io.net挖矿教程网GPU 挖矿格局：超越加密货币
GPU挖矿长期以来一直是加密货币的代名词，但它在其他领域的潜在效用在很大程度上仍未得到开发。AI GPU 挖掘背后的原理涉及利用全球消费级 GPU 的巨大但未充分利用的计算能力。这种方法不仅为人工智能开发提供了一种经济高效的解决方案，还为GPU所有者参与人工智能革命并从中受益开辟了新的途径。
依靠集中式高端 GPU 农场进行 AI 训练的传统模式充满了挑战，包括高成本、环境问题和计算资源的集中化。训练像 Llama2 70B 这样的大型语言模型的挑战是艰巨的。传统方法需要数百甚至数千个高端 GPU，GPT-4 等模型的成本飙升至近 1 亿美元。
这些问题凸显了对更可持续、更易于访问的模型的需求，该模型可以利用现有大量 GPU 的分布式计算能力。
DEKUBE：开创人工智能计算新方法
DEKUBE作为世界领先的人工智能基础设施公司脱颖而出，提供了第一个能够以前所未有的规模进行分布式人工智能训练的网络解决方案。
通过集成用于企业级 AI 计算的消费级 GPU，DEKUBE 解决了跨区域协作 LLM 训练中数据传输和同步的关键效率瓶颈。
DEKUBE推出GPU挖矿活动
DEKUBE 创新生态系统的核心是 GPU 挖矿活动，这是 GPU 所有者为 AI 模型训练贡献其计算能力并赚取 DEKUBE 积分的独特机会。这些积分代表了参与的有形奖励，可以在主网启动后转换为代币，为广泛的社区参与提供激励。
参与者可以通过用户友好的界面连接他们的 GPU，从而为分布式网络提供支持，为 Llama2 和 Llama3 等高级 AI 模型的训练提供支持。这种合作不仅加快了人工智能创新的步伐，还确保了人工智能进步的好处得到更公平的分配。
此外，DEKUBE的模型与传统的集中式AI训练方法形成鲜明对比。通过利用消费级 GPU 的集体计算能力，DEKUBE 显著降低了 AI 开发的进入门槛，使其更容易被更广泛的参与者所接受。这种包容性方法有望培育一个更加多样化和充满活力的人工智能生态系统，在这个生态系统中，创新是由许多人的贡献而不是少数人的资源驱动的。
