深度解读DePIN网络Aethir如何为AI与云游戏提供驱动力(上)

时间:2024-09-23 编辑: 浏览:(367)

AI+GPU DePIN是当前Web3行业的热点,也被认为是可能引领产业变革的重要赛道。

AI+GPU DePIN的基本逻辑是,通过大量分布在全球的GPU组成去中心化物理基础设施网络(Decentralized Physical Infrastructure Networks, DePIN),为AI训练和使用提供算力支持。

从目前AI产品的发展来看,这一赛道具备较大潜力。然而,实现一个矿工使用GPU接入并挖矿的网络相对简单,挑战在于真正构建一个有价值、有需求的网络。

Aethir是其中一个备受市场关注的DePIN网络。3月20日,Aethir在短短2小时内售出60,000个节点,按当时ETH的价格计算,价值超过9,200万美元。

Aethir节点最初售价为0.1259 ETH,到5月上涨至1.8232 ETH,涨幅达到14倍,节点累计销售额达到1.3亿美元。

接下来,本文将深入分析Aethir的应用场景、技术实现和生态系统,以探讨该项目受到市场青睐的原因。

➤Aethir的应用场景与前景

❚AI训练和推理

尽管不需要再通过数据论证AI的前景,但AI产业目前仍然处于发展初期,存在巨大的潜力。

OpenAI在2018年发表的一篇文章中统计:"推动AI进步的三个因素:算法创新、数据以及可用于训练的计算量"。"从2012年到2018年,用于AI训练的计量量每3.4 个月翻一番。6年间,计算量增加30万倍"。

另一方面,CSET的一份AI报告中指出:"过剩的需求已经将 GPU 价格推高至零售价的两倍或三倍。2021 年第二季度 GPU 出货量为 1.23 亿颗,其中 Nvidia 占总数的 15.23%,这表明 Nvidia 每季度销售了约 7500 万颗 GPU。大多数 GPU 一旦制造出来,就会用于非人工智能应用,例如个人电脑、游戏或加密货币挖矿。"

结论是:GPU供不应求,尤其是对于AI计算,GPU更是稀缺资源。

算力会限制AI程序的进化和发展,尤其是对于初创AI项目,在项目初创阶段,自购算力会带来较大的成本压力和经济风险。

而Aethir作为一个去中心化的GPU DePIN网络,恰好可以满足AI产品对算力的需求,尤其是可以帮助初创AI项目度过算法训练阶段。初始AI项目在训练阶段对于第三方算力具有刚需。

一方面,Aethir为AI产品的训练以及应用,提供了去中心化的算力支持,有利于AI产业发展。另一方面,为闲置的零散算力提供了挖矿的机会。

这也正是Aethir DePIN网络的根本意义——以去中心化的方式整合GPU资源,实现GPU算力的应用最大化和价值最大化。

❚云游戏

云游戏是什么?

传统游戏要在客户端上执行计算和渲染任务。这就是为什么很多游戏玩家要花大价钱购买顶级显卡。

但是,云游戏不同。云游戏的好处是,对玩家的客户端硬件要求不高。并且可以在安卓、苹果、PC等多种设备上跨设备运行。

因为,云游戏的计算和渲染任务是在云服务器上执行的,玩家的客户端就轻松了。普通电脑、手机等就可以玩云游戏。

Aethir的DePIN网络上的这些GPU,就可以作为云服务器,来执行云游戏的计算和渲染任务。

云游戏具有低门槛和跨平台运行的优势,目前是一个市场蓝海。

fortunebusinessinsights报告显示,2019年以来,北美云游戏市场呈现稳定增长趋势,并预测这一趋势会持续下去。"2023年全球云游戏市场规模为57.6亿,预计2032年增长率1266.2亿美元,预测期间的复合增长率为37.9%。"

❚虚拟现实与物联网

除了AI和游戏,AR(增强现实)/VR(虚拟现实)/MR(混合现实)/XR(增强混合现实)产品也需要大型算力,Aethir也可以是这类产品的计算网络。

作为去中心化的物理基础设施网络,DePIN本身就属于物联网了。而在现实应用中,各种传感器、智能手机、汽车、家电等物联网设备,在需要计算时,对Aethir的分布式算力也有需求。

➤Aethir的技术实现

❚DePIN网络

作为一个DePIN网络,Aethir由容器、索引器、检查器三种节点(即矿工)组成,三方互相协作、监督,形成了稳定而安全的去中心化技术构架。

•容器

负责实时执行用户的远程计算和渲染任务。容器的核心硬件是GPU,不同性能的GPU为AI程序的运算和云游戏渲染提供不同的算力。

•索引器

负责索引,根据用户端的需求,为其匹配适合的容器执行任务。在匹配时,会综合考虑需求与容器的状态、服务质量、网络延迟和费用等因素,从而保障用户获得高效、流畅的计算与渲染体验,同时使全球范围内的容器节点尽可能的得到充分的利用。

