Parallel AI - Раскрывая возможности параллельной обработки данных
Вступление
Экспоненциальный рост технологий генеративного искусственного интеллекта (ИИ) привел к беспрецедентному увеличению спроса на графические процессоры (ГП), за которым с трудом успевает текущее предложение. В результате возникло множество децентрализованных рынков ГП, призванных заполнить этот дефицит, что позволяет разработчикам ИИ использовать простаивающие вычислительные мощности, доступные как у частных лиц, так и у крупных поставщиков решений. Однако увеличение объема доступных графических процессоров является лишь частью решения проблемы удовлетворения постоянно растущих потребностей индустрии ИИ.
Для масштабирования все более сложных инструментов ИИ требуется не только доступ к большему количеству ГП, но и их более экономичное и эффективное использование. Несмотря на значительные усилия по улучшению пропускной способности, достижения в оптимизации использования новых мощностей для максимального увеличения скорости обработки и минимизации затрат остаются ограниченными.
Ключевая возможность снижения затрат и повышения эффективности использования ГП заключается в методах выполнения кода. Традиционное последовательное программирование не позволяет в полной мере использовать вычислительные мощности современных многоядерных процессоров и графических процессоров. Это приводит к недостаточной производительности, когда потенциал аппаратного обеспечения не реализуется в полной мере, что замедляет время обработки и увеличивает эксплуатационные расходы.
Parallel AI решает эту проблему, предлагая новое решение для параллельной обработки, позволяющее разработчикам ИИ быстрее и эффективнее выполнять сложные задачи на графических процессорах. Внедрив автоматическое распараллеливание кода, Parallel AI обеспечивает возможность выполнения задач одновременно на нескольких процессорных ядрах. Это позволяет максимально эффективно использовать аппаратные ресурсы, сокращая время обработки и повышая общую эффективность системы. Задача, которую обычно решают за 10 минут, теперь может быть выполнена всего за 10 секунд, что соответствует сокращению времени вычислений в 20 раз.
Решение Parallel AI устраняет сложности, связанные с параллельной обработкой, предлагая высокоуровневые программные интерфейсы, которые автоматизируют и упрощают процесс распараллеливания. Разработчики могут писать код в привычном для них стиле, который Parallel AI затем преобразует в оптимизированный параллельный формат, минимизируя трудности параллельного выполнения.
Кроме того, Parallel AI предоставляет разработчикам ИИ доступ к услугам поставщиков графических процессоров, предлагающим оптимальные спецификации для задач параллельной обработки. Объединив вычислительные мощности существующих децентрализованных рынков ГП, Parallel AI выбирает наиболее подходящее оборудование и оптимизирует его производительность через предварительно настроенные процессы распараллеливания. Принимая платежи за свои услуги в виде собственных токенов $PAI, Parallel AI может легко интегрировать финансовые потоки в агрегированные децентрализованные рынки ГП, на которых выполняется его параллельный код. Являясь крупным покупателем вычислительных мощностей, Parallel AI также может заключать соглашения о скидках с партнерами GPU marketplace, принимающими $PAI в качестве оплаты, что позволяет токену стать универсальной валютой для закупок графических процессоров. Таким образом, $PAI способствует реализации концепции Parallel AI по созданию полностью децентрализованного решения для параллельной обработки данных для разработчиков искусственного интеллекта.
Таким образом, Parallel AI предлагает комплексное решение для параллельной обработки данных на всех этапах — от кодирования до внутренней инфраструктуры, что позволяет разработчикам ИИ снизить затраты на графические процессоры и сократить время обработки. Таким образом, Parallel AI эффективно решает одну из самых значительных проблем, с которыми сталкиваются разработчики ИИ, и предоставляет недостающий компонент в решении проблемы нехватки графических процессоров.
Постановка задачи
Основная проблема, которую решает Parallel AI, заключается в неэффективности инфраструктуры кодирования и обработки, что приводит к увеличению затрат, неоптимальному использованию графических процессоров и снижению скорости обработки для разработчиков ИИ.
