PANews 1月19日のニュースによると、分散型AIコンピューティングネットワーク「Gonka」は最近、コミュニティAMA（Anyone Can Ask）で、PoC（Proof of Contribution）メカニズムとモデルの実行方法に関する段階的な調整について説明しました。関連する調整は主に以下の通りです。PoCと推論が同一の大規模モデルで実行されるように統一され、PoCのアクティベーション方法は遅延切替からほぼリアルタイムでのトリガーに変更され、コンピューティングウェイトの計算方法が最適化され、これにより、異なるモデルやハードウェアの実際の計算コストに近づけるように調整されました。 共同創設者であるDavid氏は、上記の調整は短期的な出力や個別の参加者を対象としたものではなく、ネットワークのコンピューティング能力が急速に拡大する中で、コンセンサスと検証構造を必要に応じて進化させるものであり、ネットワークが高負荷状態においても安定性と安全性を維持することを目的としていると述べました。これにより、今後のより大規模なAIワークロードを支える基盤を築くことを目指しています。 コミュニティの議論で、現在の段階で小規模モデルがより多くのトークンを生成しているという問題について、チームは、同じトークン数でも、モデルの規模によって実際のコンピューティングコストに大きな差があることを指摘しました。ネットワークがより高いコンピューティング密度と複雑なタスクに進化するにつれて、Gonkaは徐々にコンピューティングウェイトを実際の計算コストと一致させるよう誘導しており、コンピューティング構造が長期的に不均衡をきたし、ネットワーク全体の拡張性に影響を与えないよう対応しています。 最新のPoCメカニズムでは、ネットワークはPoCのアクティベーション時間を5秒未満に短縮し、モデルの切替や待機によるコンピューティングリソースの無駄を減らし、GPUリソースがより高い割合で有効なAI計算に使用できるようにしています。また、モデルの統一実行により、ノードがコンセンサスと推論の間で切替える際のシステムオーバーヘッドを低減し、全体的なコンピューティング効率を向上させています。チームはさらに、単一のGPUや中小規模のGPUも、マイニングプールでの協力、エポック単位での柔軟な参加、推論タスクの実行を通じて継続的に収益を得ながら、ガバナンスにも参加できると強調しました。
Gonkaは、実際のコンピュートパワーに整合性を持たせ、マルチレベルのGPU参加をサポートするため、PoCメカニズムを更新しました。
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概要
Gonkaは、最近の暗号通貨のアップデートの一環として、実際のコンピュートパワーを反映し、マルチレベルのGPU参加をサポートするPoC（Proof of Compute）メカニズムを更新しました。この変更により、PoCと推論を1つの大規模モデルで統一し、ほぼリアルタイムでのアクティベーションを可能にし、コンピュートウェイトの計算を最適化しています。小規模なGPUユーザーは、プールや柔軟なエポックを通じて引き続き報酬を得ることができます。KuCoinのアップデートは、コンピュート需要が増加する中、ネットワークが効率性とスケーラビリティに注力していることを示しています。チームはまた、より大きなモデルではトークンあたりのコンピュート量が増えるため、報酬が公平にバランスを取られていることも明確にしました。
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