The DePIN Explorer - DePIN Scan

Việc tích hợp tính toán phi tập trung bí mật (CDC) và tăng tốc GPU đang biến đổi cảnh quan xử lý dữ liệu an toàn và hiệu quả. Những công nghệ này cung cấp một phương pháp đột phá để bảo vệ thông tin nhạy cảm trong khi đạt được hiệu suất tính toán vô song. Bằng cách tận dụng CDC để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và sử dụng GPU cho xử lý tốc độ cao, chúng ta có thể quản lý và phân tích dữ liệu một cách an toàn trên các mạng phân tán, mở ra những khả năng mới cho đổi mới. ## Tính toán phi tập trung bí mật [Tính toán phi tập trung bí mật](https://www.twentysix.cloud/blog/articles/confidential-virtual-machine-overview/), hay CDC, là một sự thay đổi trong cách xử lý dữ liệu. Nó cho phép tính toán an toàn trên dữ liệu nhạy cảm mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư của nó. Bằng cách tận dụng các kỹ thuật mã hóa và các vùng bảo mật phần cứng, CDC đảm bảo rằng dữ liệu vẫn được mã hóa trong suốt quá trình tính toán, ngay cả từ chính các nút tính toán. Cách tiếp cận này giảm thiểu rủi ro vi phạm dữ liệu và truy cập trái phép. Sức mạnh của GPU, ban đầu được thiết kế để xử lý đồ họa, đã phát triển thành các động cơ xử lý song song mạnh mẽ. Khả năng thực hiện nhiều phép tính đồng thời khiến chúng trở nên lý tưởng cho việc tăng tốc một loạt các tác vụ tính toán, từ học máy và mô phỏng khoa học đến khai thác dữ liệu và mã hóa. Bằng cách tích hợp tăng tốc GPU vào CDC, chúng ta có thể khai thác tối đa tiềm năng của cả hai công nghệ. Sự kết hợp này mang lại một số lợi thế đáng kể: * Quyền riêng tư được cải thiện: CDC đảm bảo rằng dữ liệu vẫn được mã hóa trong quá trình tính toán, trong khi tăng tốc GPU có thể được sử dụng để thực hiện các phép toán mã hóa phức tạp một cách hiệu quả. * Hiệu suất cải thiện: GPU có thể tăng tốc đáng kể việc thực hiện các tác vụ tính toán nặng, chẳng hạn như đào tạo các mô hình học máy lớn hoặc phá vỡ các mã hóa. * Khả năng mở rộng: CDC có thể được mở rộng trên nhiều nút, và tăng tốc GPU có thể được sử dụng để phân phối khối lượng công việc giữa các nút này, cải thiện hiệu suất và khả năng mở rộng hơn nữa. * Giảm độ trễ: Bằng cách chuyển giao các tác vụ tính toán nặng cho GPU, chúng ta có thể giảm độ trễ tổng thể của quá trình tính toán. ### Cách tiếp cận của chúng tôi: QEMU Hypervisor và PCI-Passthrough Để hiện thực hóa lợi ích của CDC và tăng tốc GPU, chúng tôi đã áp dụng một cách tiếp cận mới sử dụng [QEMU hypervisor](https://www.qemu.org/) và công nghệ PCI-passthrough. Cách tiếp cận này cho phép chúng tôi cách ly an toàn các tài nguyên GPU trong một môi trường tính toán bí mật. * QEMU Hypervisor: QEMU, một nền tảng ảo hóa đa năng, cung cấp một môi trường an toàn và cách ly để chạy các máy ảo. Bằng cách tận dụng khả năng của QEMU, chúng tôi có thể tạo ra một môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) cho tính toán bí mật. * PCI-Passthrough: PCI-passthrough cho phép truy cập trực tiếp vào các thiết bị phần cứng, chẳng hạn như GPU, từ bên trong một máy ảo. Điều này cho phép chúng tôi khai thác toàn bộ sức mạnh của GPU để tăng tốc các phép tính trong TEE. Bằng cách kết hợp QEMU và PCI-passthrough, chúng tôi có thể tạo ra một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt cho [tính toán phi tập trung bí mật](https://aleph.im/) với tăng tốc GPU. Cách tiếp cận này cung cấp một mức độ bảo mật và hiệu suất cao, làm cho nó phù hợp cho một loạt các ứng dụng, bao gồm: * AI và Học máy an toàn: Đào tạo và triển khai các mô hình học máy trên dữ liệu nhạy cảm mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư. * Phân tích dữ liệu riêng tư: Phân tích các tập dữ liệu lớn trong khi bảo vệ tính bảo mật của dữ liệu. * Blockchain và Tiền điện tử: Bảo mật các giao dịch blockchain và hoạt động khai thác. * Kết xuất từ xa an toàn: Kết xuất đồ họa phức tạp và trải nghiệm thực tế ảo từ xa mà không làm lộ dữ liệu nhạy cảm. ### Kết luận Sự kết hợp giữa tính toán phi tập trung bí mật và tăng tốc GPU đánh dấu một bước tiến quan trọng trong xử lý dữ liệu an toàn và hiệu quả. Bằng cách tận dụng những điểm mạnh của các công nghệ này, chúng ta có thể giải quyết những thách thức cấp bách trong quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật và hiệu suất tính toán. Việc sử dụng sáng tạo QEMU và PCI-passthrough của chúng tôi cung cấp một khung linh hoạt và có thể mở rộng, mở ra tiềm năng chuyển đổi của tính toán dữ liệu an toàn trên nhiều ứng dụng khác nhau.

