Aethir: 破局算力瓶頸 構建AI時代去中心化雲基礎設施

2024-06-04 16:06:32

科技的每一次飛躍都在重新塑造世界,而近年來,跨越式的技術革新再次引發了深刻的變革,那就是人工智能(AI)。

人工智能已然超越了此前的所有技術概念,成為了繼互聯網之後的下一個巨大浪潮。從自動駕駛汽車到個性化推薦,從機器學習到生成式大語言模型,AI已經逐漸滲透到我們的生活的方方面面,也引發了社會的極度關注和投資熱潮。

行業和企業都在積極尋找使用AI賦能提升效率的可能,他們都明白AI的價值並期待利用AI來提升自己的生產力和競爭力。然而,AI的應用並非易事,企業必須初期投入大量的資源,包括時間,人力和資金來建設和維護。

不同於傳統的研發投資與產品價值之間的次线性關系,AI的發展顯示出一種獨特的特性:增加計算資源直接導致產品性能的提升,如大模型的訓練,遊戲領域的AI輔助开發和雲遊戲都需要海量的算力資源,最大的挑战就是獲取算力成本的高昂。

在AI模型的計算過程中,GPU(圖形處理單元)扮演了核心角色。目前,高效的GPU供應幾乎被Nvidia等巨頭壟斷,使得中小型企業很難獲取到需要的算力資源。雖然很多企業急於嘗試AI賦能,但事實上,供應和需求之間的差距正在日益加大。

據CAPEX分析預測,2024年僅北美四大雲廠商(Amazon、Microsoft、Google、Meta)的GPU採購需求已經在300萬片量級。由於供不應求導致GPU價格難以下降且交付周期不斷延長,許多公司在算力資源上的开支超過了其在AI領域投入資本總量的80%,算力的短缺已經成為制約行業發展的關鍵因素。 

特斯拉創始人馬斯克曾公开表示,隨着人工智能技術的快速發展,特別是在深度學習、自然語言處理等領域,對算力的需求呈現出爆炸性增長。然而,當前全球範圍內的AI算力供應卻難以滿足這一需求,這將對AI技術的發展和應用產生深遠影響。AI算力短缺的問題不僅存在於商業領域,還涉及到安全、醫療健康等重要領域。因此,解決AI算力短缺問題,不僅是科技企業和研究機構的責任,更是全社會共同面臨的挑战。

正是基於以上的問題,算力租賃(雲算力)便成為了解決問題的關鍵。較少的前期成本、能夠上下擴展的能力、區域可用性以及避免自建數據中心的分心,對於大多數初創公司甚至部分大型公司來說都很有吸引力。不同的組織和公司能夠按需租用算力,而不必承受購买硬件的投入和維護的沉重負擔。

目前市場上關於雲計算的服務商也五花八門,如亞馬遜網絡服務(AWS)、微軟Azure和谷歌雲平臺(GCP)都提供GPU實例,但這些國際巨頭往往因為處於市場壟斷地位而定價高企。雖然也有一些專門針對AI工作負載的新服務商,但是競爭力往往不強。

尤其是目前美國等在AI領域處於領先地位的國家為了保護自己的優勢,限制頂級芯片出口和算力的供應,導致部分國家和地區的客戶既無法購买到足夠的GPU,也無法在服務商處獲得服務。 

Aethir:構建AI時代去中心化雲基礎設施

Aethir作為新一代的雲算力解決方案提供商,採用AI雲算力+GPU DePIN的解決方案,來解決現有AI領域算力緊缺的問題。Aethir通過建立一套全新的、分布式的、基於人工智能的雲算力網絡,為全球範圍內的企業和個人提供按需求匹配的高效、可擴展、靈活的算力租用服務。

Aethir可以優化計算密集型領域如AI、ML和雲遊戲的GPU利用率:一是通過資源池,讓所有者將未充分利用的GPU貢獻到網絡中,形成強大的計算資源集體池,實現GPU全球分發,降低成本,民主化高級計算能力;二是通過去中心化所有權,超越傳統所有權結構的限制,實現分布式資源佔有,培育公平开放的技術格局,消除新消費者和創業者使用AI的壁壘,為全球互聯的數字生態系統做出貢獻。

簡單來說,在目前全球算力短缺、GPU供不應求的情況下,如何利用好闲置的GPU資源是關鍵。Aethir通過DePin的運作模式,激勵用戶或節點貢獻出自己闲置的GPU算力並實現規模化,為需要的企業提供算力支持,滿足對算力的需求。

