La actualización Mainnet 8 de Akash Network aumenta la visibilidad para las operaciones de GPU en la nube
En Resumen
Akash Network anunció su Mainnet 8 que tiene como objetivo simplificar el acceso a la GPU y mejorar la experiencia de implementación de IA y LLM en la nube.
Plataforma en la nube descentralizada Red Akash anunció recientemente una actualización significativa a la nube con Mainnet 8. La nueva actualización introdujo mejoras clave que tienen como objetivo simplificar el acceso a la GPU y mejorar la experiencia de implementación.
Akash Network dijo que su Mainnet 8 llega en un momento crucial a medida que la demanda de GPU de alto rendimiento se intensifica con la adopción generalizada de grandes modelos de lenguaje (LLM) y aplicaciones de IA.
"Mainnet 8 ayudará a aumentar la adopción de Akash Supercloud, ya que ha hecho que el proceso de implementación sea más intuitivo, garantizando una experiencia fácil de usar para los desarrolladores que recurren a redes de nube alternativas para entrenar y ajustar sus modelos de IA", Greg Osuri, fundador. de Akash Network dijo Metaverse Post.
En respuesta a los crecientes desafíos que enfrentan tanto las grandes corporaciones como las ágiles empresas emergentes para asegurar GPU recursos, los desarrolladores recurren cada vez más a redes de nube alternativas como Akash. La actualización de Mainnet 8 tiene como objetivo abordar estos desafíos mediante la introducción de varias mejoras en la calidad de vida, con un enfoque principal en aumentar la visibilidad de la GPU.
“A medida que las grandes corporaciones y las nuevas empresas ágiles todavía luchan por asegurar el acceso a recursos informáticos de alto rendimiento, la utilización de GPU en Akash ha aumentado 14x (medido en USD gastado en la red, correlacionado con $AKT) desde el lanzamiento de nuestro mercado de GPU con Mainnet 6 en agosto”, agregó Osuri.
“Hemos experimentado una afluencia tanto de implementadores como de proveedores en la red, y ahora podemos ofrecer algunos de los chips más demandados, desde Nvidia A100, L40 y V100 hasta RTX-8000 y RTX-3090”, dijo.
Mejorar Visibilidad de GPU para LLM y redes descentralizadas
Según Akash Network, la actualización de Mainnet 8 sienta las bases para un proceso de implementación más ágil e intuitivo. Al permitir que los implementadores accedan a la red con un presupuesto predeterminado y especifiquen atributos de GPU durante el proceso de licitación, Akash tiene como objetivo mejorar la experiencia de implementación general.
Antes de la actualización, las ofertas carecían de atributos específicos del modelo de GPU, lo que dificultaba que los implementadores evaluaran los tipos de recursos por los que se ofertaba durante la etapa de selección de proveedores. Con Mainnet 8, las ofertas ahora incluyen atributos explícitos del modelo de GPU, como el proveedor y el modelo de GPU (por ejemplo, GPU NVIDIA A100).
"Con la actualización de Mainnet 8, las ofertas de los proveedores en la red incluyen una clave y un valor que incluye el proveedor y el modelo de GPU, lo que permite a los clientes de implementación de Akash (como Cloudmos Deploy) mostrar los atributos del modelo de GPU en las UI de implementación", dijo Akash Network. Osuri.
La sección detallada "resources_offer" devuelta por Akash Providers resulta particularmente valiosa cuando una implementación requiere modelos de GPU específicos. Con esta información, los implementadores pueden tomar decisiones más informadas, asegurándose de seleccionar ofertas alineadas con los requisitos de su aplicación.
Desde la introducción del mercado de GPU en la actualización de Mainnet 6, el uso de la red ha sido testigo de una tendencia alcista constante.