Решение Parallel AI для параллельной обработки данных устраняет три ключевых недостатка:
1. Невозможность полного использования возможностей современных многоядерных графических процессоров: Современные процессоры оснащены множеством ядер, способных выполнять операции параллельно, что значительно ускоряет обработку данных и вычислительные задачи. Последовательная обработка не позволяет использовать эту функциональность в полной мере, что приводит к увеличению времени обработки и затрат.
2. Сложность написания параллельного кода: Одной из причин, по которой многие разработчики искусственного интеллекта не используют методы параллельной обработки, является сложность современных подходов к написанию параллельного кода. Эти методы требуют глубокого понимания параллелизма, синхронизации и потенциальных условий гонки, что может стать серьезным препятствием для разработчиков и ограничить широкое внедрение параллельного программирования.
3. Отсутствие соответствующей инфраструктуры для поддержки задач параллельной обработки: Инфраструктура, необходимая для поддержки вычислительных задач, связанных с параллельной обработкой, может быть чрезвычайно дорогой, особенно для стартапов и небольших организаций. Зависимость от централизованных поставщиков создает риски для конфиденциальности и безопасности данных. Кроме того, любой отдельный децентрализованный рынок графических процессоров вряд ли сможет предложить оптимальное решение для всего спектра различных задач, требующих выполнения в разное время.
Решение Parallel AI
Уникальная технология параллельной обработки данных Parallel AI предлагает решение проблем, связанных с неэффективностью последовательной обработки, сложностью написания параллельного кода и отсутствием необходимой вспомогательной инфраструктуры.
1. Максимального использования возможностей современных графических процессоров: Parallel AI автоматизирует параллельную обработку, позволяя разработчикам ИИ разбивать крупные задачи на более мелкие подзадачи, которые выполняются одновременно на нескольких процессорных ядрах. Это значительно повышает производительность и сокращает время обработки, что является критически важным для приложений искусственного интеллекта, требующих значительных вычислительных мощностей для задач, таких как глубокое обучение и анализ данных в реальном времени.
2. Упрощения процесса написания параллельного кода: Parallel AI упрощает процесс разработки, предоставляя высокоуровневые программные интерфейсы и автоматизируя распараллеливание. Разработчики могут писать код в привычном им стиле, который Parallel AI затем преобразует в оптимизированный параллельный формат, устраняя сложности, связанные с параллельным выполнением.
3. Поиска подходящей инфраструктуры графических процессоров: Используя свою сеть партнерских децентрализованных рынков графических процессоров, Parallel AI выбирает аппаратные решения, соответствующие конкретным требованиям каждой задачи параллельной обработки. Децентрализуя инфраструктуру и позволяя пользователям использовать общий пул ресурсов, Parallel AI снижает необходимость в значительных инвестициях в собственное оборудование. Это не только уменьшает барьеры для входа на рынок передовых вычислительных технологий, но и оптимизирует экономическую эффективность в целом. В то же время, Parallel AI сотрудничает только с децентрализованными провайдерами, обеспечивая большую прозрачность и безопасность. Операции распределяются по нескольким узлам, что снижает риск утечки данных и повышает устойчивость к атакам или сбоям.
Основные преимущества
Ключевые преимущества для разработчиков искусственного интеллекта, использующих решение для параллельной обработки данных Parallel AI, включают:
1. Увеличение скорости вычислений до 20 раз: Параллельный ИИ значительно ускоряет выполнение сложных алгоритмов и задач, что особенно важно для приложений ИИ, которым требуются значительные вычислительные мощности для обучения моделей машинного обучения, обработки больших наборов данных и анализа данных в режиме реального времени. Задача, которая обычно занимает 10 минут, теперь может быть выполнена за 10 секунд, что соответствует сокращению времени вычислений в 20 раз.
2. Снижение затрат: Параллельный ИИ помогает уменьшить вычислительные расходы для разработчиков за счет оптимизации использования существующего оборудования и предоставления доступа к децентрализованной сети общих ресурсов.
3. Упрощение выполнения параллельных вычислений: Разработка ИИ часто связана со сложным программированием, которое может занимать много времени и быть подвержено ошибкам, особенно при работе с параллельными вычислениями. Parallel AI абстрагирует сложности, связанные с параллельным программированием, делая его более доступным для разработчиков, не обладающих глубокими знаниями в этой области.
