6 طریقے جن سے BTTInferGrid AI کو زیادہ کارآمد بناتا ہے AI زیادہ کمپیوٹیشنل طور پر مشغول ہوتا جا رہا ہے۔ لیکن چیلنج صرف زیادہ گیو پی یو ہونا نہیں ہے۔ یہ کمپیوٹیشن کو کارآمد طریقے سے استعمال کرنا، غیر ضروری اخراجات کو کم کرنا، ورک لوڈز کی تصدیق کرنا، اور ہارڈ ویئر فراہم کرنے والوں کے لیے بہتر انعامات بنانا ہے۔ اسی جگہ BTTInferGrid آتا ہے۔ یہاں نیٹ ورک کے پیچھے 6 اہم خیالات ہیں 👇 1️⃣ لچکدار آن ڈیمانڈ کمپیوٹ AI ورک لوڈز مستقل نہیں ہوتے۔ انفرنس کی مانگ حقیقی وقت میں بڑھ سکتی ہے یا کم ہو سکتی ہے، اس لیے کمپیوٹ ریسورسز کو اس کے ساتھ مطابق ہونا چاہیے۔ BTTInferGrid کو انفرنس کی مانگ کے مطابق جی پی یو ریسورسز کو ڈائنانامک طور پر شیڈول کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے دستیاب کمپیوٹ واقعی ورک لوڈ کی ضرورت کے مطابق ملتا ہے اور ریسورسز خالی نہ رہیں۔ 2️⃣ انتہائی لاگت کارآمد کمپیوٹ کی لاگت AI اطلاقات کے لیے سب سے بڑھ کر رکاوٹ بن سکتی ہے۔ BTTInferGrid، کمپیوٹ کی مانگ اور دستیاب ریسورسز کو جوڑنے کے لیے غیر مرکزی بولنگ اور پے-پر-ٹوکن ماڈل استعمال کرتا ہے۔ اس خیال کو سادہ طور پر سمجھا جا سکتا ہے: جو کمپیوٹ آپ استعمال کرتے ہیں، اس کے لیے ادائگی کریں۔ اس سے AI انفرنس لاگتوں کے انتظام کا زیادہ لچکدار طریقہ وجود میں آتا ہے۔ 3️⃣ بناۓ بغیر یوما متفقہ غیر مرکزی کمپیوٹ صرف جی پی یو سے زائد چاہتا ہے۔ اسے اس بات کی تصدیق کرنے کا طرīقہ درکار ہوتا ہے کہ کام درست طرīقے سے انجام دِيا جا رہا ہے۔ BTTInferGrid، Yuma Consensus کے ذرīعے متعدد ویرفائرز کا استعمال کرتا ہے تاکہ غیر مرکزی تصدیق فراہم کر سکے، اس طرح اکلوتے طرف پر انحصار کو کم کرتا ہے اور کمپیوٹ نتائج کی مکملیت برقرار رکھتا ہے۔ 4️⃣ بےکار جی پی یو سے آمدن حاصل کریں بےکار بیٹھا ہوا جی پی یو بےکار ریسورس ہے۔ BTTInferGrid GPU فراہم کنندگان کو AI ورک لوڈز کو اپنے ریسورسز دستیاب کرنے کا طرīقہ فراہم کرتا ہے۔ جب آپ کا ہارڈ ویر نہ استعمال ہو رہا ہو تو، مائنز اپنے رีسورسز تصدีق شدہ ورک لوڈز میں شامل کر سکتے ہیں اور انعامات حاصل کر سکتے ہیں۔ 5️⃣ اسکور وزنڈ انعامات ہر کمپیوٹ فراہم کنندہ اتنھا بھروسہ مند نتائج نہ دे�تا۔ BTTInferGrid اپنے انعامات نظام میں پرفارمنس بناد بناتا ہے۔ بڑھتى ھوا پرفارمنس والى كمپيوزيشن كى زيا ده انعامات حاصل كرسكتي هى، جس سے فراهم كنندگان كى طرف سے قابلِ اعتماد اور معيارى انفراسٹركتشر برقرار رखنे كى ترغيب هوتى هى۔ 6️⃣ ابتدائى شرکاء کے فائدے نئي نيٰطريي كى شروعات ميں انفراسٹركتشر فراهم كنندگان دركاري هوتى هى۔ BTTInferGrid كى ابتدائي مائنز ماڈل، منصوبه كى مواد كى روشنى ميں، ابتدائي شركاء كى طرف سے زيا ده ضرب الامثال، بونس، اور عزت كى نمو جيسى ترغيبات فراهم كرتى هى۔ اس سے نيٰطريي كى ترقى كى حالت ميں كمپيوزيشن ريسورسز فراهم كرنे كى ترغيب پيدا هوتى هى۔ بڑي تصوير؟ BTTInferGrid صرف زيا ده جي پي يو شامل كرنे كى بات نهين هويتي هى۔ بلكي يه ايسا نظام بنانا هويتي هى جس ميں: AI صارفين → كمپيوزيشن تك پهونچ سكين GPU فراهم كنندگان → ريسورسز سے آمدن حاصل كر سكين وريفائرز → ورک لوڈز تصدّيق كرنे ميں مدد كر سكين پرفارمنس → انعامات كى طرف متاثر هوتى هى اس ترکيب سے AI مانگ، غیر مرکزی کمپوٹ، تصدّيق، اور GPU انعامات ا ek انفراسٹرکچر لیر ميں جڑ جاتي هين۔ جب AI انفرنس زيا ده كمپيوزيشن كى ضرورت مند بن رهي هويتي هى تو، سوال "كيا هماري پاس كافي جي پي يو هين؟" كمتر مهم هوتا جا رهي هويتي هى۔ اور زيا ده اهمية حاصل كرتا هوا: "هماري پاس موجود جي پي يو كو كتنا كارآمد طريقيه سے منظم كيا جا سكتا ه؟" [BTTInferGrid] https://t.co/mdnhgxCb00 #TronEcostar @justinsuntron @BitTorrent