•检查器

负责评估容器的工作质量。

检查器在容器节点在注册、处于待命状态、执行任务时随机进行检查。并且,检查器负责监控容器的性能,包括计算能力、响应时间、网络延迟等,并提交给索引器,以便于索引器执行匹配工作。如果检查器发现容器节点的服务质量不达标,将上传信息到Aethir网络,区块链协议将执行对容器节点的惩罚,包括降低其优先级、减少分配任务的概率。

目前,Aethir已经推出了"检查器所有者门户"(Checker Owner Portal)和"检查器客户端"(Checker Client) GUI/CLI 软件的测试网版本。其中,"检查器所有者门户"用于检查器节点所有者管理节点,查看和提取奖励。"检查器客户端"用于运行检查器节点。

容器是Aethir网络满足用户需求的功能保障。

索引器是Aethir网络的效率保障。

检查器是Aethir网络的安全保障。

•Aethir网络工作流程

应用整合:前面提到的4大需求场景的应用,其开发者需要质押 $ATH 代币,与Aethir平台进行整合。

发出计算请求:整合以后,各类应用在使用中以及AI应用在训练时,用户或开发者向Aethir网络发出请求。

任务匹配:索引器接受请求,选择适合的容器执行任务。检查器对容器的执行情况进行评估。

容器、索引器、检查器在成功完成各自的任务后,可以获得代币奖励。当然,矿工需要质押$ATH 代币、以及购买相应节点的NFT,才可以获得挖矿权。

❚POR共识算法

共识算法是网络去中心化的关键。作为一个执行计算与渲染任务的DePIN网络,Aethir使用的是POR共识算法,即 Proof of Rendering,渲染证明。

渲染能力证明综合验证事务、投入代币和工作频率。每隔15分钟,Aethir网络会随机选择一些节点来执行验证事务,从而获取节点的计算与渲染能力;节点投入代币本质上是节点的信用承诺,投入的代币越多,表明节点违约或作恶的概率越低,诚信度越高;节点被选中的频率越低,被选中执行任务的概率相对越高(同时要考虑节点的性能对用户需求的匹配度),这样的设计是为了保证公平性。

渲染工作证明根据用户需求被执行的情况,包括处理速度、响应时间和稳定性等指标,作为节点工作质量的证明。

渲染能力证明和渲染工作证明是节点获得奖励的依据,激励节点更好的在Aethir网络中执行计算与渲染任务。

Aethir使用OctaneBench组件计算GPU的渲染速度,以OBh(OctaneBench Points per Hour,每小时OctaneBench得分)为单位,并此作为需求方计价以及容器节点奖励的主要计价基础之一。

❚边缘计算

边缘计算是Aethir的重要技术之一,也是Web3应用的核心技术之一。

什么叫边缘计算呢?前面介绍了云游戏,它是将计算和渲染任务交由云服务器执行,而非由客户端执行。而边缘计算,是尽量将任务交给接近用户端的服务器来执行。

例如,某云游戏的蒙特利尔玩家A,在游戏时发出计算请求。Aethir的索引器选择一个蒙特利尔的容器节点来执行A的计算任务。另一个铁岭玩家B发出渲染请求,索引服务器经过索引,发现没有铁岭的容器节点,于是匹配了一个离得近的杭州的容器来完成B的请求。这就是边缘计算。执行边缘计算任务的服务器,称为边缘服务器。

看到这里,大家应该明白了,作为一个遍布全球的DePIN网络,Aethir本身就适合执行边缘计算。

如果没有边缘计算,由距离远的服务器来完成计算或渲染任务,再传回相应的信息,效率低下。

Aethir网络使用了边缘计算技术,满足AI、云游戏、虚拟现实、物理网等应用对边缘计算的刚需。

在执行边缘计算任务时,Aethir将使用算法综合计算容器节点的计算能力、网络传输能力等,综合考虑计算、缓存、存储和传输,为用户提供尽可能优质的边缘计算服务。

❚ Aethir Edge

在硬件方面,Aethir已经落地了相关产品。2024 年4 月18日 - Aethir 在迪拜 Token 2049 官方发布会上推出了Aethir Edge。

Aethir Edge是用于边缘计算的硬件,它采用高通 865 芯片,集成了Aethir的分布式GPU云基础设施,可以执行AI、游戏、实时视频流等边缘计算任务,同时参与Aethir网络挖矿、获得$ATH 总供应量 23% 的独家激励。

可以认为,Aethir Edge是矿机,其外观看上去像迷你PC主机(实际具体尺寸不详)。

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