4. Масштабируемая инфраструктура: По мере роста приложений ИИ возникает необходимость в увеличении вычислительных мощностей и возможностей обработки данных. Децентрализованная вычислительная платформа Parallel AI позволяет приложениям динамически масштабироваться без значительных инвестиций в инфраструктуру.
5. Усовершенствованная система обучения: Для образовательных целей Parallel AI предлагает доступный способ знакомства с параллельными вычислениями. Студенты и новички могут разрабатывать приложения с поддержкой параллельного программирования без необходимости предварительного изучения аппаратных особенностей, что способствует глубокому пониманию и внедрению инноваций в параллельные алгоритмы на ранних этапах обучения.
6. Широкая применимость: Параллельный ИИ предназначен не только для специалистов в области науки о данных и инженерии, но и может применяться в различных сферах, требующих выполнения сложных вычислительных задач. Будь то рендеринг графики высокой четкости, обработка больших массивов данных в режиме реального времени или выполнение сложных симуляций в научных исследованиях, Parallel AI делает высокопроизводительные вычисления более доступными.
Как параллельная обработка повышает эффективность искусственного интеллекта
Повышение Производительности Графических Процессоров
Решение для параллельной обработки данных Parallel AI повышает производительность графических (GPU) и центральных процессоров (CPU) за счет эффективного распределения вычислений между несколькими ядрами процессора, что значительно сокращает время, необходимое для выполнения задач.
Данный метод использует аппаратную архитектуру этих процессоров, предназначенную для одновременной обработки множества операций.
В этом разделе представлено подробное техническое описание того, как параллельный код оптимизирует производительность этих процессоров:
A. Общие сведения об архитектуре CPU и GPU
Архитектура графического процессора: Графические процессоры содержат от сотен до тысяч мелких ядер, предназначенных для одновременной обработки нескольких задач, особенно для вычислений с использованием векторов и матриц. Это делает их особенно подходящими для задач, которые могут быть выражены в виде параллельных вычислений, таких как рендеринг графики и научное моделирование.
Архитектура центрального процессора: Центральные процессоры предназначены для решения широкого спектра вычислительных задач. Современные центральные процессоры имеют несколько ядер, каждое из которых способно выполнять отдельный поток инструкций. При выполнении параллельного кода задачи могут распределяться по этим ядрам, что позволяет использовать всю мощность процессора и избегать перегрузки одного ядра.
B. Механизмы параллельного выполнения
Параллелизм на уровне потоков: Этот подход предполагает разделение задачи на несколько подзадач (потоков), которые могут выполняться одновременно. Для процессоров это может означать выполнение различных потоков на разных ядрах. Графические процессоры с их множеством ядер могут обрабатывать тысячи потоков одновременно, что делает их идеальными для высокопараллельных задач.
Параллелизм на уровне данных: Часто используемый в вычислениях на GPU, этот подход предполагает одновременное выполнение одной и той же операции над различными фрагментами независимых данных. Это эффективно в таких приложениях, как обработка изображений, где одна и та же операция применяется ко многим пикселям.
Параллелизм на уровне команд: Современные процессоры используют такие методы, как конвейерная обработка и суперскалярное выполнение, для одновременного выполнения нескольких команд в одном ядре процессора. Параллельный код можно оптимизировать, чтобы максимально использовать эти возможности, организовав код таким образом, чтобы избежать остановок конвейера и эффективно задействовать различные исполнительные блоки CPU и GPU.
C. Оптимизация кода для параллельного выполнения
Балансировка нагрузки: Эффективное распределение задач между всеми доступными ядрами предотвращает возникновение узких мест. Балансировка нагрузки обеспечивает равный вклад всех процессоров в решение задачи, максимизируя пропускную способность и минимизируя время выполнения.
Схемы доступа к памяти: Параллельное программирование требует тщательного управления доступом к памяти для уменьшения задержек и избежания конфликтов. Методы, такие как объединение обращений к памяти (группировка обращений для обеспечения последовательности) в графических процессорах и эффективное использование кэша в центральных процессорах, являются критически важными для обеспечения высокой производительности.
