Render Network устраняет узкие места в облаке с помощью распределенной платформы GPU

Фонд Render Network запустил Dispersed, распределенную платформу GPU для вычислений, направленную на снижение растущих ограничений в централизованной облачной инфраструктуре по мере расширения глобальных задач (AI).

Расширение сети Render с помощью платформы Dispersed AI Compute

Платформа, одобренная через управленческие предложения RNP-019 и RNP-021, объединяет тысячи географически распределенных графических процессоров в один слой вычислений, предоставляя доступ по требованию к задачам AI и общего назначения без зависимости от централизованных гиперскалеров.

По словам фонда, Dispersed разработан для решения проблем ограниченной мощности, растущих затрат и ограниченного доступа, с которыми сталкиваются разработчики и предприятия, использующие традиционных облачных провайдеров. Говорится, что Dispersed позволяет организациям выбирать GPU в зависимости от конкретных требований задачи, сохраняя контроль над моделями и данными.

Система, как объяснил фонд в пятницу, структурирована так, чтобы избегать привязки к поставщику и непрозрачных интерфейсов программирования приложений, которые могут ограничивать гибкость развертывания. Команда отметила, что начальные производственные нагрузки уже тестируются пилотными пользователями, включая OTOY Studio и Scrypted Network, которые планируют запускать AI и креативные рабочие процессы на платформе.

OTOY Studio, среда для создания, сочетающая 3D-рабочие процессы с инструментами AI, переводит часть своих процессов производства изображений и видео в сеть. Scrypted Network также готовится развернуть автономных AI-агентов, которые динамически ищут ресурсы вычислений по мере необходимости, что свидетельствует о тестировании распределенной GPU-инфраструктуры за пределами экспериментальных случаев.

Планируется подключить до 1 000 предприятийных GPU, включая модели Nvidia H100 и H200, системы AMD MI300, Intel Data Center Max GPU и Groq LPU. Эти ресурсы управляются независимыми операторами узлов по всему миру, которые зарабатывают токенами, привязанными к выполнению задач и доступности, расширяя предложение вычислительных ресурсов через децентрализованное участие.

Сам Render Network — это децентрализованный рынок GPU для рендеринга, соединяющий создателей и разработчиков с простаивающими вычислительными ресурсами. Основанный Джулесом Урбахом и запущенный публично в 2020 году, сеть изначально фокусировалась на 3D-рендеринге и визуальных эффектах, но все больше поддерживает задачи машинного обучения и генеративного AI.

Подробнее: El Salvador и xAI сотрудничают для реализации национальной программы обучения AI

Сеть использует свой собственный утилитарный токен RENDER, который облегчает оплату за услуги вычислений, поощряет операторов узлов и участвует в управлении. Рыночные данные показывают, что RENDER торгуется примерно по $1.55 в эти выходные, с рыночной капитализацией около $806 миллион. За последний день токен вырос на скромные 1.35%, но за последние семь дней упал примерно на 3.35%, а за последний месяц — примерно на 29%, что отражает более широкую волатильность среди токенов AI.

Статистика показывает, что хотя сегодня токены, ориентированные на AI, делают небольшую паузу, более широкий обзор показывает менее оптимистичную картину: большинство секторов все еще борются с слабой рыночной динамикой. RENDER хорошо вписывается в этот сценарий. С момента достижения своего рекордного значения в $13.53 17 марта 2024 года, токен потерял более 88% своей стоимости.

FAQ 🧠

• **Что такое Dispersed?**Dispersed — распределенная платформа GPU для вычислений, запущенная фондом Render Network для поддержки задач AI и общего назначения.
• **Кто одобрил запуск Dispersed?**Платформа была одобрена через управленческие предложения Render Network RNP-019 и RNP-021.
• **Что такое Render Network?**Render Network — децентрализованный рынок GPU, соединяющий создателей и разработчиков с простаивающими вычислительными ресурсами.
• **Для чего используется токен RENDER?**RENDER используется для оплат, поощрения операторов и участия в управлении сетью.