"Komputasi adalah kekuatan produktif pertama dari ekonomi digital . " Pada 29 Juli 2022, di Sub-forum Sains dan Teknologi SenseTime dari Konferensi Komputasi Pertama di Tiongkok, Gao Shanshan, direktur Pusat Penelitian Kerjasama Internasional Media Digital AS Shandong Sino mengatakan, di era AI, infrastruktur komputasi terus berubah seperti industri keuangan, kedokteran, dan pusat data.
Oleh karena itu, komputasi AI telah menjadi penopang utama perkembangan ekonomi digital di berbagai negara, dan juga menjadi tumpuan era ekonomi digital . Komputasi mewakili jenis produktivitas baru. Siapa yang memiliki komputasi perkembangan industri ekonomi digital masa depan akan memiliki kekuatan tertinggi untuk memimpin perkembangan ekonomi digital dalam ekonomi digital. Di masa lalu, kita mungkin fokus pada Internet, infrastruktur, dan sistem perangkat lunak ketika berbicara tentang mekanisme operasi komputasi dan konstruksi informasi. Saat ini , aplikasi komputasi AI ditransformasikan dari ujung To C (konsumen) ke ujung To B (bisnis) dan ke ujung G (pemerintah). Skenario lebih beragam, sumber daya data lebih berlimpah, dan kemampuan komputasi lebih menonjol. Di masa depan, di bawah intensitas komputasi yang tinggi, kami perlu memiliki kemampuan untuk merespons secara tepat waktu dan menganalisis, menyortir, dan menerapkan data yang dipersonalisasi di berbagai industri.
Dengan permintaan dan persaingan untuk komputasi AI, UtilityNet - sistem layanan jaringan komputasi cerdas terdistribusi terdesentralisasi hadir dengan latar belakang yang kuat . UtilityNet adalah lapisan insentif untuk pembentukan jaringan terdistribusi komputasi cerdas kinerja tinggi HPCS . UtilityNet dan HPCS membangun jaringan yang lebih lengkap untuk membuat jaringan rantai komputasi yang lebih besar, berbiaya rendah, dan lebih efisien, dengan tujuan untuk membuat jaringan penjadwalan untuk menerima, mendistribusikan, dan mengirim, yang berbeda dari jaringan komputasi terpusat tradisional dan jaringan komputasi awan . UtilityNet akan membangun kumpulan sumber daya cluster komputasi cerdas terbesar di dunia.
Komputasi AI menghadapi tantangan tingkat tinggi
1. Ambang penerapan komputasi AI terlalu tinggi;
2. Penerapan komputasi AI dalam skenario industri tradisional bersifat kontradiktif dan mekanisme insentifnya tidak memadai;
Untuk mengatasi masalah di atas dan memecahkan krisis komputasi, UtilityNet mulai menantang dari teknologi . Pertama, kita perlu memahami cara kerja komputasi. Mengambil komputasi AI sebagai contoh, CPU, GPU, DSP, dapat menjalankan komputasi, tetapi masih ada chip komputasi AI khusus. Mengapa? Ini juga terkait dengan komputasi.
- CPU ( C entral Processing Unit nit ) adalah umum prosesor yang dapat menangani segalanya, seperti pisau tentara Swiss yang melakukan segalanya tetapi tidak profesional dan efisien.
- GPU (Graphics Processing Unit) adalah prosesor yang khusus digunakan untuk mengolah grafik dan gambar . Dibandingkan dengan CPU, GPU memproses satu tipe data, karena mudah membentuk cluster besar dengan komputasi AI. Oleh karena itu, komputasi AI jauh lebih unggul dari CPU dalam banyak aspek seperti performa dan konsumsi daya, dan sering digunakan untuk memproses komputasi AI.
- DSP ( Digital S ignal P rocessor ) khusus digunakan untuk mengolah sinyal digital. Mirip dengan GPU, DSP juga dapat digunakan untuk komputasi AI , seperti ponsel SoC Qualcomm.
Chip komputasi AI secara khusus digunakan untuk memproses komputasi terkait AI, yang berbeda dari pekerjaan "paruh waktu" CPU, GPU, dan DSP dalam komputasi AI. Bahkan GPU yang paling efisien pun memiliki celah dibandingkan dengan chip komputasi AI. Chip komputasi AI melebihi semua prosesor yang disebutkan di atas dalam hal penundaan, kinerja, konsumsi daya, rasio efisiensi energi, dll. UtilityNet menggunakan TPU sebagai chip profesional komputasi AI. Sumber daya komputasi adalah:
- Satuan Perkalian Matriks
- Akumulator
- Pengaktifan
- Penyangga Terpadu
TPU 15-30 kali lebih cepat dari GPU dan CPU . Dalam hal efisiensi energi, TPU telah ditingkatkan 30 hingga 80 kali, yang tidak mengherankan sama sekali, karena operasi CNN yang dijalankan oleh TPU terutama adalah perkalian matriks, ini adalah keunggulan chip khusus.
Pada saat yang sama, UtilityNet adalah lapisan insentif untuk membangun jaringan terdistribusi komputasi cerdas berkinerja tinggi HPCS , yang menciptakan jaringan rantai komputasi yang besar, berbiaya rendah, dan lebih efisien untuk membangun jaringan penjadwalan untuk menerima, mendistribusikan, dan mengirim. Berbeda dari jaringan komputasi terpusat tradisional dan jaringan komputasi awan, UtilityNet akan membangun kumpulan sumber daya cluster komputasi cerdas terbesar di dunia.
HPCS mengumpulkan data besar+komputasi AI melalui lapisan insentif dari UtilityNet, menciptakan model besar dan inovasi penelitian ilmiah utama, dan menginkubasi aplikasi baru . Dengan cara ini, komputasi dapat terhubung ke jaringan, biaya komputasi dapat dikurangi, dan efisiensi energi komputasi dapat ditingkatkan, meletakkan dasar yang kuat untuk komputasi AI untuk revolusi industri dan lompatan peradaban masyarakat manusia.
UtilityNet bertujuan untuk membangun jaringan komputasi cerdas terdistribusi berkinerja tinggi terbesar di dunia, meletakkan dasar komputasi AI yang kuat untuk revolusi industri dan peradaban masyarakat manusia dengan lompatan. Sebagai platform komputasi terdistribusi berkinerja tinggi, UtilityNet menyatukan lebih dari 4 juta sukarelawan dari seluruh dunia, dengan rata-rata 600.000 host aktif. Ini dapat dengan mudah mendukung cluster untuk memperluas ke skala sepuluh ribu kartu dan mengurangi keterlambatan ujung-ke-ujung hingga 90%, sehingga memberikan komputasi hijau yang efisien untuk aplikasi seperti kecerdasan buatan.
Di masa depan
Saat ini, area spasial pusat komputasi global tidak cukup, aset data sulit untuk dilalui, dan konten aplikasi daya komputasi tidak mencukupi, yang merupakan tantangan komputasi AI saat ini. UtilityNet akan mempercepat pembangunan pusat komputasi kecerdasan buatan. Bagi UtilityNet, pusat komputasi masa depan tidak ditentukan untuk industri, perusahaan, atau pelanggan tertentu, tetapi berfokus pada kolaborasi industri global.