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Nebula AI는 분산 된 기본 인공 지능 컴퓨팅 체인 (Zhiyun Chain)을 구축하여 GPU 마이닝 머신을 인공 지능 컴퓨팅 서비스로 변환하여 전통적인 작업 증명의 에너지 소비를 줄입니다. NBAI 토큰은 다음과 같은 컴퓨팅 파워를 구매하는 데 사용됩니다. 개발자 테스트; DAI 응용 프로그램의 사용; DAI 교육 서비스 등의 구매
중앙 집중식 클라우드 컴퓨팅의 현재 상황을 개선하기 위해 블록 체인 기술의 분산 기능을 사용하여 전 세계적으로 컴퓨팅 전력을 임대하고 할당합니다. 블록 체인 암호화 기술은 내부 누출의 존재를 효과적으로 피하는 반면, 분산 된 AI 컴퓨팅 장치의 유지 보수는 크고 작은 인공 지능 컴퓨팅 장치의 소유자에게 양도되어 유지 보수 워크로드를 크게 줄입니다. 이 전반적인 목표는 다음과 같은 하위 목표로 나눌 수 있습니다.
1. 공유 AI 컴퓨팅 플랫폼
공유 AI 컴퓨팅 장치 플랫폼은 AI 장치의 소유자와 사용자 간의 불균형 수요 상황을 해결합니다. AI 컴퓨팅 장치의 소유자는 컴퓨팅 전위 100%를 달성 할 수 없으므로 일부 컴퓨팅 리소스가 유휴 상태입니다. 동시에 인공 지능의 컴퓨팅 파워가 필요한 많은 사용자는 비용 효율적인 AI 컴퓨팅 리소스를 얻을 수 없습니다. 블록 체인 기술을 통해 완료된 지점 간 지불 및 블록 체인 회계 기술을 통해 공유 AI 컴퓨팅 파워는 결제를 완료하고 가장 편리한 방식으로 공유 할 수 있습니다.
2. AI 물리 컴퓨팅 장치
다수의 GPU 컴퓨팅 광부를 AI 컴퓨팅 장치로 변환하여 간단한 해시 컴퓨팅에서보다 의미있는 AI 작업 컴퓨팅으로 변환 할 수 있습니다. AI 컴퓨팅의 특수성으로 인해 하드웨어 성능을 더 잘 활용하고 AI 컴퓨팅 기능을 공유하기 위해 지정된 시스템을 사전 설치하고 회계 시스템을 포함한 클라이언트를 정기적으로 업데이트해야합니다.
3. 분산 된 AI 응용 프로그램
분산 된 AI 애플리케이션이 시스템에 연결되면 DAI 앱 프로그래머가 플랫폼에서 강력한 컴퓨팅 성능을 사용하기에 편리한 방법으로 개발하고 호출하려면 해당 연결이 필요합니다. 주로 지불 API, 컴퓨팅 전력 추정 API, 워크로드 추정 API 등이 포함되어 AI 응용 프로그램의 개발을 가속화합니다.
4. 통합 IPF 분산 스토리지
분산 응용 프로그램은 파일 스토리지 시스템을 사용하여 데이터를 저장해야합니다. 한 가지 옵션은 기존 중앙 집중식 클라우드 스토리지 또는 로컬 파일 스토리지를 교체하여 더 나은 분산 스토리지를 달성하는 것입니다.
IPFS Interplanetary 파일 시스템 (IPFS)은 영구 및 분산 스토리지 및 공유 파일을 생성하도록 설계된 네트워크 전송 프로토콜입니다. 컨텐츠 주소 지정 가능한 피어 하이퍼 미디어 배포 프로토콜입니다. IPFS 네트워크의 노드는 분산 파일 시스템을 형성합니다. 미래의 IPF의 대부분은 크로스 체인 기술을 사용하여 전화 할 것입니다. 크로스 체인 기술은 크로스 체인 서비스 통화를 참조하십시오.
5. AI 엔지니어 교육 센터
Nebula AI는 인공 지능 관행 분야에 대한 기본 지식을 제공하기 위해 시스템 기반 인공 지능 교육 센터를 구축 할 것입니다. 엔지니어는 체계적인 학습 및 프로젝트 실무를 통해 제품 설계에서 인공 지능 모델을 점차적으로 구축하고 훈련시킬 것입니다. 우리는 인공 지능 산업에 대한 최신 응용 프로그램과 지식을 전파하고 뛰어난 인공 지능 재능을 배양하고 전달하기 위해 노력하고 있습니다. 우리는 인재 부족을 채우고 비즈니스에서 인공 지능의 힘을 전적으로 플레이하는 사명을 가지고 있습니다.
시스템의 토큰은 컴퓨팅 전력을 구매하는 데 사용됩니다. 훈련 데이터가 작을 때, 토큰은 상대적으로 적게 소비되며, 훈련 데이터가 커지면 토큰이 상응하게 증가합니다. 지불 한 수수료는 교육 비용 및 현재 토큰의 가치와 관련이 있습니다. 7514 GFLOP/S × 60 인 각 1080TI 그래픽 카드에 대해 1 분 안에 생성 된 컴퓨팅 전력을 계산하십시오.
1. 정량 거래
정량적 거래는 초기부터 작업을 지원하기 위해 기계를 사용하고 있습니다. 분석가는 다양한 정량적 모델을 통해 일부 지표를 설계하고 데이터 배포를 관찰하며 기계를 연산자로 사용합니다. 최근 몇 년 동안 머신 러닝이 증가 할 때까지 데이터를 신속하게 분석, 적합 및 대량으로 예측하여 금융 상품의 미래 추세를보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 그러나 이러한 모델의 계산에는 많은 인공 지능 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 전통적인 접근 방식이 채택되면 각 거래 부서는 자체적으로 데이터 센터를 구축해야합니다. 공유 컴퓨팅 파워는 값 비싼 유지 보수 비용을 절약 할 수 있습니다. 금융 거래 회사가 예측 자체에 더 집중하게 만듭니다.
2. 인공 지능 학습자 프로그램
대학은 현재 인공 지능 과정을 점차적으로 제공하고 있으며이 추세는 내년에 더욱 인기가 될 것입니다. 학생들이 공부할 때 일반적으로 학교 컴퓨터 실에서 현지 및 시간 소모적 인 작업을 실행하도록 선택합니다. 그러나 이러한 조각난 작업은 블록 체인 컴퓨팅 전원 구름으로 해결할 수 있습니다. 저렴한 AI 컴퓨팅 서비스는 학생들이 다양한 컴퓨팅 연습을 완료하고 자체 모델을 신속하게 수정하는 데 이상적입니다.
3. 생의학 인공 지능
종양의 조기 스크리닝은 매우 중요하지만 초기 암 병변의 작은 영역으로 인해 전통적인 방법은 양성 및 악성을 판단하기가 어렵 기 때문에 임상 진단에 어려움을 겪습니다. 의사는 종종 생검을 통해 테스트를 수행해야하며, 이는 의료 비용을 증가시킬뿐만 아니라 환자에게도 큰 고통을줍니다. 인공 지능을 의료 이미지 인식 및 다 분야의 공동 작업 진단에 적용하면 이러한 어려움을 효과적으로 깨뜨리고 의사의 진단 능력을 향상시키고, 빠른 결정을 내리고, 의료 서비스의 개인화 및 정밀도로의 전환을 촉진 할 수 있습니다.
*위의 내용은 비소 계정의 공식 설명에 의해 편집됩니다. 재 인쇄 된 경우 소스를 표시하십시오.