Векторизация: Использование векторных блоков в центральных и графических процессорах путем преобразования скалярных операций в векторные может значительно увеличить пропускную способность. Векторизованные операции позволяют одной команде одновременно обрабатывать данные в нескольких точках, используя параллелизм на уровне данных.
Синхронизация: Когда нескольким потокам или процессам требуется доступ к общим данным, такие механизмы, как блокировки, мьютексы или атомарные операции, гарантируют, что такой доступ не приведет к возникновению условий гонки или повреждению данных. Эффективное использование этих средств синхронизации критически важно для поддержания целостности данных при минимизации потерь в производительности.
Предотвращение взаимоблокировок и "голодания": Правильно разработанные параллельные алгоритмы позволяют избежать ситуаций, когда потоки бесконечно ждут друг друга (взаимоблокировка) или когда некоторые потоки получают непропорционально меньше процессорного времени (голодание).
Эффективное Использование Процессорных Ядер
Ключевым аспектом решения Parallel AI для параллельной обработки данных является эффективное использование вычислительных ядер современных графических процессоров. Технология распараллеливания Parallel AI обеспечивает:
Быстрое распределение объектов
Быстрое распределение объектов критически важно для производительности в средах с высокой пропускной способностью, где данные должны обрабатываться одновременно во множестве потоков. Эта функция минимизирует время ожидания операций с памятью, которое часто становится узким местом при параллельных вычислениях. Оптимизируя распределение памяти, Parallel AI обеспечивает большую занятость ядер на обработку данных, а не на ожидание доступности памяти.
Функции более высокого порядка с замыканиями
Поддержка функций и замыканий более высокого порядка позволяет Parallel AI эффективно обрабатывать сложные шаблоны функционального программирования. Эта функция особенно полезна в контексте параллельных вычислений, где задачи разбиваются на более мелкие, многократно используемые и зачастую независимые функциональные блоки. Это способствует созданию более модульного и поддерживаемого кода, который легко распараллеливается без громоздкого шаблонного кода, связанного с непосредственным управлением потоками.
Неограниченная рекурсия и продолжения
Поддержка неограниченной рекурсии и продолжений расширяет спектр алгоритмов, которые могут эффективно распараллеливаться. Рекурсия, являющаяся распространенной конструкцией во многих алгоритмах (например, в стратегиях "разделяй и властвуй"), в сочетании с продолжениями позволяет создавать сложные механизмы управления потоком данных, необходимые для выполнения сложных вычислительных задач. Эти функции позволяют Parallel AI решать широкий спектр задач — от простой итеративной обработки данных до сложных вычислительных процессов, эффективно управляя выполнением на нескольких ядрах.
Parallel AI предлагает масштабируемое решение для параллельной обработки данных, оптимизированное для выполнения на большом количестве ядер с акцентом на максимальную пропускную способность каждого ядра. Благодаря почти линейному ускорению, основанному на количестве ядер, Parallel AI может использовать каждое ядро в полной мере, обеспечивая пропорциональный рост производительности при добавлении дополнительных ядер. Это особенно важно для приложений, которые необходимо масштабировать в зависимости от объема данных или сложности задач.
Поддержка более 10 000 параллельных потоков
Архитектура Parallel AI поддерживает большое количество параллельных потоков, что демонстрирует её способность выполнять множество независимых задач одновременно. Такой уровень параллелизма обеспечивает максимальную загрузку ядер, гарантируя, что все ядра выполняют задачи в любой момент времени, минимизируя периоды простоя и оптимизируя пропускную способность.
Постоянное совершенствование методов генерации и оптимизации кода обеспечивает всё более эффективное использование аппаратных ресурсов. Оптимизированный код выполняется быстрее и эффективнее, полностью используя аппаратные возможности. Это не только ускоряет вычисления, но и снижает энергопотребление на одно вычисление.
