⚡ Почему сейчас GPU — это новая нефть
OpenAI, Google, Tesla, Midjourney — все они конкурируют не за людей, а за видеокарты (игра)
Один сервер H100 стоит $30 000+ (деньги), а иногда и значительно больше, в зависимости от конфигурации и поставщика. Эта цена отражает невероятный спрос на графические процессоры, особенно высокопроизводительные модели, необходимые для обучения и запуска сложных моделей искусственного интеллекта. Облачные мощности, предлагаемые Amazon Web Services, Google Cloud Platform и Microsoft Azure, часто перегружены из-за этого ажиотажа, а стоимость аренды GPU-ресурсов взлетела до небес. Пользователи вынуждены ждать в очереди или платить огромные суммы за доступ к вычислительным мощностям. Например, обучение большой языковой модели может потребовать сотен или даже тысяч GPU, что делает расходы астрономическими.
Поэтому появилась новая модель — децентрализованные сети вычислений, такие как Gonka (глобус). Эти платформы позволяют объединять вычислительные ресурсы, принадлежащие разным пользователям, и предоставлять доступ к ним другим участникам сети. Это снижает зависимость от централизованных облачных провайдеров, уменьшает стоимость вычислений и обеспечивает более стабильный доступ к GPU. Пользователи могут зарабатывать, сдавая в аренду свои собственные видеокарты, а разработчики и исследователи получают доступ к необходимым ресурсам по более доступным ценам. Примером может служить использование GPU для рендеринга видео, обработки больших объемов данных или разработки приложений на основе искусственного интеллекта.
