Мощность вычислений — это как источник питания для ИИ. Без нее даже самые передовые модели не смогут реализовать свой потенциал. В последние годы, с резким ростом параметров ИИ, традиционная централизованная архитектура вычислительных мощностей становится все менее удобной — расходы зашкаливают, масштабирование отстает, а простои и неэффективное использование оборудования становятся серьезной проблемой.

Есть идея, которая заслуживает внимания: объединить все неиспользуемые GPU по всему миру в одну сеть и автоматически распределять задачи с помощью алгоритмов. Такая распределенная вычислительная сеть имеет явные преимущества по сравнению с устаревшими централизованными схемами — затраты на обучение и вывод моделей могут снизиться значительно, а поставка вычислительных ресурсов стать более гибкой и способной быстро реагировать на внезапные пики спроса. Видеомонтаж, 3D-моделирование, а также обучение и реальное время ИИ-моделей — все это задачи, требующие больших вычислительных мощностей, которые могут быть эффективно поддержаны этой сетью.

Практический пример, который заслуживает внимания: совместное решение от RuYun и Huawei Cloud по ускорению AI-рендеринга, основанное на распределенной вычислительной мощности и AI-оптимизации, повысило эффективность рендеринга более чем на 40%. Такой подход все шире применяется в экосистемах децентрализованных вычислений.

В будущем объем индустрии ИИ достигнет 8600 миллиардов долларов, и потребность в вычислительных ресурсах только возрастет. Распределенная модель, основанная на децентрализации и интеграции, решает проблему несоответствия спроса и предложения вычислительных мощностей, а также превращает их в действительно торгуемый и настраиваемый производственный фактор. В результате, как крупные корпорации, так и небольшие команды разработчиков смогут получать необходимые вычислительные ресурсы по более низкой стоимости.