The MeeCrypt
118 ပို့စ်များ
The MeeCrypt
တိုင်ကြားမည်
သုံးစွဲသူကို ဘလော့မည်
Early on crypto trends | Talking DePIN, AI & blockchain
9 ဖော်လိုလုပ်ထားသည်
45 ဖော်လိုလုပ်သူများ
148 လိုက်ခ်လုပ်ထားသည်
ပို့စ်များ
အားလုံး
ဆိုဈေးများ
·
--
$2.54 နှင့် $53.50၊ Cloud ဈေးနှုန်းတွေက မှားယွင်းနေပါတယ်
@fluence : တစ်လလျှင် $2.54
Hetzner: တစ်လလျှင် $14.00
DigitalOcean: တစ်လလျှင် $31.50
AWS: တစ်လလျှင် $53.50
ကွန်ပျူတာစွမ်းအားချင်း အတူတူပါပဲ။ တစ်ခုက AWS ထက် ၂၁ ဆ ပိုသက်သာပါတယ်။
ကြားခံကို ဖယ်ရှားလိုက်တဲ့အခါ ဒီလိုဖြစ်လာပါတယ်။ Fluence က မည်သူမဆို ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်အောင် လုပ်ပေးတာကြောင့် ဈေးနှုန်းကို လက်ဝါးကြီးအုပ်သူက မဟုတ်ဘဲ ဈေးကွက်က သတ်မှတ်ပါတယ်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားတဲ့ cloud ဝန်ဆောင်မှုတွေက သူတို့ရဲ့ အမှတ်တံဆိပ်၊ ရုံးခန်းတွေနဲ့ အထွေထွေကုန်ကျစရိတ်တွေအတွက် သင့်ကို ငွေကောက်ခံပါတယ်။ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ cloud ကတော့ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားအတွက်ပဲ ငွေကောက်ခံပါတယ်။
Web3၊ AI ဒါမှမဟုတ် ဆာဗာလိုအပ်တဲ့ အရာတစ်ခုခုကို တည်ဆောက်နေတယ်ဆိုရင် ဘာလို့ အခုထိ ဈေးပိုပေးနေရတာလဲ။
#FLT #DePIN #Cloud
$2.54 နှင့် $53.50၊ Cloud ဈေးနှုန်းတွေက မှားယွင်းနေပါတယ်
@Fluence : တစ်လလျှင် $2.54
Hetzner: တစ်လလျှင် $14.00
DigitalOcean: တစ်လလျှင် $31.50
AWS: တစ်လလျှင် $53.50
ကွန်ပျူတာစွမ်းအားချင်း အတူတူပါပဲ။ တစ်ခုက AWS ထက် ၂၁ ဆ ပိုသက်သာပါတယ်။
ကြားခံကို ဖယ်ရှားလိုက်တဲ့အခါ ဒီလိုဖြစ်လာပါတယ်။ Fluence က မည်သူမဆို ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်အောင် လုပ်ပေးတာကြောင့် ဈေးနှုန်းကို လက်ဝါးကြီးအုပ်သူက မဟုတ်ဘဲ ဈေးကွက်က သတ်မှတ်ပါတယ်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားတဲ့ cloud ဝန်ဆောင်မှုတွေက သူတို့ရဲ့ အမှတ်တံဆိပ်၊ ရုံးခန်းတွေနဲ့ အထွေထွေကုန်ကျစရိတ်တွေအတွက် သင့်ကို ငွေကောက်ခံပါတယ်။ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ cloud ကတော့ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားအတွက်ပဲ ငွေကောက်ခံပါတယ်။
Web3၊ AI ဒါမှမဟုတ် ဆာဗာလိုအပ်တဲ့ အရာတစ်ခုခုကို တည်ဆောက်နေတယ်ဆိုရင် ဘာလို့ အခုထိ ဈေးပိုပေးနေရတာလဲ။
#FLT #DePIN #Cloud
@Fluence : တစ်လလျှင် $2.54
Hetzner: တစ်လလျှင် $14.00
DigitalOcean: တစ်လလျှင် $31.50
AWS: တစ်လလျှင် $53.50
ကွန်ပျူတာစွမ်းအားချင်း အတူတူပါပဲ။ တစ်ခုက AWS ထက် ၂၁ ဆ ပိုသက်သာပါတယ်။
ကြားခံကို ဖယ်ရှားလိုက်တဲ့အခါ ဒီလိုဖြစ်လာပါတယ်။ Fluence က မည်သူမဆို ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်အောင် လုပ်ပေးတာကြောင့် ဈေးနှုန်းကို လက်ဝါးကြီးအုပ်သူက မဟုတ်ဘဲ ဈေးကွက်က သတ်မှတ်ပါတယ်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားတဲ့ cloud ဝန်ဆောင်မှုတွေက သူတို့ရဲ့ အမှတ်တံဆိပ်၊ ရုံးခန်းတွေနဲ့ အထွေထွေကုန်ကျစရိတ်တွေအတွက် သင့်ကို ငွေကောက်ခံပါတယ်။ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ cloud ကတော့ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားအတွက်ပဲ ငွေကောက်ခံပါတယ်။