技術架構&代幣經濟

我們都知道,人工智能大模型訓練需要使用“整塊的高性能算力”,目前的解決策略主要是利用多張GPU配合高性能卡間相互連接構成所需要的算力。然而對比之下,民間的算力往往是零散的,而且網絡條件也普遍較為糟糕,這使得怎樣讓零散的算力高效地服務於AI訓練成為了一個難題。

在這個環境下,Aethir要滿足需求,就需要解決這兩個問題:如何保證算力的質量,以及如何解決網絡問題。借助於Aethir的自有H100算力集群,以及優秀的架構和代幣經濟模型,兩個問題得到了有效解決。

NVIDIA的H100 GPU是Aethir去中心化雲基礎設施的核心元素。超過4000張H100 可供AI企業客戶按需使用,預計在未來半年內,該平臺將再增設數千張NVIDIA H100還會增加部署大量NVIDIA H100。

每一塊加入到Aethir網絡中的H100,都經過了嚴密的檢測和篩查,包括性能參數配置、模型的可使用性、帶寬的吞吐量、穩定性等等,以確保其在高速訓練和推理任務中的性能表現。

而且Aethir的優勢不僅僅在於可用H100的數量。傳統的雲計算服務將GPU資源集中在集中式服務器中心,因此無法有效地將GPU功率傳輸到遠離數據中心的客戶端。另一方面,得益於Aethir分布式網絡基礎設施,可以有效地覆蓋全球大多數地區網絡邊緣的客戶。每個客戶端都由最接近的可用H100芯片提供服務,從而消除了延遲問題。 

除了分布式部署H100保證算力的穩定,Aethir的架構和經濟模型保證了零散算力的質量和網絡的穩定。

Aethir的架構設計包括了五個基本角色:礦工、开發者、用戶、代幣持有者和Aethir DAO。最核心的三個部分則是Container容器、Indexer索引器和Checker檢查器:

 

Container是Aethir的核心計算單元,負責執行和渲染應用程序,每一個任務被封裝在一個獨立的Container中,每一個Container作為一個相對隔離的環境來運行用戶的任務,避免了任務間互相幹擾的情況。如有用到大數據處理或機器學習等計算資源密集型應用,它們可以在Container裏順利執行並最終得出結果。即實現了所要求的高性能算力。

Indexer主要被用於實時匹配並調度用戶的任務需求和可用資源。實時匹配和調度是為了保證用戶的需求可以在最短的時間內被滿足,而存在的容錯與冗余設計是為了應對可能的服務故障,可以選擇其他備用節點進行任務調度,以防止任務進展被中斷。同時,動態資源調整能夠根據系統的負載情況,動態將資源分配給不同的任務,以達到優化整體性能的目標。

Checker則負責實時監控和評估Container的性能,它可以實時地監控和評估整個系統的狀態,並對可能出現的問題作出及時的反應。如需應對網絡攻擊等安全事件,在檢測到異常行為後,能夠及時發出警告並啓動防護措施。同樣的,在系統性能出現瓶頸或其他問題時,Checker也可以及時發出提醒,以便問題能夠被及時解決,保證了服務質量和網絡安全。

同時,Aethir建立了嚴格的節點獎懲機制,對符合質量的高標准節點進行獎勵,不符合服務質量標准的節點進行經濟處罰,保證了整個網絡的穩定性和可用性。該機制有效保護了客戶權益,提高了節點的服務意識。

Aethir的代幣經濟以ATH代幣為核心,用於雲計算服務的交易、平臺治理、激勵和开發。代幣總量為420億,通過購买GPU計算能力和質押機制,ATH代幣促進了生態系統的去中心化管理和增長,同時為新節點運營商和用戶提供了一種承諾和經濟保障。

代幣經濟模型的關鍵之處還在於其共識機制(Proof of Rendering),由兩個主要組成部分構成:Proof of Rendering Capacity(渲染能力證明)和Proof of Rendering Work(渲染工作證明)。

  1. Proof of Rendering Capacity:此策略為每一個Container進行定向評估,其代幣投資(節點質押的ATH代幣數量)、算力水平和在线時長被合計考慮,以估算該Container的有效算力。這種機制使得所有節點能夠公正地參與到網絡中,並鼓勵節點運營商去質押更多的ATH代幣。

  1. Proof of Rendering Work:當容器在提供算力服務時,Checker會進行工作情況的監督,並將服務具體情況(例如,延遲、分辨率、幀率等)提交至鏈上。根據工作質量和工作時長來分配Proof of Rendering Work獎勵。

