Modelle, die auf ein einzelnes Smartphone nicht passen: Acurast will sie auf vielen Smartphones ausführen
Bei der Rechenleistung von Smartphones gibt es eine unvermeidliche Grenze: Der Speicher ist nun einmal begrenzt. Manche Modelle passen tatsächlich nicht auf ein einzelnes Gerät.
In einem offiziellen Artikel vom 14. Oktober erwähnte @Acurast erneut den Plan für den Cray-Rechencluster. Ziel ist es, Hunderte von Geräten zu bündeln, die Rechenbeschränkungen einzelner Smartphones zu überwinden und größere Modellaufgaben zu bewältigen.
Hier muss man einen Unterschied klarstellen.
Viele Smartphones, die jeweils kleine Aufgaben bearbeiten, stellen ganz andere Anforderungen an das Netzwerk als mehrere Smartphones, die gemeinsam eine größere Aufgabe erledigen. Cray zielt auf Letzteres ab. Auch die offizielle Roadmap führt dies separat als „Compute Clusters“ auf.
Wenn dieser Schritt gelingt, könnte sich die Auswahl möglicher Workloads für Entwickler erweitern. Auch die Geräte von Smartphone-Besitzern könnten dann an Aufgaben mitwirken, die ein einzelnes Gerät bislang nicht bewältigen kann.
Cray ist derzeit noch eine geplante Funktion. Im neuesten offiziellen Artikel geht es um das Ziel – man sollte es nicht als bereits vollständig verfügbares Produkt darstellen.
Ich bin gespannt auf diese Entwicklung und hoffe, dass die späteren Demos konkret genug ausfallen.
Nehmen wir ein Modell, das ein einzelnes Smartphone tatsächlich nicht ausführen kann: Wird veröffentlicht, wie viele Geräte benötigt werden, wie lange es dauert und was ein einzelner Aufruf kostet, können Entwickler anhand dieser Zahlen beurteilen, ob sich ihre Anwendungen dafür eignen.
Mit diesem Schritt will Acurast herausfinden, wie große Aufgaben die Rechenleistung von Smartphones bewältigen kann.
#Acurast #AI #DePIN
Bei der Rechenleistung von Smartphones gibt es eine unvermeidliche Grenze: Der Speicher ist nun einmal begrenzt. Manche Modelle passen tatsächlich nicht auf ein einzelnes Gerät.
In einem offiziellen Artikel vom 14. Oktober erwähnte @Acurast erneut den Plan für den Cray-Rechencluster. Ziel ist es, Hunderte von Geräten zu bündeln, die Rechenbeschränkungen einzelner Smartphones zu überwinden und größere Modellaufgaben zu bewältigen.
Hier muss man einen Unterschied klarstellen.
Viele Smartphones, die jeweils kleine Aufgaben bearbeiten, stellen ganz andere Anforderungen an das Netzwerk als mehrere Smartphones, die gemeinsam eine größere Aufgabe erledigen. Cray zielt auf Letzteres ab. Auch die offizielle Roadmap führt dies separat als „Compute Clusters“ auf.
Wenn dieser Schritt gelingt, könnte sich die Auswahl möglicher Workloads für Entwickler erweitern. Auch die Geräte von Smartphone-Besitzern könnten dann an Aufgaben mitwirken, die ein einzelnes Gerät bislang nicht bewältigen kann.
Cray ist derzeit noch eine geplante Funktion. Im neuesten offiziellen Artikel geht es um das Ziel – man sollte es nicht als bereits vollständig verfügbares Produkt darstellen.
Ich bin gespannt auf diese Entwicklung und hoffe, dass die späteren Demos konkret genug ausfallen.
Nehmen wir ein Modell, das ein einzelnes Smartphone tatsächlich nicht ausführen kann: Wird veröffentlicht, wie viele Geräte benötigt werden, wie lange es dauert und was ein einzelner Aufruf kostet, können Entwickler anhand dieser Zahlen beurteilen, ob sich ihre Anwendungen dafür eignen.
Mit diesem Schritt will Acurast herausfinden, wie große Aufgaben die Rechenleistung von Smartphones bewältigen kann.
#Acurast #AI #DePIN
