سديم AI ملتزم ببناء سلسلة حوسبة للذكاء الاصطناعي الأساسي اللامركزي (سلسلة Zhiyun) ، مما يقلل من استهلاك الطاقة من الدليل التقليدي للعمل من خلال تحويل آلات تعدين GPU إلى خدمات الحوسبة الذكية الاصطناعية. تُستخدم الرموز المميزة لـ NBAI لشراء قوة الحوسبة ، مثل: اختبار المطور ؛ استخدام تطبيقات DAI ؛ شراء خدمات التدريب DAI ، وما إلى ذلك

أهداف المشروع

من أجل تحسين الوضع الحالي للحوسبة السحابية المركزية ، نستخدم الميزات اللامركزية لتكنولوجيا blockchain لاستئجار وتخصيص قوة الحوسبة على مستوى العالم. تتجنب تقنية تشفير blockchain بفعالية وجود تسرب داخلي ، في حين يتم تسليم صيانة وحدات الحوسبة الموزعة من الذكاء الاصطناعي إلى أصحاب وحدات الحوسبة الاصطناعية الكبيرة والصغيرة ، مما يقلل بشكل كبير من عبء عمل الصيانة. يمكن تقسيم هذا الهدف العام إلى الأهداف الفرعية التالية: 1. مشترك منصة حوسبة الذكاء الاصطناعى
سوف يعالج منصة جهاز الحوسبة المشتركة AI وضع الطلب غير المتوازن بين مالكي وأجهزة AI. لا يمكن لمالك جهاز حوسبة الذكاء الاصطناعى تحقيق إمكانات الحوسبة بنسبة 100 ٪ ، مما يؤدي إلى أن تكون بعض موارد الحوسبة في وضع الخمول. في الوقت نفسه ، لا يمكن لعدد كبير من المستخدمين الذين يحتاجون إلى قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي الحصول على موارد حوسبة الذكاء الاصطناعى فعالة من حيث التكلفة. يمكن أن تتيح تقنية الدفع من نقطة إلى نقطة وتكنولوجيا blockchain التي تم الانتهاء منها من خلال تقنية blockchain ، مشاركة قوة الحوسبة من الذكاء الاصطناعي لإكمال الدفع والمشاركة بأكثر الطرق ملاءمة.
2. وحدة الحوسبة الفعلية الذكاء الاصطناعي
يمكن تحويل عدد كبير من عمال مناجم GPU إلى وحدات حوسبة AI ، وبالتالي التحويل من حوسبة التجزئة البسيطة إلى حوسبة مهمة الذكاء الاصطناعى الأكثر معنى. نظرًا لخصوصية حوسبة الذكاء الاصطناعى ، من الضروري تثبيت نظام مخصص وتحديث العميل بانتظام ، بما في ذلك نظام المحاسبة ، من أجل الاستفادة بشكل أفضل من أداء الأجهزة ومشاركة إمكانات حوسبة الذكاء الاصطناعي.
3. تطبيق AI اللامركزي
عندما يتم توصيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية بالنظام ، يكون الاتصال المقابل مطلوبًا لمبرمجي تطبيقات DAI لتطوير واتصال بطريقة مريحة لاستخدام قوة الحوسبة القوية في النظام الأساسي. ويشمل بشكل أساسي واجهة برمجة تطبيقات الدفع ، واجهة برمجة تطبيقات تقدير طاقة الحوسبة ، واجهة برمجة تطبيقات تقدير عبء العمل ، وما إلى ذلك ، وبالتالي تسريع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
4. تخزين IPFs المتكامل الموزعة
تحتاج التطبيقات اللامركزية إلى استخدام أنظمة تخزين الملفات لتخزين البيانات. يتمثل أحد الخيارات في استبدال سعة التخزين السحابية المركزية أو تخزين الملفات المحلي ، وبالتالي تحقيق سعة تخزين موزعة بشكل أفضل.
نظام الملفات بين الكواكب IPFS (IPFS) هو بروتوكول نقل الشبكة مصمم لإنشاء سعة تخزين ومشتركة مستمرة وموزعة. إنه بروتوكول توزيع MediaMedia القابل للعنبة من الأقران. ستشكل العقد في شبكة IPFS نظام ملفات موزع. ستستخدم معظم IPFs المستقبلية تقنية السلسلة المتقاطعة للاتصال بها. لتكنولوجيا السلسلة المتقاطعة ، يرجى الاطلاع على مكالمات خدمة السلسلة عبر السلسلة.
5. مركز تدريب مهندس الذكاء الاصطناعي
ستقوم Nebula AI ببناء مركز تدريب على الذكاء الاصطناعي القائم على النظام لتوفير المعرفة الأساسية في مجال ممارسة الذكاء الاصطناعي. سيقوم المهندسون تدريجياً ببناء وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في تصميم المنتج من خلال التعلم المنهجي وممارسة المشروع. نحن ملتزمون بنشر أحدث التطبيقات والمعرفة بصناعة الذكاء الاصطناعي وتنمية وتقديم مواهب الذكاء الاصطناعي المتميزة. لدينا مهمة ملء نقص المواهب وإعطاء اللعب الكامل لقوة الذكاء الاصطناعي في الأعمال.