Web3၊ AI ဒါမှမဟုတ် ဆာဗာလိုအပ်တဲ့ အရာတစ်ခုခုကို တည်ဆောက်နေတယ်ဆိုရင် ဘာလို့ အခုထိ ဈေးပိုပေးနေရတာလဲ။
#FLT #DePIN #Cloud
1
77
·
--
Solana ပေါ်တွင် ar.io Gateway တစ်ခု လည်ပတ်ရတာ အခု ပိုလွယ်ကူသွားပြီ @fluence
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ရက်များအကြောင်း ပြောဆိုကြတဲ့အခါ ဆွေးနွေးမှုတွေက နည်းပညာအပေါ် အများအားဖြင့် အာရုံစိုက်လေ့ရှိပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ နောက်ထပ် အရေးကြီးတဲ့အပိုင်းတစ်ခုလည်း ရှိပါတယ်။ အဲဒါကတော့ ဒီကွန်ရက်တွေကို လက်လှမ်းမီနိုင်အောင် ထိန်းသိမ်းပေးနေတဲ့ လူတွေနဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံတွေပါပဲ။
ဒီနေရာမှာ Gateway တွေက အရေးပါလာပါတယ်။
Gateway တစ်ခုဟာ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ရက်တစ်ခုပေါ်မှာ သိမ်းဆည်းထားတဲ့ ဒေတာတွေကို အသုံးပြုသူတွေ ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်စေတဲ့ ချိတ်ဆက်ရာနေရာတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပါတယ်။ ar.io ရဲ့ Gateway ကွန်ရက်ဟာ အခု Solana ပေါ်မှာ လည်ပတ်နေပြီး Fluence က အော်ပရေတာတွေ ပိုမိုပါဝင်နိုင်ဖို့ ပိုလွယ်ကူအောင် လုပ်ဆောင်ပေးနေပါတယ်။
Fluence က Fluence VM ကို အသုံးပြုပြီး ar.io Gateway တစ်ခုကို ဘယ်လိုဖြန့်ကျက်တည်ဆောက်ရမလဲဆိုတာ ပြသထားတဲ့ လက်တွေ့လမ်းညွှန်တစ်ခုကို ထုတ်ဝေထားပါတယ်။ အဲဒီလမ်းညွှန်မှာ VM တပ်ဆင်ခြင်း၊ Solana key များနဲ့ သီးသန့် RPC endpoint တစ်ခုကို ချိတ်ဆက်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါတယ်။
https://fluence.ai/blog/fluence-cpu-credits-ario-gateway/
နောက်ဆုံးအချက်ကို နားလ理解ဖို့ အရေးကြီးပါတယ်။ အများသုံး RPC endpoint တွေမှာ တောင်းဆိုမှုနှုန်း ကန့်သတ်ချက်ရှိနိုင်ပြီး အဲဒါကြောင့် observer transaction တွေ ပယ်ချခံရနိုင်ပါတယ်။ သီးသန့် RPC ချိတ်ဆက်မှုတစ်ခု ရှိခြင်းက ဒီပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာမှာ အထောက်အကူပြုပါတယ်။
အစောပိုင်း ပါဝင်သူတွေအတွက် အခွင့်အရေးတစ်ခုလည်း ရှိပါတယ်။ ကွန်ရက်ထဲ ပထမဆုံးဝင်ရောက်ပြီး ပထမဆုံး epoch ကို အောင်မြင်စွာ ဖြတ်သန်းနိုင်တဲ့ အော်ပရေတာ 10 ဦးဟာ CPU credit $100 ရရှိနိုင်ပါတယ်။
ဒီအကြောင်းမှာ ကျွန်တော် စိတ်ဝင်စားမိတာက လက်တွေ့ကျတဲ့အပိုင်းပါပဲ။ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော အခြေခံအဆောက်အအုံအကြောင်း ပြောဆိုရုံသာမကဘဲ လူတွေဟာ အခု လမ်းညွှန်ကို လိုက်နာပြီး Gateway တစ်ခု တပ်ဆင်ကာ ကွန်ရက်ကို ကိုယ်တိုင် ပါဝင်ကူညီနိုင်ပါပြီ။
ပါဝင်ရတာ ပိုလွယ်ကူလာခြင်းဟာ ပိုမိုလွတ်လပ်တဲ့ အော်ပရေတာတွေ ပံ့ပိုးထိန်းသိမ်းနိုင်မယ့် အခြေခံအဆောက်အအုံကို တည်ဆောက်ရာမှာ အရေးကြီးတဲ့ ခြေလှမ်းတစ်ခုပါ။
#FLT #Arweave #Solana
Solana ပေါ်တွင် ar.io Gateway တစ်ခု လည်ပတ်ရတာ အခု ပိုလွယ်ကူသွားပြီ @Fluence
