AI の優位性をめぐる競争により GPU の需要が急増しており、GPU はもはや大手テクノロジー企業のデータセンターに限定されません。 集中型データセンターは依然として機能していますが、高価であり、GPUの需要に追いつくことができず、供給のボトルネックにつながっています。 分散型 GPU ネットワークは、独立したデータセンター、マイナー、個人からのアイドル状態のコンピューティング リソースをプールし、それらを必要とするアプリケーションにスケーラブルで安価でアクセスしやすいコンピューティング パワーを提供することで、状況を変えています。 ますます多くのプロジェクトが分散型 GPU の可能性を活用し、AI や機械学習からグラフィックス レンダリングや科学シミュレーションに至るまで、分野を超えて新たな道を切り開いています

各プロジェクトがどのように配置されているかをより適切に把握するために、機能カテゴリを使用してGPUプロトコルのランドスケープを整理しました。 一部のプロトコルは、ハイブリッドモデルと重複するユースケースを反映して、当然のことながら複数のカテゴリに当てはまります。 フレームワークは次のように分類されます。 • AI コンピューティングおよび推論ネットワーク: AI トレーニング、推論、LLM ワークロード、機械学習アクセラレーションを強化するプロトコル。 • レンダリング、ビデオ、ビジュアルコンピューティング:レンダリング、ビデオストリーミング、トランスコーディング、クリエイティブワークロードにGPUパワーを提供するプロジェクト。 • ZK / 暗号化コンピューティング ネットワーク: ゼロ知識証明と暗号化計算用に最適化された GPU/ASIC 駆動のネットワーク。 • エッジ、DePIN、分散 GPU ネットワーク: 分散型物理インフラストラクチャとエッジ ノードを通じて GPU パワーを集約するプラットフォーム。 • クラウドコンピューティングおよびハイブリッドGPUネットワーク: GPU コンピューティングとストレージおよびハイブリッド リソースを組み合わせた汎用の分散型クラウド。 • ゲームおよび GPU 収益化プラットフォーム: ゲーマーや個人が AI、マイニング、レンダリングのユースケース全体でアイドル状態の GPU パワーを収益化できるようにするネットワーク。