Trong bối cảnh đang phát triển của tiếp thị kỹ thuật số, sự căng thẳng giữa việc cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa và tôn trọng quyền riêng tư của người dùng ngày càng trở nên rõ ràng. Các nhà tiếp thị thường được so sánh với những người khoan dầu, háo hức khai thác giá trị từ dữ liệu nhưng đôi khi lại bỏ qua những hệ quả đạo đức của hành động của họ. Những sai lầm gần đây của các công ty, chẳng hạn như việc chia sẻ thông tin sức khỏe riêng tư của Kaiser Permanente một cách tình cờ ảnh hưởng đến hàng triệu người, làm nổi bật sự cần thiết cấp bách phải chuyển sang các chiến lược ưu tiên quyền riêng tư. Khi người tiêu dùng ngày càng thận trọng hơn về thông tin cá nhân của họ, thách thức đối với các nhà tiếp thị là cân bằng giữa các phương pháp bảo vệ dữ liệu sáng tạo và các mục tiêu kinh doanh. Công nghệ Web3 mang đến cơ hội chuyển mình cho các nhà tiếp thị để xây dựng lại niềm tin với người tiêu dùng bằng cách ưu tiên quyền riêng tư và sự đồng ý. Các phương pháp tiếp thị truyền thống, thường bị coi là xâm phạm, đang mất dần hiệu quả khi người dùng yêu cầu sự minh bạch và kiểm soát đối với dữ liệu của họ. Các vấn đề như vi phạm dữ liệu và thiếu sự đồng ý của người dùng đang khiến khách hàng rời bỏ, dẫn đến sự mất niềm tin có thể gây tổn hại nghiêm trọng cho các thương hiệu. Việc vi phạm dữ liệu của Ticketmaster là một lời nhắc nhở rõ ràng về hậu quả của việc không bảo vệ dữ liệu người dùng, nhấn mạnh sự cần thiết phải có một cách tiếp cận mới tôn trọng quyền của người dùng và thúc đẩy lòng trung thành. Công cụ R3ach của iExec là ví dụ về cách các nhà tiếp thị có thể điều hướng trong bối cảnh phức tạp này bằng cách thực hiện các chiến lược ưu tiên quyền riêng tư. Bằng cách sử dụng công nghệ điện toán bảo mật, R3ach cho phép giao tiếp an toàn với người dùng mà không cần truy cập thông tin cá nhân của họ. Giải pháp sáng tạo này không chỉ tạo điều kiện cho các chiến dịch tiếp thị nhắm mục tiêu mà còn trao quyền cho người dùng bằng cách cho phép họ kiểm soát lựa chọn chia sẻ dữ liệu của mình. Khi các thương hiệu áp dụng những thực tiễn tập trung vào quyền riêng tư này, họ có thể lấy lại niềm tin của người tiêu dùng và thiết lập mối quan hệ lâu dài, cuối cùng định vị mình cho thành công trong một thị trường chú trọng quyền riêng tư.