Конкурентные преимущества
Текущим стандартом для параллельных вычислений является CUDA. Технология Parallel AI предлагает ряд преимуществ по сравнению с CUDA, что значительно расширяет возможности разработчиков ИИ в области параллельной обработки. Вот основные из них:
1. Абстракция более высокого уровня
Простота использования: Parallel AI обеспечивает более высокий уровень абстракции программирования по сравнению с CUDA, которая является низкоуровневым API, требующим глубокого понимания архитектуры графических процессоров. Разработчики могут писать код в стиле, близком к традиционным языкам высокого уровня, таким как Python или Haskell, что сокращает время обучения и повышает производительность.
Автоматическое распараллеливание: Одной из ключевых особенностей Parallel AI является способность автоматически распараллеливать код. Разработчики могут писать код без необходимости явно определять, как задачи должны быть распараллелены и синхронизированы. В отличие от этого, CUDA требует явного управления потоками, блоками и сетками, а также обработки синхронизации с использованием барьеров и блокировок.
2. Эффективное управление ресурсами
Управление памятью: Parallel AI устраняет многие сложности, связанные с управлением памятью графического процессора, которые часто приводят к ошибкам и неэффективности в CUDA. Автоматическое управление памятью в Parallel AI помогает предотвращать утечки и ошибки, возникающие при ручной обработке памяти в CUDA.
Оптимизированное выполнение: Parallel AI автоматически оптимизирует выполнение кода на доступных ядрах графического процессора, в то время как в CUDA для достижения оптимальной производительности часто требуется ручная настройка и глубокое понимание как аппаратного обеспечения, так и особенностей модели выполнения CUDA.
3. Масштабируемость и переносимость
Переносимость на различное оборудование: Хотя в настоящее время Parallel AI поддерживает только графические процессоры NVIDIA, его дизайн предполагает большую независимость от базового оборудования. Это означает, что параллельные программы, написанные для Parallel AI, могут быть легче адаптированы для работы на различных типах оборудования, если в будущем поддержка расширится.
Масштабируемость: Parallel AI хорошо масштабируется в зависимости от количества ядер, не требуя дополнительных усилий при программировании для управления повышенной сложностью. В CUDA масштабирование часто требует переосмысления размеров потоков и блоков, а также распределения памяти и вычислительных ресурсов.
4. Расширенные языковые возможности
Поддержка современных программных конструкций: Parallel AI поддерживает расширенные возможности программирования, такие как функции высшего порядка, замыкания и продолжения. Эти функции либо громоздки, либо невозможно реализовать непосредственно в CUDA, которая больше похожа на C и не поддерживает многие высокоуровневые абстракции.
Неограниченная рекурсия и продолжения: Эти функции позволяют реализовывать сложные потоки управления и алгоритмы естественным образом, что может быть затруднительно в среде CUDA из-за её ограниченных возможностей.
5. Инструменты разработки и отладки
Интегрированная среда разработки: Благодаря высокоуровневому характеру, Parallel AI может легче интегрироваться с современными средами разработки, предлагая улучшенные средства отладки и функции обработки ошибок, что значительно ускоряет процесс разработки по сравнению с CUDA.
Технология
Параллельный ввод и анализ кода
Первым шагом в процессе параллельного ИИ является ввод и анализ существующего последовательного кода или команд высокого уровня, предоставляемых пользователем, для выявления возможностей параллельной обработки. Этот процесс включает три этапа:
Этап 1 — Ввод данных пользователем
Разработчики пишут код, используя высокоуровневый синтаксис, аналогичный Python, который должен быть интуитивно понятным. Этот код может представлять собой как сложные алгоритмы, так и рутинные задачи обработки данных.
Этап 2 — Анализ кода
Параллельная система ИИ анализирует входной код, чтобы понять его структуру, зависимости и вычислительные цели. Этот этап анализа имеет решающее значение, поскольку он закладывает основу для определения возможностей распараллеливания.
Этап 3 — Анализ зависимостей
Система исследует зависимости данных в коде, чтобы определить, какие части могут выполняться параллельно, а какие должны обрабатываться последовательно. Это включает построение графика зависимостей, который визуально отображает задачи и их взаимосвязи.
После того как возможности для параллельной обработки определены, процесс переходит к основной функции параллельного ИИ — автоматическому распараллеливанию.