ここでは、40の傑出したプロジェクトの厳選されたリストをご紹介します。 @rendernetwork : アイドル状態のGPUパワーを活用して、3Dモデリング、生成AIイメージング、ビジュアルワークフローのレンダリングニーズに対応するGPUレンダリングプラットフォーム。OctaneRender や Blender などの一般的なレンダリング エンジンをサポートしています。 @akashnet_ : アイドル状態のGPUリソースを持つユーザーと高性能コンピューティングを必要とする開発者をつなぐことで、AI、機械学習、ブロックチェーンアプリの費用対効果が高くスケーラブルなコンピューティングを可能にするクラウドコンピューティングプラットフォーム。 @AethirCloud : AI およびゲーム アプリ向けのエンタープライズ グレードの GPU パワーを集約してコスト効率の高いアクセスを提供する分散型クラウド コンピューティング インフラストラクチャ ネットワーク。 @ionet : AIおよび機械学習のワークロードに十分に活用されていないGPUを利用するGPUインフラストラクチャネットワークで、クラスターの展開、アイドルGPUのレンタル、およびブロックチェーンを介した即時アクセスを提供します。 @ankr : Ankr の Neura ブロックチェーンには、GPU リソースと AI サービスにアクセスするための分散型 GPU マーケットプレイスがあり、集中型クラウド プロバイダーに依存するのではなく、ユーザーを GPU プロバイダーのグローバル ネットワークに接続します。 @gpunet : 世界中のデータセンターの GPU の大規模なクラスターを独立したプロバイダーに接続するネイティブ GPU ネットワーク層であるため、アイドル容量を持つ人なら誰でもプロバイダーになることができます。 @cysic_xyz : 特殊な ASIC チップとコミュニティ主導の GPU ネットワークを組み合わせて使用し、より高速で安価で分散化された ZK 証明を提供するフルスタック コンピューティング ネットワーク。 @NetMindAI : AI トレーニング、推論、その他のサービスにアイドル状態の GPU のグローバル ネットワークを活用する分散型 AI コンピューティング プラットフォーム。その主力製品である NetMind Power は、機械学習タスクにハイ パフォーマンス コンピューティングを提供します。 @octa_space : ユーザーが AI や機械学習などの計算集約型タスクのために GPU リソースを貸し借りできるマーケットプレイスを備えた分散型クラウド インフラストラクチャ。 @nucocloud : コンピューティング能力を必要とする人々をサプライヤーに接続し、アイドル状態のリソースをプールすることで従来のクラウド サービスに代わる安価な代替手段を提供するクラウド コンピューティング プラットフォーム。 @iEx_ec : 開発者がプライバシーを保護するアプリを構築するのに役立つ分散型コンフィデンシャル コンピューティング ツールキット。また、ユーザーが GPU リソース、アプリ、データセットにアクセスできるマーケットプレイスもあります。 @bittensor : ネイティブ トークンである $TAO を使用して AI 開発を民主化し、AI モデルが協力して集合的な機械知能を共有するよう奨励する AI マーケットプレイス。 @SpheronFDN : クラウド プラットフォームとコンピューティング ネットワークで、誰でもグローバル GPU および CPU リソースにアクセスし、展開し、収益化して AI、Web3、およびエージェントベースのアプリを強化できるマーケットプレイスを備えています。 @golemproject : コンピューティング能力のためのオープンソースの P2P マーケットプレイスで、ユーザーはアイドル状態の CPU、GPU、その他のデジタル リソースをブロックチェーン上で共有および取引できます。

@Livepeer : ユーザーが AI を活用したビデオ処理やトランスコーディングなどのワークロードに GPU リソースを提供できる P2P マーケットプレイスを備えたビデオ インフラストラクチャ ネットワーク。 @nosana_ai : AI 推論用の GPU マーケットプレイスで、AI ユーザーは、アイドル コンピューティング ハードウェアを持つ GPU 所有者が提供する安価なコンピューティング能力に接続できます。 @aleph_im : 分散型ストレージ、コンフィデンシャル コンピューティング、高性能ワークロード用の GPU リソースへのアクセスを提供するクラウド コンピューティング P2P ネットワーク。 @gensynai : AI コンピューティングのグローバル マーケットプレイスを備えた機械学習計算プロトコル。GPU などの未使用のハードウェアを持つ人々と、AI モデルをトレーニングするための計算能力を必要とする開発者を結び付けます。 @CUDOS_ : CUDOS Intercloudは、AI、ハイパフォーマンスコンピューティング、Web3、レンダリングワークロード向けに、GPUやCPUなどのグローバルに分散されたコンピューティングリソースへのアクセスを提供します。 @ASI_Alliance : ASICloud は、CUDOS Intercloud を AI コンピューティング レイヤーに進化させ、エンタープライズ グレードのハードウェアを備えた GPU マーケットプレイスへのアクセスを提供する、@CUDOS_ と @SingularityNET による GPU クラウドおよび AI 推論プラットフォームです。 @RunOnFlux : FluxEdge は、ユーザーが AI モデルのトレーニングや LLM 実行などのタスクに GPU パワーをアクセス、貸与、または利用できるようにする分散型 GPU コンピューティング クラウドを提供します。 @vast_ai : エンタープライズグレードのGPUを手頃な価格でグローバルに利用できるようにし、GPUコンピューティングを最大5〜6倍節約するP2P GPUマーケットプレイス。 @AIOZNetwork : エッジノードのグローバルネットワークを活用したDePINプラットフォーム。これにより、ユーザーはアイドル状態の GPU と CPU リソースを AI モデル トレーニングやビデオ処理などのサービスに提供できます。 @exa_bits : データセンターのエンタープライズグレードの GPU とユーザーのコンシューマー GPU の両方を含むグローバル GPU ネットワークにより、大規模でアクセス可能なコンピューティング リソース プールが作成されます。 @nodeshiftai : 世界中の独立したデータセンターからGPUとストレージリソースを集約し、統合インターフェイスを介して低コストで利用できるようにする分散型クラウドプラットフォーム。 @fluidstackio : データセンターのネットワークからアイドル状態のサーバーリソースをプールすることで、AI企業や企業にオンデマンドのGPUとCPUパワーを提供する分散コンピューティングプラットフォーム。 @GamerHashCom : ゲーマーがアイドル状態の GPU コンピューティング能力を提供することで収益を得ることができる分散型プラットフォームで、主に暗号マイニングと AI 推論に使用されます。

