Pengkomputeran ialah P produktiviti. UtilityNet Mengubah Pengkomputeran daripada Teknologi Kepada Insentif .

11-14

"Pengkomputeran ialah kuasa produktif pertama ekonomi digital . " Pada 29 Julai 2022, di Subforum Sains dan Teknologi SenseTime bagi Persidangan Pengkomputeran Pertama di China, Gao Shanshan, pengarah Pusat Penyelidikan Kerjasama Antarabangsa Media Digital AS Shandong Sino berkata, dalam era AI, infrastruktur pengkomputeran terus mengubah industri seperti kewangan, perubatan dan pusat data.

7

Oleh itu, pengkomputeran AI telah menjadi peningkatan utama pembangunan ekonomi digital di pelbagai negara, dan juga asas era ekonomi digital . Pengkomputeran mewakili jenis produktiviti baharu. Siapa yang memiliki pengkomputeran pembangunan industri ekonomi digital masa depan akan mempunyai kuasa muktamad untuk menerajui pembangunan ekonomi digital dalam ekonomi digital. Pada masa lalu, kita mungkin menumpukan pada Internet, infrastruktur dan sistem perisian apabila bercakap tentang mekanisme operasi pengkomputeran dan pembinaan maklumat. Buat masa ini, aplikasi pengkomputeran AI diubah daripada hujung Kepada C (pengguna) kepada hujung Kepada B (perniagaan) dan kepada hujung G (kerajaan) . Senario lebih pelbagai, sumber data lebih banyak, dan keupayaan pengkomputeran lebih menonjol. Pada masa hadapan, di bawah intensiti pengkomputeran yang tinggi, adalah perlu bagi kami untuk mempunyai keupayaan untuk bertindak balas tepat pada masanya dan menganalisis, mengisih dan menggunakan data yang diperibadikan dalam industri yang berbeza.

Dengan permintaan dan persaingan untuk pengkomputeran AI, UtilityNet -- sistem perkhidmatan rangkaian pengkomputeran pintar teragih terdesentralisasi datang dengan latar belakang yang kukuh . UtilityNet ialah lapisan insentif untuk penubuhan rangkaian teragih pengkomputeran pintar berprestasi tinggi HPCS . UtilityNet dan HPCS membina rangkaian yang lebih lengkap untuk mencipta rangkaian rangkaian pengkomputeran yang lebih besar, kos rendah dan lebih cekap, dengan matlamat untuk mencipta rangkaian penjadualan untuk menerima, mengedar dan menghantar, yang berbeza daripada rangkaian pengkomputeran berpusat tradisional dan rangkaian pengkomputeran awan . UtilityNet akan membina kumpulan sumber kluster pengkomputeran pintar terbesar di dunia.

10

Pengkomputeran AI menghadapi cabaran akhir

1. Ambang aplikasi pengkomputeran AI terlalu tinggi;

2. Aplikasi pengkomputeran AI dalam senario industri tradisional adalah bercanggah dan mekanisme insentif tidak mencukupi;

Untuk menyelesaikan masalah di atas dan memecahkan krisis pengkomputeran, UtilityNet mula mencabar daripada teknologi . Pertama, kita perlu memahami cara pengkomputeran berfungsi. Mengambil pengkomputeran AI sebagai contoh, CPU, GPU, DSP, boleh menjalankan pengkomputeran, tetapi masih terdapat cip pengkomputeran AI khusus. kenapa? Ia juga berkaitan dengan pengkomputeran.

  • CPU ( C entral P processing U nit) ialah umum pemproses yang boleh mengendalikan segala-galanya, sama seperti pisau tentera Switzerland yang melakukan segala-galanya tetapi tidak profesional dan cekap.
  • GPU (Unit Pemprosesan Grafik) ialah pemproses yang digunakan khas untuk memproses grafik dan imej . Berbanding dengan CPU, GPU memproses satu jenis data, kerana ia mudah untuk membentuk kelompok besar dengan pengkomputeran AI. Oleh itu, pengkomputeran AI adalah jauh lebih baik daripada CPU dalam banyak aspek seperti prestasi dan penggunaan kuasa, dan sering digunakan untuk memproses pengkomputeran AI.
  • DSP ( D igital S ignal P rocessor) digunakan khas untuk memproses isyarat digital. Sama seperti GPU, DSP juga boleh digunakan untuk pengkomputeran AI , seperti telefon mudah alih SoC Qualcomm.