Ngành viễn thông đang đứng trước một kỷ nguyên chuyển mình với sự ra đời của công nghệ 6G, hứa hẹn sẽ định nghĩa lại kết nối và đổi mới. Dự án JOINER, chương trình tăng tốc quốc gia đầu tiên của Vương quốc Anh cho 6G và hơn thế nữa, nhằm kết hợp các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và các cơ quan chính phủ để giải quyết những thách thức lớn trong lĩnh vực viễn thông. Bằng cách thúc đẩy hợp tác và phá vỡ các rào cản, JOINER tạo ra một nền tảng chung giúp chia sẻ tài nguyên và phát triển các giải pháp đổi mới, cuối cùng thúc đẩy ngành công nghiệp tiến lên. Một tính năng nổi bật của sáng kiến JOINER là việc triển khai Hypervisor as a Service (HaaS), dựa trên phần mềm Cell-Stack của Weaver Labs. Dịch vụ này giới thiệu một lớp tự động hóa đám mây giúp đơn giản hóa việc quản lý các nền tảng Telco-Cloud phức tạp, chẳng hạn như Kubernetes và OpenStack. Bằng cách cho phép triển khai và quản lý không cần can thiệp, HaaS cho phép các nhà nghiên cứu tập trung vào đổi mới mà không phải lo lắng về những phức tạp kỹ thuật liên quan đến hạ tầng đám mây. Cách tiếp cận tinh gọn này nâng cao sự hợp tác và tăng tốc phát triển công nghệ mới, định vị Vương quốc Anh trở thành một nhà lãnh đạo trong đổi mới viễn thông. Sứ mệnh của JOINER không chỉ dừng lại ở HaaS, mà còn nhằm tạo điều kiện cho nghiên cứu quy mô lớn, tạo ra các nền tảng thử nghiệm viễn thông chung và thúc đẩy sự hợp tác giữa các bên liên quan khác nhau. Với kế hoạch tổ chức các thí nghiệm tại nhiều địa điểm liên kết và cung cấp buổi trình diễn 6G quy mô đầy đủ đầu tiên của Vương quốc Anh vào tháng 3 năm 2025, JOINER đang sẵn sàng đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của viễn thông. Bằng cách đào tạo thế hệ chuyên gia tiếp theo và củng cố vị thế lãnh đạo của Vương quốc Anh trong các tiêu chuẩn viễn thông toàn cầu, JOINER, được hỗ trợ bởi Weaver Labs, đang mở đường cho một thế giới thông minh hơn, kết nối hơn nhờ vào 6G và hơn thế nữa.

Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) đang trải qua sự tăng trưởng nhanh chóng, nhưng nhiều công ty vẫn phụ thuộc vào các dịch vụ tập trung như Amazon Web Services (AWS) cho nhu cầu tính toán đám mây của họ. Sự phụ thuộc này có thể dẫn đến chi phí cao và khả năng xảy ra sự cố. Wes Levitt, người đứng đầu chiến lược tại Theta Labs, lập luận rằng tính toán đám mây phi tập trung cung cấp một giải pháp cho những thách thức này. Trong một tập gần đây của podcast The Agenda, Levitt đã thảo luận về cách mà sự phi tập trung không chỉ giảm chi phí mà còn nâng cao độ tin cậy và tính linh hoạt cho người dùng. Ông nhấn mạnh rằng bằng cách tránh xa một vài điểm thất bại tập trung, Theta Labs nhằm mục đích dân chủ hóa quyền truy cập vào sức mạnh tính toán, đặc biệt trong các lĩnh vực AI và học thuật. Theta Labs là động lực đứng sau Mạng Theta, tự định vị mình là một giải pháp đám mây phi tập trung cho AI, truyền thông và giải trí. Levitt lưu ý rằng trong khi công ty ban đầu tập trung vào truyền thông, họ đã thấy sự gia tăng đáng kể trong số lượng khách hàng liên quan đến AI, đặc biệt từ các tổ chức học thuật. Ông đã nêu bật các quan hệ đối tác với các trường đại học hàng đầu của Hàn Quốc và Đại học Oregon, giải thích rằng các dịch vụ đám mây phi tập trung cung cấp một lựa chọn tiết kiệm chi phí cho các tổ chức không thể chi trả cho AWS. Tính linh hoạt này rất quan trọng đối với các tổ chức học thuật, những người thường cần mở rộng tài nguyên tính toán của họ nhanh chóng cho các dự án nghiên cứu trước các hội nghị và sau đó thu hẹp lại sau đó. Ngách AI phi tập trung đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể, với vốn hóa thị trường của các dự án tiền điện tử AI và dữ liệu lớn tăng vọt từ 16,17 tỷ USD vào tháng 12 năm 2023 lên hơn 70 tỷ USD vào tháng 12 năm 2024. Mặc dù có sự bùng nổ này, Levitt đã làm rõ rằng mục tiêu của Mạng Theta không phải là loại bỏ AWS hoặc các nhà cung cấp đám mây tập trung khác. Ông thừa nhận rằng sẽ luôn có các trường hợp sử dụng cho sự tập trung, đặc biệt là cho các ứng dụng cụ thể yêu cầu tài nguyên tập trung. Tuy nhiên, ông vẫn lạc quan về tiềm năng của AI phi tập trung để cạnh tranh với các giải pháp tập trung trong tương lai, gợi ý rằng khi nhu cầu về các dịch vụ phi tập trung tăng lên, chúng có thể trở nên quan trọng như nhau trong bối cảnh công nghệ.