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一文讀懂Gensyn GPU算力網(wǎng)絡(luò)

2024-07-29 11:01:04 | 來源： | 作者：佚名
Gensyn是提供機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的GPU算力網(wǎng)絡(luò)，獲得了不少資方的青睞,項(xiàng)目目前仍處于開發(fā)階段，未來將接入波卡生態(tài),協(xié)議愿景是用世界各地的資源來降低機(jī)器學(xué)習(xí)的成本，發(fā)展目標(biāo)貼合市場(chǎng)AI熱點(diǎn)，下文將為大家詳細(xì)介紹Gensyn

前言

在傳統(tǒng)的云計(jì)算解決方案中，計(jì)算資源通常是由一些大型的數(shù)據(jù)中心，如AWS、阿里云等提供，其能夠提供優(yōu)質(zhì)的算力資源，但同時(shí)也對(duì)應(yīng)著高昂的成本。去中心化云算力則是一種新的模式，其利用區(qū)塊鏈技術(shù)，允許全球范圍內(nèi)的計(jì)算資源成為網(wǎng)絡(luò)的階段，這些節(jié)點(diǎn)可以提供算力資源并獲得代幣激勵(lì)。去中心化算力的應(yīng)用場(chǎng)景較為豐富，如圖形渲染、視頻轉(zhuǎn)碼、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等等。

在這輪牛市中，AI無疑是市場(chǎng)青睞的敘事之一，AI行業(yè)發(fā)展速度極快，每三個(gè)月的計(jì)算復(fù)雜性就可能翻一倍，使得行業(yè)對(duì)算力的需求劇增。在這種背景下，去中心化算力需求不斷加重成本，對(duì)于從事機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)行業(yè)并尋求云計(jì)算服務(wù)的個(gè)人和小微企業(yè)并不友好。

Gensyn的目的是通過去中心化實(shí)現(xiàn)AI民主化，從而降低學(xué)習(xí)所需的算力成本。Gensyn基于Substripe協(xié)議，通過智能合約促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的分配和獎(jiǎng)勵(lì)，另外還致力于創(chuàng)造一個(gè)大規(guī)模分布式深度學(xué)習(xí)的計(jì)算協(xié)議，結(jié)合概率學(xué)習(xí)證明和加密貨幣及激勵(lì)機(jī)制，為AI領(lǐng)域帶來更高效、可擴(kuò)展的計(jì)算模式。本文將基于Gensyn的協(xié)議的產(chǎn)品，詳細(xì)分析其運(yùn)行邏輯及賽道發(fā)展現(xiàn)狀等。

Gensyn簡(jiǎn)介

Gensyn是專用于機(jī)器學(xué)習(xí)的GPU算力網(wǎng)絡(luò)，通過世界各地限制的、具有機(jī)器學(xué)習(xí)能力的長(zhǎng)尾計(jì)算設(shè)備（例如小型數(shù)據(jù)中心、個(gè)人游戲電腦、Mac等）來提高計(jì)算能力，用于機(jī)器學(xué)習(xí)。協(xié)議目前還處于開發(fā)階段，產(chǎn)品階段性開發(fā)已基本完成，目前暫未推出經(jīng)濟(jì)模型，未來將會(huì)上線于波卡生態(tài)。

Gensyn的團(tuán)隊(duì)位于英國(guó)倫敦，聯(lián)合創(chuàng)始人有著計(jì)算機(jī)博士學(xué)位，很早就進(jìn)軍區(qū)塊鏈行業(yè)，其他成員也都有人工智能相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，目前團(tuán)隊(duì)仍在招聘中。團(tuán)隊(duì)資金相對(duì)充足，有一定的投資陣容，曾在21年7月份就得到了110萬美元的資金支持；22年3月份獲得由Eden Block的650萬美元的種子輪融資；23年6月份獲得了a16z的4300萬美元的A輪融資，得到了其他不少資方的認(rèn)可，團(tuán)隊(duì)表示這輪資金將用于擴(kuò)大團(tuán)隊(duì)規(guī)模，加速協(xié)議的推出。

生態(tài)參與者

Gensyn生態(tài)角色包括以下四種：提交者、解決者、驗(yàn)證者和舉報(bào)者。

提交者指的是Gensyn的用戶，負(fù)責(zé)提交需要被計(jì)算的任務(wù)同時(shí)支付相應(yīng)的費(fèi)用。

解決者是項(xiàng)目的主要工作者，需要對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練并生成證明以便驗(yàn)證者的檢查。

驗(yàn)證者是生態(tài)關(guān)鍵角色，在機(jī)器學(xué)習(xí)中模型訓(xùn)練通常是一個(gè)非確定性的過程，因?yàn)樯婕暗诫S機(jī)初始化、算法優(yōu)化以及數(shù)據(jù)擾動(dòng)，因此驗(yàn)證者是非確定性訓(xùn)練過爭(zhēng)執(zhí)和確定性計(jì)算相連接的關(guān)鍵，通過解決這的數(shù)學(xué)證明進(jìn)行驗(yàn)證，將模型的輸出與預(yù)期的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，從而確保模型是可靠的。

舉報(bào)者則是系統(tǒng)的最后保證，需要審查驗(yàn)證者的工作并提出挑戰(zhàn)，從而獲得獎(jiǎng)勵(lì)。

運(yùn)行流程

Gensyn產(chǎn)品的運(yùn)作流程包括了任務(wù)提交、模型訓(xùn)練、證明生成、驗(yàn)證證明、挑戰(zhàn)及結(jié)算這六個(gè)環(huán)節(jié)，其中模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)是在鏈下進(jìn)行，驗(yàn)證證明和經(jīng)濟(jì)激勵(lì)等是在鏈上。