Aethir的服務費(Service Fee)以ATH代幣支付,價格錨定法幣,以此來確保服務費的穩定性。若因Container出現故障導致服務中斷,用戶將會獲得相應的退款,同時發生故障的Container將會被罰款。

為了滿足不同規模和需求的客戶需求,Aethir還設計了零售(Retail)和批發(Wholesale)兩種運營模式。批發模式犧牲了一定的靈活性,以提供較低的服務費用、偏向於長期的服務保證和交易結算方便性。零售模式更加靈活,可以隨時根據需求提供服務,無需預定或承諾。

Aethir引入了法幣定價機制,允許客戶以法幣支付算力服務,大大降低了其進入門檻和財務風險,增強了客戶粘性和合規性。

總的來看,Aethir通過優秀的架構和代幣經濟模型,從技術架構和制度上具備充分調動高質量零散算力的可能,解決了在當前商業環境下AI需求場景最大的大模型訓練需要的高性能算力問題,這使得Aethir在大模型訓練場景下,有着極高的商業可用性。

在遊戲領域的應用

在過去的幾年裏,我們已經見證了AI在遊戲領域中的廣泛應用,如新手引導和NPC文本生成等。隨着科技的發展,未來AI在遊戲產業中的應用將更加深入,需要大量的算力進行訓練和學習。 除了AI算力的共享,雲遊戲領域則是Aethir另一大擅長的領域。

在GPU和存儲技術瘋狂進化的20年中,隨着家用PC設備算力的提升,开發商對遊戲的畫面和遊戲空間的追求也在不斷擴大。例如GTA把算力用到了城市生成,極品飛車把算力用到了賽車碰撞和畫質的提升,因此也誕生了精美的遊戲畫面和超大真實的城市,最終結果是動輒幾百G的容量和對顯卡性能的要求,大量玩家的電腦難以負載。

雲遊戲是指以雲計算為基礎的遊戲方式,在雲遊戲的運行模式下,所有遊戲都在服務器端運行,並將渲染完畢後的遊戲畫面壓縮後通過網絡傳送給用戶。在客戶端,用戶的遊戲設備不需要任何高端處理器和顯卡,只需要基本的視頻解壓能力即可。

Aethir通過其分布式網絡,為雲遊戲領域帶來了顯著價值,包括提供低成本的高端GPU計算能力,優化遊戲體驗實現設備的即時訪問和低延遲,服務遊戲开發商提供新的發布方式和遊戲移植服務,擴大玩家基礎規模,提高遊戲升級效率,提升遊戲安全性。

生態發展

Aethir與IO.net達成了战略合作夥伴關系,二者聯合進行技術研發和對接,打通了Aethir的H100與IO網絡之間的連接。這樣,Aethir的H100就能自動接入IO網絡,為IO網絡的客戶提供穩定的企業級服務。通過聯合的技術研發和對接,Aethir的H100可以自動加入IO網絡,為IO的客戶提供穩定的企業級服務。Aethir的H100提供者,在獲得Aethir獎勵的同時,將可以同時獲得IO網絡的Token獎勵。

同時,Aethir正在推動集群與邊緣計算的融合。簡單的說,通過Aethir的邊緣計算,客戶可以匹配到就近的節點,保證了算力和網絡的暢通。

Aethir Edge是專為Aethir邊緣計算服務的硬件設備。它將打破遠離用戶的單一集中化的GPU集群部署方式,將算力部署到邊緣。這樣遠離集中服務器集群的客戶也能夠享受穩定無縫的GPU雲計算服務。

APhone是Aethir推出的一款Web 3.0雲電話。它採用了Aethir的分布式雲架構,實現了安全、設備無關同時跨越通信服務供應商地理邊界的Web3通信體驗。作為Aethir網絡的一部分,APhone不僅支持無縫的dApp訪問,還集成了Web 3.0的應用商店。截至目前,Aphone用戶量超過3.6萬。

總結

在當前AI成為重要的技術革新的背景下,AI算力的短缺問題已經成為阻礙行業發展的主要束縛。作為新興的雲計算解決方案提供商的Aethir意在通過建立分布式算力網絡來解決這一問題,為全球企業和個人提供高效且可擴展的算力。

Aethir的架構設計和代幣經濟模型,以及在遊戲領域和邊緣計算方面的應用,都表明了其在技術架構和商業布局方面具備潛力。Aethir通過激勵機制保證網絡的穩定性和可用性,為AI和遊戲等領域提供了商用水平的解決方案。

總體來看,Aethir不論是在項目基本面、技術架構,還是產品與生態上都表現得可圈可點。其代幣ATH也即將TGE,值得我們關注。

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