der Nutzer respektiert und Loyalität fördert. Das R3ach-Tool von iExec veranschaulicht, wie Vermarkter in dieser komplexen Landschaft navigieren können, indem sie datenschutzorientierte Strategien umsetzen. Durch die Nutzung von Technologien für vertrauliches Rechnen ermöglicht R3ach eine sichere Kommunikation mit Nutzern, ohne auf deren persönliche Informationen zuzugreifen. Diese innovative Lösung erleichtert nicht nur gezielte Marketingkampagnen, sondern ermächtigt die Nutzer auch, indem sie die Kontrolle über ihre Datenfreigabewahlen haben. Wenn Marken diese datenschutzorientierten Praktiken übernehmen, können sie das Vertrauen der Verbraucher zurückgewinnen und langfristige Beziehungen aufbauen, was sie letztendlich in einem datenschutzbewussten Markt für den Erfolg positioniert.

In der sich entwickelnden Landschaft von Web3 ist der Datenbesitz zu einem kritischen Anliegen für Entwickler und Nutzer geworden. Da dezentrale Anwendungen (dApps) an Bedeutung gewinnen, werden Fragen darüber, wer auf Nutzerdaten zugreifen kann, wie sie genutzt werden und ob Nutzer die Kontrolle nach dem Teilen zurückerlangen können, von größter Bedeutung. Das Versprechen von Web3 besteht darin, den Nutzern die Kontrolle über ihre persönlichen Informationen zu geben, was einen Wandel in der Herangehensweise der Entwickler an Datensicherheit und Governance erfordert. iExec bietet eine Reihe von Lösungen an, die darauf abzielen, diese Herausforderungen zu bewältigen und sicherzustellen, dass die Nutzer die volle Kontrolle über ihre Daten behalten, selbst nachdem sie geteilt wurden. Entwickler stehen vor mehreren wichtigen Herausforderungen in Bezug auf den Datenbesitz, einschließlich Sicherheit, Kontrolle und Vertrauen. Nutzer zögern oft, sich mit dApps zu beschäftigen, aus Angst vor unbefugtem Zugriff auf ihre Daten. Die Tools von iExec, wie DataProtector, bieten eine robuste Verschlüsselung sowohl für die Datenspeicherung als auch für das Teilen, sodass Nutzer Dateien vor dem Teilen auf dezentralen Plattformen verschlüsseln können. Darüber hinaus ermöglicht das On-Chain-Daten-Tokenisierungssystem von iExec den Nutzern, ihre Informationen in digitale Vermögenswerte umzuwandeln, was ihnen die Möglichkeit gibt, den Zugriff nach Bedarf zu gewähren oder zu widerrufen. Dies stellt sicher, dass Nutzer sensible Informationen, wie medizinische Unterlagen, teilen können, während sie die Kontrolle darüber behalten, wer darauf zugreifen kann und wie lange. Darüber hinaus ermöglichen die datenschutzfördernden Tools von iExec, wie Privacy Pass, Web3-Nutzern, ihre persönlichen Daten zu monetarisieren, ohne den Besitz oder die Privatsphäre zu opfern. Indem sie es den Nutzern ermöglichen, an gezielten Marketingkampagnen teilzunehmen, während ihre persönlichen Informationen vertraulich bleiben, schafft iExec eine sichere Umgebung für die Datenmonetarisierung. Die Kombination aus Blockchain-Technologie und Trusted Execution Environments (TEEs) stellt sicher, dass sensible Daten während der Verarbeitung geschützt bleiben, sodass Drittanwendungen mit verschlüsselten Datensätzen interagieren können, ohne jemals auf Rohdaten zuzugreifen. Während Entwickler die Komplexität des Datenbesitzes im Web3 navigieren, bietet iExec die notwendigen Werkzeuge, um Vertrauen aufzubauen und die Nutzer im dezentralen Ökosystem zu stärken.