قيمة المستخدم

يتم استخدام الرموز المميزة للنظام لشراء قوة الحوسبة. عندما تكون بيانات التدريب صغيرة ، يتم استهلاك الرموز المميزة أقل نسبيًا ، وعندما تكون بيانات التدريب كبيرة ، تزداد الرموز المميزة. ترتبط الرسوم المدفوعة بتكلفة التدريب وقيمة الرمز المميز الحالي. احسب طاقة الحوسبة التي تم إنشاؤها في دقيقة واحدة لكل بطاقة رسومات 1080TI ، وهي 7514 GFLOP/S × 60.

سيناريوهات استخدام المستخدم

1. التداول الكمي
يستخدم التداول الكمي آلات للمساعدة في العمل منذ وقت مبكر. يقوم المحللون بتصميم بعض المؤشرات من خلال النماذج الكمية المختلفة ، ومراقبة توزيع البيانات ، واستخدام الجهاز كمشغل. حتى صعود التعلم الآلي في السنوات الأخيرة ، يمكن تحليل البيانات بسرعة وتركيبها والتنبؤ بها بكميات كبيرة ، وبالتالي التنبؤ بدقة أكبر للاتجاه المستقبلي للمنتجات المالية. ومع ذلك ، فإن حساب هذه النماذج يتطلب الكثير من قوة الحوسبة الذكية الاصطناعية. إذا تم اعتماد النهج التقليدي ، يحتاج كل قسم تداول إلى إنشاء مركز بيانات من تلقاء نفسه. يمكن أن توفر قوة الحوسبة المشتركة تكاليف الصيانة باهظة الثمن. اجعل شركات التجارة المالية أكثر تركيزًا على التنبؤات نفسها.
2. برنامج متعلم الذكاء الاصطناعي
تقدم الكليات والجامعات حاليًا دورات ذكاء اصطناعي ، وسيصبح هذا الاتجاه أكثر شعبية في العام المقبل. عندما يدرس الطلاب ، سيختارون عمومًا تشغيل مهام صغيرة محليًا والمهام المستهلكة للوقت في غرفة الكمبيوتر المدرسية. ومع ذلك ، يمكن حل هذه المهام المجزأة باستخدام سحابة قوة الحوسبة blockchain. تعد خدمات الحوسبة المنخفضة التكلفة AI مثالية للطلاب لإكمال تمارين الحوسبة المختلفة وتعديل نماذجهم الخاصة بسرعة.
3. الذكاء الاصطناعي الطبي الحيوي
يعتبر الفحص المبكر للأورام ذات أهمية كبيرة ، ولكن بسبب المساحات الصغيرة من آفات السرطان المبكرة ، يصعب الحكم على الأساليب التقليدية الحميدة والخبيثة ، مما يخلق صعوبات في التشخيص السريري. غالبًا ما يحتاج الأطباء إلى إجراء الاختبارات من خلال الخزعة ، والتي لا تزيد من التكاليف الطبية فحسب ، بل تؤدي أيضًا إلى ألم كبير للمرضى. إن تطبيق الذكاء الاصطناعي على التعرف على الصور الطبية والتشخيص التعاوني متعدد التخصصات يمكن أن يخترق بشكل فعال هذه الصعوبة ، ويحسن قدرات تشخيص الأطباء ، والمساعدة في اتخاذ القرارات السريعة ، وتعزيز تحويل الخدمات الطبية إلى الفردية والدقة.

*يتم تجميع المحتوى أعلاه من خلال الحساب الرسمي للحسابات غير الصغيرة. إذا أعيد طبعها ، يرجى الإشارة إلى المصدر.