io.net s'associe à ParallelAI pour améliorer le calcul GPU pour l'IA

vendredi, octobre 18, 2024 12:00 AM
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io.net s'associe à ParallelAI pour améliorer le calcul GPU pour l'IA cover

Dans un développement significatif au sein des secteurs de la blockchain et de l’IA, io.net, une plateforme pionnière de réseau d’infrastructure physique décentralisée (DePIN) pour GPU, a annoncé un partenariat stratégique avec ParallelAI. Cette collaboration vise à améliorer les capacités des deux plateformes en intégrant les outils d’io.net dans l’infrastructure de ParallelAI, qui se spécialise dans l’optimisation du traitement parallèle pour les applications d’IA. Le partenariat devrait renforcer les installations de calcul GPU sur IO Cloud, notamment grâce au déploiement de GPU A100, permettant aux développeurs d’IA de réaliser efficacement des tâches telles que l’entraînement de modèles de langage de grande taille (LLM) et l’apprentissage profond distribué.

Le partenariat ne se concentrera pas seulement sur l’expansion des ressources de calcul, mais également sur des efforts conjoints de recherche et développement. En tirant parti de leur expertise combinée, io.net et ParallelAI visent à repousser les limites du calcul cloud GPU, établissant de nouvelles normes de performance et d’efficacité. Cette collaboration fait suite aux précédents partenariats d’io.net, y compris une alliance notable avec FLock pour développer un mécanisme de consensus Proof-of-AI (PoAI), consolidant ainsi sa position dans le paysage de l’IA et de DePIN.

L’approche innovante de ParallelAI permet aux développeurs d’écrire du code de haut niveau tandis que la plateforme gère le calcul parallèle sur plusieurs GPU et CPU. Cela peut entraîner une réduction remarquable du temps de calcul—jusqu’à 20 fois plus rapide—et des économies de coûts significatives. En utilisant des clusters GPU décentralisés à la demande via IO Cloud, ParallelAI peut faire évoluer ses opérations de manière transparente, garantissant aux clients un accès fiable à la puissance de calcul nécessaire pour des charges de travail IA intensives, avec des économies potentielles allant jusqu’à 90 % par rapport aux services cloud traditionnels.

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