Según la noticia de PANews del 19 de enero, Gonka, una red descentralizada de potencia de cálculo para IA, recientemente explicó en una sesión AMA (Ask Me Anything) con la comunidad los ajustes de fase del mecanismo PoC (Proof of Contribution) y la forma de operación de los modelos. Los ajustes principales incluyen: la ejecución unificada de PoC y la inferencia con el mismo modelo de gran tamaño, el cambio del mecanismo de activación de PoC de un modo con retraso a uno casi en tiempo real, y la optimización del cálculo del peso de la potencia de cálculo, para que se acerque más al costo real de cálculo de diferentes modelos y hardware. David, cofundador de la red, señaló que los ajustes mencionados no están orientados a la producción a corto plazo ni a participantes individuales, sino que son una evolución necesaria de la estructura de consenso y verificación, a medida que la escala de potencia de cálculo de la red crece rápidamente. El objetivo es mejorar la estabilidad y seguridad de la red en condiciones de alta carga, sentando las bases para soportar cargas de trabajo de IA de mayor tamaño en el futuro. En respuesta a la cuestión planteada en la comunidad sobre el alto rendimiento en tokens de los modelos pequeños en esta etapa, el equipo señaló que existe una diferencia significativa en el consumo real de potencia de cálculo entre modelos de diferentes tamaños al procesar la misma cantidad de tokens. A medida que la red evoluciona hacia una mayor densidad de potencia de cálculo y tareas más complejas, Gonka está gradualmente alineando el peso de la potencia de cálculo con el costo real de cálculo, para evitar una desequilibrio prolongado en la estructura de potencia de cálculo, que podría afectar la capacidad general de escalabilidad de la red. Bajo el mecanismo PoC actualizado, la red ha reducido el tiempo de activación de PoC a menos de 5 segundos, reduciendo así el desperdicio de potencia de cálculo causado por los cambios de modelo y los tiempos de espera, permitiendo que una proporción más alta de recursos GPU se utilice para cálculos de IA efectivos. Al mismo tiempo, al unificar la ejecución del modelo, se reduce el gasto del sistema asociado al cambio entre consenso y inferencia, mejorando así la eficiencia general de la potencia de cálculo. El equipo también destacó que las tarjetas gráficas individuales y los conjuntos de GPU de tamaño medio y pequeño pueden seguir obteniendo beneficios y participando en la gobernanza mediante la colaboración en pools mineros, participación flexible por Epoch y tareas de inferencia.
Gonka actualiza el mecanismo PoC para alinear el poder computacional real y admitir la participación multinivel de GPU
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Resumen
Gonka actualiza su mecanismo PoC para alinear el poder de cálculo real y permitir la participación multinivel de GPUs, como parte de las recientes actualizaciones en criptomonedas. Los cambios unifican PoC y la inferencia bajo un modelo grande, permiten la activación casi en tiempo real y optimizan los cálculos de peso computacional. Los usuarios con GPUs pequeñas aún pueden obtener recompensas a través de piscinas y Epochs flexibles. Las actualizaciones de KuCoin destacan el enfoque de la red en eficiencia y escalabilidad a medida que aumenta la demanda computacional. El equipo también aclaró que los modelos más grandes requieren más cálculo por token, equilibrando las recompensas de forma justa.
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