 

Cip pengkomputeran AI digunakan khas untuk memproses pengkomputeran berkaitan AI, yang berbeza daripada kerja "sambilan" CPU, GPU dan DSP dalam pengkomputeran AI. Malah GPU yang paling cekap mempunyai jurang berbanding dengan cip pengkomputeran AI. Cip pengkomputeran AI melebihi semua pemproses yang disebutkan di atas dari segi kelewatan, prestasi, penggunaan kuasa, nisbah kecekapan tenaga, dll. UtilityNet menggunakan TPU sebagai cip profesional pengkomputeran AI. Sumber pengkomputeran adalah:

  • Unit Darab Matriks
  • Akumulator
  • Pengaktifan
  • Penampan Bersatu

 

TPU adalah 15-30 kali lebih pantas daripada GPU dan CPU . Dari segi kecekapan tenaga, TPU telah dipertingkatkan sebanyak 30 hingga 80 kali ganda, yang tidak menghairankan sama sekali, kerana operasi CNN yang dijalankan oleh TPU terutamanya berganda matriks, ini adalah kelebihan cip khas.

Pada masa yang sama, UtilityNet ialah lapisan insentif untuk mewujudkan rangkaian teragih pengkomputeran pintar berprestasi tinggi HPCS , iaitu untuk mencipta rangkaian rantaian pengkomputeran yang besar, kos rendah dan lebih cekap untuk membina rangkaian penjadualan untuk menerima, mengedar dan menghantar. Berbeza daripada rangkaian pengkomputeran berpusat tradisional dan rangkaian pengkomputeran awan, UtilityNet akan membina kumpulan sumber kluster pengkomputeran pintar terbesar di dunia.

4

HPCS mengumpulkan data besar+pengkomputeran AI melalui lapisan insentif UtilityNet, mencipta model besar dan inovasi penyelidikan saintifik utama, dan mengeram aplikasi baharu . Dengan cara ini, pengkomputeran boleh dirangkaikan, kos pengkomputeran dapat dikurangkan, dan kecekapan tenaga pengkomputeran boleh dipertingkatkan, meletakkan asas kukuh untuk pengkomputeran AI untuk revolusi perindustrian dan lonjakan tamadun masyarakat manusia.

UtilityNet menyasarkan untuk membina rangkaian pengkomputeran pintar teragih berprestasi tinggi terbesar di dunia, meletakkan asas pengkomputeran AI yang kukuh untuk revolusi perindustrian dan peradaban masyarakat manusia yang pesat . Sebagai platform pengkomputeran teragih berprestasi tinggi, UtilityNet mengumpulkan lebih daripada 4 juta sukarelawan dari seluruh dunia, dengan purata 600000 hos aktif. Ia boleh menyokong kluster dengan mudah untuk berkembang kepada skala sepuluh ribu kad dan mengurangkan kelewatan hujung ke hujung sebanyak 90%, sekali gus menyediakan pengkomputeran hijau yang cekap untuk aplikasi seperti kecerdasan buatan.

8

Pada masa hadapan

Pada masa ini, kawasan spatial pusat pengkomputeran global tidak mencukupi, aset data sukar untuk dilalui, dan kandungan aplikasi kuasa pengkomputeran tidak mencukupi, yang merupakan cabaran pengkomputeran AI sekarang. UtilityNet akan mempercepatkan pembinaan pusat pengkomputeran kecerdasan buatan. Kepada UtilityNet, pusat pengkomputeran masa hadapan tidak ditakrifkan untuk industri, perusahaan atau pelanggan tertentu, tetapi memberi tumpuan kepada kerjasama industri global.

Penafian: Artikel ini diterbitkan semula dari media lain. Tujuan mencetak semula adalah untuk menyampaikan lebih banyak maklumat. Ini tidak bermakna laman web ini bersetuju dengan pandangannya dan bertanggungjawab ke atas keasliannya, dan tidak menanggung tanggungjawab undang-undang. Semua sumber di laman web ini dikumpulkan di Internet. Tujuan perkongsian adalah untuk pembelajaran dan rujukan sahaja. Sekiranya terdapat pelanggaran hak cipta atau harta intelek, sila tinggalkan mesej.