@oortech : OORT Compute は、地理的に分散された GPU やその他のエッジ コンピューティング リソースを集約して、コスト効率の高い AI モデルのトレーニング、推論、およびデータ処理を提供します。 @Theta_Network : シータのエッジ ネットワークである EdgeCloud は、AI コンピューティング、ビデオ ストリーミング、レンダリング タスクを強化する GPU 処理機能を提供します。 @inference_net : 最小要件を満たすユーザーによって提供された、LLM の AI 推論タスクを実行するために使用される GPU のグローバル分散ネットワーク。 @GAIMINglobal : Web3 ゲーム プラットフォームおよび分散型コンピューティング ネットワークで、ゲーマーは PC のアイドル状態の計算能力をレンタルして AI、データ処理、ブロックチェーン計算を強化することで収益化できます。 @heurist_ai : 個々の所有者やデータセンターの GPU を集約し、Web3 アプリや開発者に AI サービスを提供する分散型コンピューティングおよび AI-as-a-Service (AIaaS) プラットフォーム。 @runpod_io : Runpod のコミュニティ クラウドは、精査された個々のサーバー プロバイダーと、手頃な価格の高性能 GPU コンピューティングを必要とするユーザーを接続する分散型の P2P ネットワークです。 @clore_ai : 高性能 GPU の所有者と、AI トレーニング、3D レンダリング、マイニングなどのタスクにコンピューティング能力を必要とするユーザーをつなぐ分散型 P2P マーケットプレイス。 @fluence_project : CPUの分散ネットワークを特徴とするクラウドレスコンピューティングプラットフォーム。彼らは最近、AI 推論、微調整、モデル サービングのための Fluence GPU メッシュを使用して GPU ランドスケープに拡大しました。 @distributeai : GPUを含むアイドル状態のコンピューティングリソースをスーパーコンピューターに接続し、推論サービスとAIモデルアクセスを必要とするユーザーにサービスを提供する分散型コンピューティングネットワーク。 @NodeAIETH : 個人や企業が安全で透明性の高いマーケットプレイスを通じて GPU および AI コンピューティング リソースをレンタルまたは貸し出すことを可能にする分散型プラットフォーム。 @gaib_ai : データセンターやクラウドプロバイダーなどの大規模な集中型エンティティと提携して、エンタープライズグレードのGPUとその収益源をトークン化するRWAiFiインフラストラクチャプラットフォーム。 @_Qubic_ : Useful Proof-of-Work (uPoW) モデルを通じて、分散型タスク、特に AI トレーニングに CPU と GPU の両方のコンピューティング能力を利用するスーパーコンピューティング ネットワーク。 @InferixGPU : 十分に活用されていない GPU の所有者と、ビジュアル コンピューティングや AI タスクにコンピューティング能力を必要とするユーザーをつなぐ従量課金制マーケットプレイス。

ハイライトされたプロトコルについて学ぶために投稿全文を読めなかった場合は、この詳細なインフォグラフィック「GPU 比較ランドスケープ」(表)をご覧ください。

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