Mesh LLM tận dụng các GPU Nvidia không hoạt động để tạo mạng tính toán AI phi tập trung

iconCryptoBriefing
Chia sẻ
AI summary iconTóm tắt
Mesh LLM tận dụng các GPU Nvidia đang nghỉ để xây dựng mạng tính toán AI phi tập trung, mang lại bản nâng cấp mạng cho việc suy luận mô hình phân tán. Tương thích với API của OpenAI, nó cho phép các nhà phát triển chạy các mô hình ngôn ngữ lớn tại chỗ hoặc trên các nút mạng mà không cần dịch vụ đám mây tập trung. Meshtrain, ra mắt ngày 27 tháng 8 năm 2026, thưởng cho những người đóng góp GPU bằng MeshCoin. Ứng dụng Block’s Buzz hiện hỗ trợ chia sẻ tính toán cộng đồng thông qua Mesh. Tin tức AI + tiền mã hóa này nhấn mạnh sự quan tâm ngày càng tăng đối với cơ sở hạ tầng phi tập trung.

Việc chạy mô hình AI với 235 tỷ tham số trước đây đòi hỏi phải thuê một lượng lớn tài nguyên điện toán đám mây. Mesh LLM muốn bạn thực hiện điều đó bằng cách sử dụng các GPU đã có sẵn trong nhà bạn, nhà hàng xóm và có thể cả một vài người lạ trên internet.

Dự án mã nguồn mở, do nhà phát triển Michael Neale dẫn dắt và được Jack Dorsey ủng hộ, tập hợp các GPU Nvidia đang nghỉ ngơi từ nhiều máy tính thành một mạng ngang hàng có khả năng thực hiện suy luận phân tán trên các mô hình ngôn ngữ lớn.

Nó hoạt động thực tế như thế nào

Mesh LLM tạo ra một mạng lưới phân tán các GPU trải dài trên các máy macOS, Linux và Windows, với trọng tâm mạnh mẽ vào kiến trúc CUDA của Nvidia. Thay vì chuyển các truy vấn AI của bạn đến trung tâm dữ liệu của OpenAI hoặc Google, hệ thống giữ mọi thứ tại chỗ hoặc phân phối trên các nút mạng được kết nối mà không cần sự tham gia của máy chủ trung tâm.

Dự án cung cấp một API tương thích với OpenAI, nghĩa là các nhà phát triển có thể thay thế các mô hình được lưu trữ trên đám mây bằng Mesh mà không cần viết lại ứng dụng của họ. Về mặt nội bộ, một phương pháp pipeline mới gọi là “Skippy” chia nhỏ các mô hình khổng lồ thành nhiều nút mạng. Ví dụ, một mô hình Mixture of Experts với 235 tỷ tham số sẽ được chia nhỏ và phân phối trên bất kỳ phần cứng nào có sẵn trên mạng.

Quảng cáo

Việc truyền dữ liệu dựa trên thư viện iroh P2P, xử lý vấn đề NAT — nỗi ám ảnh mạng khiến các kết nối điểm-điểm trở nên khó khăn khi thiết bị nằm sau các bộ định tuyến và tường lửa.

Trên cấu hình LAN, Mesh LLM đạt khoảng 16 token mỗi giây trên mô hình 235B. Trên các mạng diện rộng, tốc độ dao động từ 10 đến 25 token mỗi giây.

Dự án hỗ trợ hàng chục họ mô hình mở trọng số, bao gồm các biến thể Qwen, Llama, GLM và DeepSeek.

Lớp phần thưởng

Một dự án liên quan gọi là Meshtrain, ra mắt vào ngày 27 tháng 8 năm 2026, thêm cơ chế khuyến khích cho các nhà cung cấp GPU. Những người đóng góp tài nguyên tính toán sẽ nhận được “MeshCoin” thông qua sổ cái địa phương P2P.

Ứng dụng phổ biến đó là ứng dụng Buzz của Block, nơi Mesh đã được tích hợp để chia sẻ tính toán cộng đồng. Block, công ty fintech do Dorsey điều hành, đã không ngừng mở rộng sự hiện diện của mình trong cả bitcoin và hạ tầng phi tập trung.

Quyền riêng tư như một tính năng, không phải việc làm sau

Một trong những điểm bán hàng cốt lõi của Mesh LLM là kiến trúc không có máy chủ trung tâm. Khi bạn chạy một mô hình qua mạng, dữ liệu của bạn không bao giờ tiếp xúc với trung tâm dữ liệu bên ngoài.

Hiệu suất sẽ bị ảnh hưởng trên các mạng diện rộng so với các thiết lập cục bộ. Kiến trúc hoạt động tốt nhất khi các nút mạng ở gần nhau về mặt địa lý và được kết nối bằng các liên kết độ trễ thấp.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể được lấy từ bên thứ ba và không nhất thiết phản ánh quan điểm hoặc ý kiến của KuCoin. Nội dung này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin chung, không có bất kỳ đại diện hay bảo đảm nào dưới bất kỳ hình thức nào và cũng không được hiểu là lời khuyên tài chính hay đầu tư. KuCoin sẽ không chịu trách nhiệm về bất kỳ sai sót hoặc thiếu sót nào hoặc về bất kỳ kết quả nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Việc đầu tư vào tài sản kỹ thuật số có thể tiềm ẩn nhiều rủi ro. Vui lòng đánh giá cẩn thận rủi ro của sản phẩm và khả năng chấp nhận rủi ro của bạn dựa trên hoàn cảnh tài chính của chính bạn. Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo Điều khoản sử dụngTiết lộ rủi ro của chúng tôi.