সবাই এআই কম্পিউট ন্যারেটিভ ট্রেড করছে। প্রায় কেউই ব্যাখ্যা করতে পারে না যে এটি আসলে কোন সমস্যা সমাধান করে। এখানে মানুষ যে অংশটি এড়িয়ে যায়। একটি সাধারণ ভাড়াটে GPU-এ, যে ব্যক্তি মেশিনটির মালিক, তিনি তাত্ত্বিকভাবে আপনার ডেটা, আপনার কোড এবং আপনার মডেল ওয়েটস দেখতে পান। এই একক বিশ্বাসের ফাঁকই হলো বাস্তব বিল্ডারদের কখনও সস্তা ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউটের সাথে কাজ করার কারণ। টারগন এখন এটি বন্ধ করেছে। আপনি এখন গোপনীয় GPU ভাড়া করতে পারবেন, যেখানে হোস্টও আপনারওয়ার্কলোডের ভিতরে দেখতে পাবেন না। CPU-এর জন্য Intel TDX। GPU-এর জন্য Nvidia confidential computing। শেষ থেকে শেষ পর্যন্ত এনক্রিপ্টেড। এখন খরচের ফাঁকটি দেখুন। হাইপারস্কেলার H200s-এর খরচ 13 ডলারেরও বেশি ঘণ্টায়, এবং 8 GPU-এর ন্যূনতম পরিমাণের সাথেই আপনাকে বাধ্য করে। টারগন 13-এরও কম, 8 GPU-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-এরও 8-एरओ अधिक खर्च होता है और आपको न्यूनतम आठ GPU के साथ बाध्य करता है। टार्गन की शुरुआत उसके एक अंश से होती है, कोई न्यूनतम नहीं, और आप केवल उस कम्प्यूट के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप वास्तव में उपयोग करते हैं। यह पहली बार है जब संवेदनशील डेटा पर निजी मॉडल प्रशिक्षण सस्ता हो जाता है, बिना अपने वेट्स को किसी मालिक को सौंपे। আবার, এটি একটি whitepaper নয়। it is a live product running as a Bittensor subnet, which means real usage and the token can move together. যারা ইনফ্রাস্ট্রাকচারটি বুঝতে পারে, তারা trended होने से पहले चीज़ को खरीदते हैं। सब कुछ अन्य चार्ट को trended होने के बाद खरीदते हैं। Compute narrative पकड़ने से पहले इसे save करें। @TargonCompute @opentensor https://t.co/36T2ZwiwxW