Dezentrale physische Infrastrukturnetzwerke (DePIN) erweisen sich als transformative Kraft in der Blockchain-Landschaft, indem sie dezentrale Protokolle nutzen, um physische Einrichtungen zu verwalten und Ineffizienzen in zentralisierten Ressourcen-Netzwerken anzugehen. Der Begriff wurde von der Web3-Medien- und Forschungsfirma Messari geprägt und hat seit seiner Einführung, insbesondere in der zweiten Hälfte des Jahres 2023 und im gesamten Jahr 2024, an Bedeutung gewonnen. Diese Projekte zielen darauf ab, Probleme wie menschliche Fehler, Fehlfunktionen und finanzielle Intransparenz zu mildern und bieten sicherere und kostengünstigere Alternativen. Mit derzeit etwa 296 aktiven DePIN-Projekten verzeichnet dieser Sektor ein exponentielles Wachstum, was auf ein starkes Interesse an dezentralen Lösungen in verschiedenen Branchen, einschließlich KI, Mobilität und Gesundheit, hinweist. Die Entwicklung von DePIN lässt sich auf frühe Blockchain-Projekte wie IOTA und Filecoin zurückverfolgen, wobei der Start von Helium im Jahr 2019 einen bedeutenden Meilenstein für dezentrale Konnektivität darstellt. Als der Begriff DePIN an Popularität gewann, umfasste er eine wachsende Anzahl von Projekten, die Blockchain für Datenmanagement und Anreizverteilung nutzen. Durch die Verwendung eines 'Plug-and-Play'-Systems erleichtern DePIN-Netzwerke die Interkonnektivität unabhängiger Infrastrukturen, wie IoT-Geräte und dezentrale GPU-Netze. Dieser innovative Ansatz ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung und Verwaltungsfunktionen und erlaubt vielfältige Anwendungen, die von dezentralem Mitfahrdienst bis hin zu Netzwerken für Rechenressourcen reichen. Der DePIN-Markt, der derzeit mit 33 Milliarden US-Dollar bewertet wird, floriert, wobei mehrere Projekte Marktkapitalisierungen von über 1 Milliarde US-Dollar erreichen. Wenn wir auf 2024 und darüber hinaus blicken, sind wichtige Entwicklungen, die es zu beobachten gilt, die Integration von KI, das Aufkommen von Multi-Token-Ökosystemen und die Expansion in den Handelsfinanzierungssektor. Trotz der Herausforderungen wie rechtlicher Unsicherheiten und der Komplexität der Blockchain-Technologie sind DePIN-Netzwerke bereit für eine zunehmende Akzeptanz in verschiedenen Sektoren. Durch die Beseitigung von Intermediären und die Schaffung ausgewogener Netzwerke könnte DePIN das Ressourcenmanagement und die Nutzung in der dezentralen Welt neu definieren, was es für potenzielle Investoren unerlässlich macht, gründliche Recherchen durchzuführen, bevor sie sich mit diesen innovativen Projekten befassen.

In einer bedeutenden Entwicklung im Bereich Blockchain und KI haben io.net und Mira Network eine strategische Partnerschaft angekündigt, die darauf abzielt, die vertrauenslose KI-Verifizierung zu verbessern. Diese Zusammenarbeit kombiniert die dezentralen GPU-Computing-Fähigkeiten von io.net mit den fortschrittlichen Konsens-Techniken von Mira Network, um die anhaltenden Herausforderungen in Bezug auf Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von KI-Ausgaben anzugehen. Die Integration dieser Technologien wird voraussichtlich eine schnellere, genauere und kosteneffiziente Validierung von KI-generierten Daten ermöglichen, was letztendlich die Betriebseffizienz verbessert und die Latenz für die Dienste von Mira Network reduziert. Im Mittelpunkt dieser Partnerschaft steht das konsensgesteuerte KI-Verifizierungssystem von Mira Network, das die Fehlerraten erheblich senkt. Durch die Nutzung des umfangreichen dezentralen GPU-Netzwerks von io.net wird Mira Zugang zu einem großen Pool kostengünstiger Rechenleistung haben, was eine schnellere und zuverlässigere Validierung von KI-Ausgaben ermöglicht. Diese Zusammenarbeit unterstützt auch das Node Delegator-Programm von Mira, das Mitwirkende ermutigt, GPU-Ressourcen zu delegieren und an KI-Verifizierungsoperationen teilzunehmen, wodurch der Zugang zur KI-Technologie demokratisiert und den Teilnehmern die Möglichkeit gegeben wird, Belohnungen zu verdienen. Da die Nachfrage nach zuverlässigen KI-Lösungen wächst, ist die Partnerschaft zwischen io.net und Mira Network bereit, neue Standards in der Genauigkeit der KI-Verifizierung zu setzen. Aktuelle Forschungen zeigen, dass fortschrittliches KI-Reasoning Fehlerraten von bis zu 30 % aufweisen kann, aber durch ihren Konsensansatz zielt Mira darauf ab, diese Fehler auf unter 5 % zu reduzieren, mit dem langfristigen Ziel, weniger als 0,1 % zu erreichen. Dieses ehrgeizige Ziel, unterstützt durch die globale GPU-Infrastruktur von io.net, wird es Mira Network ermöglichen, seine Verifizierungsprozesse effektiv zu skalieren und gleichzeitig hohe Leistung und niedrige Latenz aufrechtzuerhalten, um den Bedürfnissen seiner wachsenden Kundenbasis im sich entwickelnden KI-Umfeld gerecht zu werden.