Gonka تكشف عن آلية PoC واتجاهات تطور النموذج: مواءمة القوة الحاسوبية الحقيقية، وضمان مشاركة مستمرة لوحدات معالجة الرسومات متعددة المستويات

تقرير أودايلي ستيلر ديلي: شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية Gonka قامت مؤخرًا خلال جلسة AMA المجتمعية بشرح التعديلات المرحلية على آلية PoC وطريقة تشغيل النماذج. تشمل التعديلات ذات الصلة: توحيد استخدام نموذج كبير واحد لتشغيل PoC والاستنتاج، وتحويل طريقة تفعيل PoC من تأخير إلى تفعيل شبه فوري، وتحسين طريقة حساب وزن الحوسبة لتكون أقرب إلى التكاليف الحقيقية للحسابات على نماذج وأجهزة مختلفة.

قال المؤسس المشارك ديفيد إن هذه التعديلات ليست موجهة لتحقيق نتائج قصيرة الأمد أو لمشاركين معينين، بل هي تطور ضروري مع توسع حجم شبكة الحوسبة بسرعة، بهدف تعزيز استقرار وأمان الشبكة تحت الأحمال العالية، وتمهيد الطريق لتحمل أعباء عمل AI أكبر في المستقبل.

وفي رد على مناقشات المجتمع حول ارتفاع إنتاج الرموز الصغيرة في المرحلة الحالية، أشار الفريق إلى أن استهلاك الحوسبة الحقيقي يختلف بشكل كبير بين النماذج ذات الأحجام المختلفة عند نفس عدد الرموز. مع تطور الشبكة نحو كثافة حساب أعلى ومهام أكثر تعقيدًا، تقوم Gonka تدريجيًا بمحاذاة وزن الحوسبة مع التكاليف الحقيقية للحساب، لتجنب اختلال طويل الأمد في هيكل الحوسبة وتأثيره على قدرة التوسع الكلية للشبكة.

في آلية PoC الجديدة، تم تقليل زمن تفعيل PoC إلى أقل من 5 ثوانٍ، مما يقلل من هدر الحوسبة الناتج عن تبديل النماذج والانتظار، ويتيح لموارد GPU أن تُستخدم بشكل أكثر كفاءة في حسابات AI الفعالة. بالإضافة إلى ذلك، من خلال توحيد تشغيل النماذج، يقلل من عبء النظام عند التبديل بين التوافق والاستنتاج، ويزيد من كفاءة استخدام الحوسبة بشكل عام.

كما أكد الفريق أن بطاقات GPU الصغيرة والمتوسطة يمكنها من خلال التعاون في تجمعات التعدين، والمشاركة بمرونة حسب Epoch، وأداء مهام الاستنتاج، الاستمرار في الحصول على الأرباح والمشاركة في الحوكمة. الهدف طويل الأمد لـ Gonka هو دعم استمرارية وجود مستويات مختلفة من الحوسبة ضمن شبكة واحدة من خلال تطور الآليات.

وأفاد Gonka أن جميع التعديلات الرئيسية على القواعد تتم عبر الحوكمة على السلسلة وتصويت المجتمع. كما ستدعم الشبكة تدريجيًا أنواعًا أكثر من النماذج ومهام AI، وتوفر مساحة مشاركة مستدامة وشفافة لمختلف أحجام GPU حول العالم، لتعزيز تطور البنية التحتية للحوسبة الذكية اللامركزية على المدى الطويل.