（1）首先提交者需要上傳任務(wù)和超參數(shù)的元數(shù)據(jù)、模型二進(jìn)制文件、公開課方位的預(yù)處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)這三種類型的文件，這部分文件是機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中的關(guān)鍵組成部分；

（2）經(jīng)過分析后，任務(wù)會(huì)進(jìn)入到公共任務(wù)池中，單個(gè)解決者被選擇出來執(zhí)行該任務(wù)，解決者會(huì)根據(jù)提交者上傳的云數(shù)據(jù)、提供的模型以及訓(xùn)練模型進(jìn)行執(zhí)行；

（3）在執(zhí)行訓(xùn)練任務(wù)的同時(shí)，解決者還需要按照計(jì)劃的時(shí)間間隔來設(shè)置檢查點(diǎn)并儲(chǔ)存訓(xùn)練過程中的元數(shù)據(jù)，從而生成學(xué)習(xí)證明，以便后續(xù)的優(yōu)化步驟能夠由驗(yàn)證者準(zhǔn)確的復(fù)制。這一過程是構(gòu)建一組已經(jīng)證明的、預(yù)訓(xùn)練的基礎(chǔ)模型，為后續(xù)的優(yōu)化步驟提供基礎(chǔ)；

（4）在任務(wù)完成之后，解決者需要在鏈上標(biāo)明任務(wù)的完成情況，并將學(xué)習(xí)證明放在公開可防偽的位置供驗(yàn)證者方位。驗(yàn)證者從公共任務(wù)池獲取驗(yàn)證任務(wù)，重新運(yùn)行部分證明并進(jìn)行距離結(jié)算，區(qū)塊鏈會(huì)使用這些距離來確定驗(yàn)證是否是與學(xué)習(xí)證明匹配。

（5）在驗(yàn)證學(xué)習(xí)證明之后，舉報(bào)者可以復(fù)制驗(yàn)證者的工作，來檢查工作是否能夠正確執(zhí)行。如果舉報(bào)者認(rèn)為驗(yàn)證已經(jīng)被錯(cuò)誤的執(zhí)行，他們可以向驗(yàn)證者發(fā)起仲裁挑戰(zhàn)，從而獲得獎(jiǎng)勵(lì)。該獎(jiǎng)勵(lì)來自于驗(yàn)證者的存款或獎(jiǎng)勵(lì)池。

（6）在該過程中，參與者根據(jù)概率性檢查和確定性檢查的結(jié)論來獲得對(duì)應(yīng)的報(bào)酬。

成本效益

大規(guī)模企業(yè)級(jí)用戶有著足夠的預(yù)算，更傾向于選擇中心化的算力服務(wù)。Gensyn的用戶群體更多的是從事機(jī)器學(xué)習(xí)的小微企業(yè)、個(gè)人開發(fā)者或是科研團(tuán)隊(duì)，這類人群對(duì)價(jià)格較為敏感，難以接受高昂的算力成本。去中心化機(jī)器學(xué)習(xí)的最大優(yōu)勢(shì)在于降低用戶的成本投入，按照Gensyn目前官方公布的成本來看，其價(jià)格僅有0.4美元/小時(shí)，相比較于同等算力的AWS的2美元/小時(shí)，成本足足下降訓(xùn)了80%。

圖片來源：https://docs.gensyn.ai/litepaper#scale-and-cost-efficiency

機(jī)遇與風(fēng)險(xiǎn)

Gensyn側(cè)重的群體是對(duì)算力成本較為敏感的用戶，面對(duì)的需求市場(chǎng)規(guī)模較為消腫。雖然協(xié)議愿景是貼合市場(chǎng)當(dāng)下的熱議話題的，但是還存在很多風(fēng)險(xiǎn)因素，如在開始流程時(shí)提交者需要上傳模型框架、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和超參數(shù)等給Gensyn網(wǎng)絡(luò)，如果是使用開源的數(shù)據(jù)則并不涉及隱私問題，但如果是上傳自己的構(gòu)建的模型，則會(huì)導(dǎo)致信息泄露。

不同設(shè)備使用Gensyn網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量和網(wǎng)絡(luò)連接等方面會(huì)存在較大差異。由于Gensyn需要在不同的設(shè)備之間傳輸模型參數(shù)、任務(wù)和驗(yàn)證信息，處于較低的網(wǎng)絡(luò)寬帶設(shè)備可能會(huì)導(dǎo)致傳輸延遲的問題，影響任務(wù)的分配和結(jié)果驗(yàn)證，因此設(shè)備之間的差異性也會(huì)影響系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

總結(jié)

Gensyn是專注于機(jī)器學(xué)習(xí)的GPU算力網(wǎng)絡(luò)，將開發(fā)者和解題者聯(lián)系起來，利用世界各地的資源來降低機(jī)器學(xué)習(xí)的成本。協(xié)議的愿景目標(biāo)貼合市場(chǎng)敘事，屬于當(dāng)下AI熱點(diǎn)話題，但是目前協(xié)議還處于開發(fā)階段，傾向于小微企業(yè)、個(gè)人開發(fā)者和科研團(tuán)隊(duì)這類對(duì)價(jià)格敏感的用戶群體，市場(chǎng)規(guī)模還比較小，落地發(fā)展還將面臨很大的挑戰(zhàn)。

以上就是Gensyn的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Gensyn的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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