![همکاری SWU با Theta EdgeCloud در هوش مصنوعی](https://cryptobaz.io/userfiles/blogs/swu-and-theta-edgecloud-collaboration-in-artificial-intelligence-research-mini.webp)
همکاری SWU با Theta EdgeCloud در هوش مصنوعی
- 18 شهریور 1403
- بازدید : 1056 بار
با پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی، بحث بین محاسبات متمرکز و غیرمتمرکز شدت گرفته است. ارائهدهندگان متمرکز مانند Amazon Web Services بازار را تسخیر کردهاند، اما محاسبات غیرمتمرکز با مزایا و چالشهای منحصر به فرد خود میتواند نحوه آموزش و استقرار مدلهای هوش مصنوعی را در سطح جهانی تغییر دهد.
بیشتر بخوانید : ماهیت کامل هوش مصنوعی چیست و آیا هوش مصنوعی در کنار ماست یا در مقابل ما
صرفهجویی در هزینه و دسترسی بهینه به GPUها
یکی از مزایای اصلی محاسبات غیرمتمرکز در هوش مصنوعی، صرفهجویی در هزینه است. ارائهدهندگان متمرکز هزینههای سنگینی برای زیرساختها و نگهداری دیتاسنترها پرداخت میکنند. در مقابل، محاسبات غیرمتمرکز از GPUهای بلااستفاده در سراسر جهان استفاده میکند که این امر هزینهها را کاهش میدهد و دسترسی به منابع محاسباتی را برای کسبوکارهای کوچکتر فراهم میکند.
حفظ حریم خصوصی دادهها و کنترل کاربر
حریم خصوصی دادهها در توسعه هوش مصنوعی بسیار مهم است. سیستمهای متمرکز نیاز به انتقال و ذخیره دادهها در زیرساختهای خود دارند که این موضوع خطرات حریم خصوصی را افزایش میدهد. محاسبات غیرمتمرکز با نگه داشتن دادهها نزدیک به کاربر و استفاده از فناوریهایی مانند یادگیری فدرال، میتواند حریم خصوصی را حفظ کند.
چالشهای محاسبات غیرمتمرکز
محاسبات غیرمتمرکز با چالشهایی مانند تأیید صحت و امنیت نودهای محاسباتی و خطر افشای دادههای شخصی مواجه است. استفاده از فناوریهای بلاکچین و تکنیکهایی مانند اثبات دانش صفر و رمزگذاری همریختی میتواند به حل این چالشها کمک کند.
آینده محاسبات غیرمتمرکز در هوش مصنوعی
پتانسیل شبکههای محاسباتی غیرمتمرکز برای انقلاب در توسعه هوش مصنوعی بسیار زیاد است. با دموکراتیزه کردن دسترسی به منابع محاسباتی، افزایش حریم خصوصی دادهها و استفاده از فناوریهای نوظهور، هوش مصنوعی غیرمتمرکز میتواند به عنوان جایگزینی قوی برای سیستمهای متمرکز مطرح شود. با این حال، برای رسیدن به این هدف، نیاز به راهحلهای نوآورانه و همکاریهای گسترده در جامعه هوش مصنوعی و بلاکچین داریم.
نتیجهگیری
ادامه توسعه و تحقیق در زمینه محاسبات غیرمتمرکز برای مواجهه با چالشهای موجود ضروری است. با ایجاد یک اکوسیستم مشترک، میتوانیم اطمینان حاصل کنیم که مزایای هوش مصنوعی برای همه قابل دسترسی باشد و آیندهای عادلانهتر و نوآورانهتر برای توسعه هوش مصنوعی رقم بزنیم.
محاسبات غیرمتمرکز از منابع محاسباتی بلااستفاده در سراسر جهان استفاده میکند تا هزینهها را کاهش داده و دسترسی به منابع را افزایش دهد.
با استفاده از GPUهای بلااستفاده از منابع مختلف جهانی، محاسبات غیرمتمرکز هزینههای زیرساختی را به شدت کاهش میدهد.
یادگیری فدرال به مدلها اجازه میدهد تا بدون انتقال دادهها، از دادههای محلی کاربران برای آموزش استفاده کنند، که حریم خصوصی را حفظ میکند.
تأیید صحت و امنیت نودهای محاسباتی و خطر افشای دادههای شخصی از جمله چالشهای مهم محاسبات غیرمتمرکز هستند.
با توسعه فناوریهای نوظهور و همکاریهای گسترده، محاسبات غیرمتمرکز میتواند به عنوان جایگزینی قوی برای سیستمهای متمرکز مطرح شود.