Децентрализованные GPU-сети меняют правила игры в обучении ИИ. По слухам, разработчики могут сократить свои затраты на обучение минимум на 30%, просто используя распределенные вычислительные мощности вместо централизованных облачных гигантов.

Подумайте об этом — традиционная аренда GPU от крупных поставщиков быстро съедает бюджет. Но когда вы используете вычисления из глобальной сети неиспользуемых GPU? Экономика полностью меняется. Меньшие накладные расходы, отсутствие монопольного ценообразования и ресурсы, которые масштабируются по мере необходимости.

Это не просто сокращение затрат. Это демократическая инфраструктура. Больше разработчиков получают доступ к серьезным вычислительным мощностям, не продавая почку. Может ли это стать катализатором, который выровняет условия для более мелких проектов ИИ?

Посмотреть Оригинал

На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .

8 Лайков