Автоматическое распараллеливание
Как только существующий последовательный код проанализирован и определены возможности для распараллеливания, Parallel AI использует свою основную функцию — автоматическое распараллеливание. Этот процесс также состоит из трех этапов:
Этап 1 — Идентификация задач
Система выявляет независимые задачи в коде, которые могут выполняться параллельно. Это основано на отсутствии зависимостей данных, которые требовали бы выполнения задач в определенной последовательности.
Этап 2 — Преобразование кода
Параллельный ИИ преобразует эти независимые задачи в формат, подходящий для выполнения несколькими процессорами. Это преобразование включает преобразование стандартных циклов и операций в параллельные конструкции, такие как параллельные циклы или параллельные вызовы функций.
Этап 3 — Алгоритмическая оптимизация
Усовершенствованные алгоритмы оптимизации улучшают преобразованный код для достижения максимальной эффективности. Это включает оптимизацию использования памяти, минимизацию накладных расходов на обмен данными между процессорами и балансировку нагрузки на доступные аппаратные ресурсы.
После того как код преобразован в оптимальную форму для параллельной обработки, он выполняется с использованием запатентованной модели выполнения Parallel AI.
Модель исполнения
Параллельный ИИ использует сложную модель выполнения для управления и выполнения распараллеленного кода. Эта модель основана на трех ключевых процессах:
1. Планирование
Система динамически планирует выполнение параллельных задач с использованием доступных графических процессоров. Это планирование учитывает текущую нагрузку и доступность ресурсов, что позволяет избежать узких мест и обеспечить бесперебойное выполнение.
2. Среда выполнения
Специализированная среда выполнения управляет выполнением кода, координацией задач, обработкой ошибок и предоставлением необходимых данных в процессе выполнения. Эта среда гарантирует, что каждая задача имеет доступ к нужным ресурсам и что результаты задач правильно интегрированы.
3. Управление параллелизмом
Для предотвращения условий гонки и обеспечения целостности данных используются механизмы управления параллелизмом, такие как блокировки, семафоры и другие методы синхронизации.
Теперь код готов к выполнению с помощью объединенной сети децентрализованных графических процессоров Parallel AI.
Интеграция с Децентрализованными Сетями
Когда параллельный код готов к выполнению, Parallel AI развертывает его, используя вычислительные мощности, собранные на децентрализованных рынках графических процессоров, выбирая оптимальные графические процессоры для текущей задачи параллельной обработки.
Каждый узел в сети выполняет свою часть задачи, в то время как система координирует распределение и агрегацию результатов.
Смарт-контракты используются для проверки правильности выполненных задач и для управления распределением вознаграждений (в виде токенов или кредитов) между узлами, предоставляющими свои вычислительные мощности.
Примеры применения
Первоначально основным целевым рынком для решения Parallel AI по параллельной обработке данных станут разработчики искусственного интеллекта, которые остро нуждаются в оптимизации скорости вычислений. Однако, после успешного внедрения в секторе ИИ, технология может быть также применена для повышения эффективности обработки данных в таких областях, как игровая индустрия, производство медиа и майнинг криптовалют.
В секторе искусственного интеллекта ключевыми приложениями решения Parallel AI для параллельной обработки данных будут:
1. Обучение моделей машинного обучения: Процесс обучения, особенно в глубоких нейронных сетях, включает операции, такие как вычисление градиентов и обновление размеров, которые могут выполняться для различных подмножеств данных одновременно. Этап градиентного спуска, в ходе которого параметры настраиваются для минимизации ошибок, может быть распараллелен. Пакеты данных обрабатываются одновременно на нескольких графических процессорах, что позволяет параллельно вычислять градиенты, которые затем суммируются для обновления параметров модели. Это значительно ускоряет процесс обучения, особенно для моделей с большим количеством параметров и объемными наборами данных.
2. Логический вывод: Выполнение логического вывода на основе обученных моделей может быть распределено между несколькими процессорами для эффективной обработки множества запросов или больших наборов входных данных. В рабочей среде запросы на логический вывод могут поступать в больших объемах и требовать быстрой обработки. Распределяя эти запросы по кластеру серверов или устройствам с графическим ускорением, каждое устройство может одновременно обрабатывать часть нагрузки, связанной с выводом данных. Это не только сокращает время отклика, но и позволяет системе более эффективно справляться с пиковыми нагрузками.
