Огляд оновлень головної сторінки:

1. Контекст і цілі проекту

- Вузли Pi спочатку використовувалися для захисту блокчейн-реєстру, але сам реєстр є енергоефективним, і обчислювальні ресурси багатьох вузлів не були повністю використані.
- Мета проекту — об’єднати ці вільні обчислювальні ресурси для підтримки розподілених обчислювальних завдань сторонніх (наприклад, для тренування AI), а оператори вузлів отримують криптовалюту у відповідь.
- Основні проблеми, які вирішуються:
- Обмеження централізованих обчислень: наприклад, обмеження дата-центрів, концентрація енергоспоживання, глобальні вузькі місця у стані.
- Вибуховий попит на обчислювальні ресурси для AI: розширення AI-економіки вимагає неймовірних обчислювальних потужностей, тоді як розподілена мережа може об’єднати невикористані ресурси.

2. Переваги мережі Pi

- Сам Pi є розподіленою мережею з понад 421 000 вузлами (більше 1 мільйона CPU), що забезпечує базу для розподілених обчислень.
- Мільйони користувачів із KYC-атестацією можуть брати участь, підтримуючи тренування AI і отримуючи винагороду, а також надаючи унікальні особисті ресурси.

3. Випадок дослідження OpenMind

- OpenMind — проект, що розробляє операційну систему AI та відкритий протокол, потребує великої обчислювальної потужності для тренування моделей.
- Щоб перевірити можливість розподілених обчислень Pi, OpenMind створив контейнер, яким діляться з добровільними операторами вузлів Pi, що запускаються на їхніх машинах.
- За допомогою контейнера надсилаються завдання на розпізнавання зображень, використовуючи обчислювальні ресурси вузлів Pi для виявлення об’єктів на зображеннях (наприклад, автомобілів, пішоходів, велосипедів тощо).

4. Результати тестування (доказ концепції)

- У тесті взяли участь 7 добровільних операторів вузлів Pi, і успішно запущено кінцеву розподілену конвеєру.
- Завдання були правильно надіслані та виконані, результати розпізнавання об’єктів повернулися за 4 секунди, точність виявлення висока, що підтверджує надійність розподіленого поширення та шляху повернення результатів.
- Доведено, що вузли Pi можуть виконувати сторонні обчислювальні завдання, не пов’язані з блокчейном, і повертати корисні результати.

5. Майбутні перспективи

- Розподілене тренування AI все ще перебуває на стадії досліджень і потребує додаткових зусиль для переходу від централізованих до розподілених систем.
- Інструменти вузлів Pi закладають основу для майбутнього блокчейну та AI, дозволяючи особам брати участь у AI-орієнтованому виробництві та отримувати справедливий розподіл.