“El aumento en la adopción de Akash Supercloud ha sido impulsado por la continua restricción de GPU en el mercado en general, especialmente porque las grandes corporaciones han tenido que limitar los registros para sus aplicaciones de IA en las últimas semanas o han recurrido a otros proveedores para garantizar que sus operaciones puedan continuar. ", dijo Osuri Metaverse Post. "Es parte de una tendencia más amplia de los desarrolladores de IA que recurren a redes de nube de nicho como Akash, que ponen a disposición GPU inactivas de fuentes como antiguos mineros de Ethereum para afinar y entrenar en inferencias sus implementaciones de ML".
Osuri dijo que el aumento se atribuye no solo al comienzo de la capacitación del modelo básico de IA Akash-Thumper, primero una plataforma descentralizada, sino también a la expansión continua de SDXL en Akash. Además, dijo que la red ha experimentado una mayor adopción por parte de quienes buscan recursos informáticos bajo demanda y de alto rendimiento.
“Con el inicio de nuestra asociación con Thumper.ai para volver a entrenar un modelo pixart-alpha con un conjunto de datos CC0. Al ser la primera vez que esto se hace en una red distribuida, Akash está ayudando a abordar las preocupaciones de derechos de autor y está poniendo a prueba aún más las capacidades de la red al proporcionar un grupo de 32 Nvidia A100 (80 GB) a través de un único proveedor para que Thumper pueda codificar. entrenar y abrir su modelo”, añadió Osuri de Akash Network.
La plataforma en la nube lanzó recientemente una aplicación fácil de usar para generar imágenes de IA con Stability AI, Stable Diffusion Modelo XL (SDXL). Los usuarios pueden generar imágenes de IA de alta calidad en una variedad de modelos de GPU implementados a través de Akash, incluidas Nvidia L40, A100 y V100.
Akash Network afirma que SDXL en su plataforma ya se ha utilizado para generar más de 30 imágenes, lo que muestra la demanda de este tipo de aplicaciones.
30,000 imágenes generadas.
- Zach Horn ⟁ (@zacharyhorn) 14 de noviembre.
Anoche agregamos otros 8x A100. También tenemos un estudio de caso en proceso que cubre todo el proceso de desarrollo y nuestra forma de pensar en torno a SDXL en Akash.
GPU actualmente activas:
• L40
• A100
• V100
• RTX-8000
• RTX-3090 pic.twitter.com/ZGwfl5EYom
"A diferencia de otras ofertas que obligan a las empresas a cambiar su infraestructura existente o que solo están optimizadas para trabajos por lotes de corta duración, aumentamos las pilas de TI existentes y ofrecemos a los desarrolladores más control sobre dónde se ejecutan sus aplicaciones", dijo Osuri. Metaverse Post. “Hemos podido gestionar la oferta y la demanda, ya que es difícil agregar una cantidad suficiente de GPU de gama baja para que sea lo suficientemente significativa para cargas de trabajo pesadas de IA, razón por la cual hemos priorizado las GPU de alta potencia y alta densidad. como los A100 y L40. Esto nos ha ayudado a superar los desafíos del arranque en frío, a diferencia de otros en este espacio”.
La actualización Mainnet 8 de Akash Netwok significa una respuesta estratégica al panorama cambiante de las aplicaciones de IA, proporcionando una visibilidad mejorada de la GPU y fomentando un proceso de implementación más eficiente, contribuyendo en última instancia al crecimiento y la demanda continuos del sistema de IA.
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Sobre el Autor
Victor es editor/escritor técnico en jefe en Metaverse Post y cubre inteligencia artificial, criptografía, ciencia de datos, metaverso y ciberseguridad dentro del ámbito empresarial. Cuenta con media década de experiencia en medios e inteligencia artificial trabajando en medios de comunicación reconocidos como VentureBeat, DatatechVibe y Analytics India Magazine. Al ser mentor de medios en prestigiosas universidades, incluidas Oxford y USC, y con una maestría en ciencia y análisis de datos, Víctor está profundamente comprometido a mantenerse al tanto de las tendencias emergentes. Ofrece a los lectores las narrativas más recientes y reveladoras de la tecnología y Web3 paisaje.
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