К ключевым подзадачам, с помощью которых параллельный ИИ может существенно сократить время вычислений и снизить затраты, относятся:
- Распределенное глубокое обучение: Использование распределенных вычислений для обучения крупных моделей глубокого обучения на основе массивных наборов данных, что значительно ускоряет процесс за счет распределения вычислений между множеством графических процессоров или TPU.
- Оптимизация гиперпараметров: Параллельное выполнение нескольких тренировочных сессий с различными гиперпараметрами позволяет быстро находить наиболее эффективные конфигурации модели.
- Перекрестная проверка: Реализация параллельной обработки для выполнения k-кратной перекрестной проверки, при которой одновременно обрабатывается несколько сводок для более эффективной оценки производительности модели.
Модель получения дохода и токеномика
Токен $PAI
Токен $PAI играет ключевую роль в концепции Parallel AI, направленной на создание полностью децентрализованного решения для параллельной обработки данных для разработчиков искусственного интеллекта.
Принимая платежи за услуги Parallel AI в виде токенов $PAI, система может легко интегрировать потоки платежей в агрегированные децентрализованные рынки графических процессоров, где выполняется параллельный код. Поскольку большинство децентрализованных графических сервисов требуют платежей в блокчейне, токен $PAI позволяет автоматизировать различные переводы, упрощая процесс оплаты для конечных пользователей.
Скидки заранее согласовываются с партнерами GPU-маркетплейсов, которые принимают к оплате доллары США, что делает токен универсальной валютой для закупок графических процессоров.
Кроме того, токен $PAI позволит Parallel AI предлагать дополнительные вознаграждения поставщикам графических процессоров, подключающим свои устройства к партнерским рынкам, которые в конечном итоге используются клиентами Parallel AI.
Токены $PAI также можно приобретать и стейкать, получая различные преимущества, в том числе:
- Доля доходов: Участники, стейкающие $PAI, получают долю доходов от Parallel AI, которая распределяется на постоянной основе, обеспечивая при этом достаточный доход для финансирования операций.
- Бесплатные услуги: Владельцы $PAI, сумма которых превышает определенный порог, могут получить бесплатный доступ к услугам начального уровня Parallel AI.
- Права на управление: В дальнейшем Parallel AI планирует предоставить права на управление участникам, стейкающим $PAI, что позволит им участвовать в принятии ключевых решений о развитии технологического стека, обеспечивая распределенный процесс принятия решений в соответствии с децентрализованным видением проекта.
Модель получения дохода
Parallel AI предлагает разработчикам ИИ многоуровневые пакеты подписки, которые должны быть оплачены токенами $PAI. Уровни пакетов следующие:
Часть доходов распределяется между стейкерами $PAI в виде вознаграждения за ставки.
Токеномика
Общее предложение: 100 000 000
Распределено среди пользователей:
80% - Uniswap LP для обеспечения ликвидности
15% от суммы резервируется на первоначальные выплаты за участие в Parallel AI, чтобы поддержать их в промежуточный период, до того, как поступят доходы в онлайн-режиме
Дорожная карта
Этап 1: Создание параллельного кода с помощью искусственного интеллекта
Компания Parallel AI запустит программу, основанную на искусственном интеллекте, которая будет автоматически преобразовывать последовательный код в высокоэффективные распараллеленные версии. Это позволит разработчикам в полной мере использовать потенциал параллельной технологии Aes без необходимости глубоких знаний в области параллельного программирования.
Parallel AI создаст объединенную децентрализованную GPU-сеть на основе партнерских отношений, что позволит коду автоматически выполняться на наиболее подходящем и экономичном оборудовании.
Этап 3: Индивидуальная виртуальная обработка данных в сети GPU
На заключительном этапе Parallel AI предложит комплексную услугу виртуальной обработки данных, позволяющую пользователям беспрепятственно подключаться к распределенной сети GPU и выполнять свои распараллеленные рабочие нагрузки. Это обеспечит готовое решение для организаций, стремящихся использовать возможности параллельного искусственного интеллекта без необходимости сложного управления инфраструктурой.