गोंगा अद्यतन प्रमाण के तंत्र को वास्तविक कंप्यूटिंग शक्ति के साथ संरेखित करता है और बहु-स्तरीय जीपीयू भ

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गोंका अपने प्रमाण-कम्प्यूट (PoC) तंत्र को अद्यतन करता है ताकि वास्तविक कम्प्यूट पावर के साथ संगति बनाए रखे और बहुस्तरीय GPU भागीदृता का समर्थन करे, हाल के क्रिप्टो अद्यतनों का एक हिस्सा। इन बदलावों ने PoC और अनुमान को एक बड़े मॉडल के तहत एकीकृत कर दिया है, जो लगभग वास्तविक समय में सक्रियता को सक्षम करता है और कम्प्यूट भार की गणना को अनुकूलित करता है। छोटे पैमाने के GPU उपयोगकर्ता अभी भी पूल और लचीले युग के माध्यम से पुरस्कार प्राप्त कर सकते हैं। कुकॉइन अद्यतनों ने नेटवर्क के दक्षता और पैमाने पर विस्तार के उद्देश्य पर बल दिया है क्योंकि कम्प

19 जनवरी, PANews की खबर के अनुसार, डिसींट्रलाइज्ड एआई कंप्यूटिंग नेटवर्क गोंका ने हाल ही में अपने समुदाय एएमए (AMA) में पीओसी (PoC) तंत्र और मॉडल ऑपरेशन के चरणबद्ध बदलावों के बारे में समझाया। संबंधित बदलावों में मुख्य रूप से शामिल हैं: पीओसी और अनुमान एक ही बड़े मॉडल के साथ एक साथ चल रहे हैं, पीओसी सक्रियता के तरीके को देरी से स्विच करने से तुरंत ट्रिगर करने में बदल दिया गया है, और कंप्यूटिंग वजन की गणना के तरीके को अपडेट किया गया है, जिससे विभिन्न मॉडल और हार्डवेयर के वास्तविक कंप्यूटिंग लागत के करीब आ गया है। संस्थापक डेविड ने कहा कि उपरोक्त बदलाव त्वरित उत्पादन या व्यक्तिगत भागीदारों के लिए नहीं हैं, बल्कि जैसे-जैसे नेटवर्क कंप्यूटिंग पैमाना तेजी से बढ़ रहा है, इसके साथ सहमति और सत्यापन संरचना के आवश्यक विकास के लिए हैं, जिसका उद्देश्य उच्च भार की स्थिति में नेटवर्क की स्थिरता और सुरक्षा को बढ़ावा देना है और बड़े पैमाने पर आगे एआई कार्य भार को संभालने के लिए आधार बनाना है। समुदाय चर्चा में छोटे मॉडल के वर्तमान चरण में टोकन उत्पादन के उच्च स्तर के बारे में बात करते हुए, टीम ने बताया कि समान टोकन संख्या के तहत विभिन्न पैमाने के मॉडल के लिए वास्तविक कंप्यूटिंग खपत में विशेष अंतर है। जैसे-जैसे नेटवर्क उच्च कंप्यूटिंग घनत्व और अधिक जटिल कार्यों की ओर बढ़ रहा है, गोंका धीरे-धीरे कंप्यूटिंग वजन और वास्तविक कंप्यूटिंग लागत के संरेखण की ओर बढ़ रहा है, ताकि लंबे समय तक कंप्यूटिंग संरचना के असंतुलन को रोका जा सके और नेटवर्क की समग्र विस्तार क्षमता प्रभावित न हो। नए पीओसी तंत्र के तहत, नेटवर्क ने पीओसी सक्रियता समय को 5 सेकंड से कम कर दिया है, जिससे मॉडल स्विच और इंतजार के कारण कंप्यूटिंग बर्बादी कम हो गई है, जिससे जीपीयू संसाधन अधिक अनुपात से प्रभावी एआई कंप्यूटिंग के लिए उपलब्ध हो गए हैं। इसके साथ, एकीकृत मॉडल ऑपरेशन के माध्यम से सहमति और अनुमान के बीच स्विच करने के दौरान नोड्स के सिस्टम खर्च को कम किया गया है, जिससे समग्र कंप्यूटिंग उपयोग दक्षता बढ़ गई है। टीम ने इसके साथ जोर दिया कि एकल कार्ड और मध्यम आकार के जीपीयू खनन पूल सहयोग, एपॉक्स (Epoch) के अनुसार लचीले भाग लेने और अनुमान कार्य

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