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ရက်များအကြောင်း ပြောဆိုကြတဲ့အခါ ဆွေးနွေးမှုတွေက နည်းပညာအပေါ် အများအားဖြင့် အာရုံစိုက်လေ့ရှိပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ နောက်ထပ် အရေးကြီးတဲ့အပိုင်းတစ်ခုလည်း ရှိပါတယ်။ အဲဒါကတော့ ဒီကွန်ရက်တွေကို လက်လှမ်းမီနိုင်အောင် ထိန်းသိမ်းပေးနေတဲ့ လူတွေနဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံတွေပါပဲ။
ဒီနေရာမှာ Gateway တွေက အရေးပါလာပါတယ်။
Gateway တစ်ခုဟာ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ရက်တစ်ခုပေါ်မှာ သိမ်းဆည်းထားတဲ့ ဒေတာတွေကို အသုံးပြုသူတွေ ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်စေတဲ့ ချိတ်ဆက်ရာနေရာတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပါတယ်။ ar.io ရဲ့ Gateway ကွန်ရက်ဟာ အခု Solana ပေါ်မှာ လည်ပတ်နေပြီး Fluence က အော်ပရေတာတွေ ပိုမိုပါဝင်နိုင်ဖို့ ပိုလွယ်ကူအောင် လုပ်ဆောင်ပေးနေပါတယ်။
Fluence က Fluence VM ကို အသုံးပြုပြီး ar.io Gateway တစ်ခုကို ဘယ်လိုဖြန့်ကျက်တည်ဆောက်ရမလဲဆိုတာ ပြသထားတဲ့ လက်တွေ့လမ်းညွှန်တစ်ခုကို ထုတ်ဝေထားပါတယ်။ အဲဒီလမ်းညွှန်မှာ VM တပ်ဆင်ခြင်း၊ Solana key များနဲ့ သီးသန့် RPC endpoint တစ်ခုကို ချိတ်ဆက်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါတယ်။
https://fluence.ai/blog/fluence-cpu-credits-ario-gateway/
နောက်ဆုံးအချက်ကို နားလ理解ဖို့ အရေးကြီးပါတယ်။ အများသုံး RPC endpoint တွေမှာ တောင်းဆိုမှုနှုန်း ကန့်သတ်ချက်ရှိနိုင်ပြီး အဲဒါကြောင့် observer transaction တွေ ပယ်ချခံရနိုင်ပါတယ်။ သီးသန့် RPC ချိတ်ဆက်မှုတစ်ခု ရှိခြင်းက ဒီပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာမှာ အထောက်အကူပြုပါတယ်။
အစောပိုင်း ပါဝင်သူတွေအတွက် အခွင့်အရေးတစ်ခုလည်း ရှိပါတယ်။ ကွန်ရက်ထဲ ပထမဆုံးဝင်ရောက်ပြီး ပထမဆုံး epoch ကို အောင်မြင်စွာ ဖြတ်သန်းနိုင်တဲ့ အော်ပရေတာ 10 ဦးဟာ CPU credit $100 ရရှိနိုင်ပါတယ်။
ဒီအကြောင်းမှာ ကျွန်တော် စိတ်ဝင်စားမိတာက လက်တွေ့ကျတဲ့အပိုင်းပါပဲ။ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော အခြေခံအဆောက်အအုံအကြောင်း ပြောဆိုရုံသာမကဘဲ လူတွေဟာ အခု လမ်းညွှန်ကို လိုက်နာပြီး Gateway တစ်ခု တပ်ဆင်ကာ ကွန်ရက်ကို ကိုယ်တိုင် ပါဝင်ကူညီနိုင်ပါပြီ။
ပါဝင်ရတာ ပိုလွယ်ကူလာခြင်းဟာ ပိုမိုလွတ်လပ်တဲ့ အော်ပရေတာတွေ ပံ့ပိုးထိန်းသိမ်းနိုင်မယ့် အခြေခံအဆောက်အအုံကို တည်ဆောက်ရာမှာ အရေးကြီးတဲ့ ခြေလှမ်းတစ်ခုပါ။
#FLT #Arweave #Solana
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ရက်များအကြောင်း ပြောဆိုကြတဲ့အခါ ဆွေးနွေးမှုတွေက နည်းပညာအပေါ် အများအားဖြင့် အာရုံစိုက်လေ့ရှိပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ နောက်ထပ် အရေးကြီးတဲ့အပိုင်းတစ်ခုလည်း ရှိပါတယ်။ အဲဒါကတော့ ဒီကွန်ရက်တွေကို လက်လှမ်းမီနိုင်အောင် ထိန်းသိမ်းပေးနေတဲ့ လူတွေနဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံတွေပါပဲ။
ဒီနေရာမှာ Gateway တွေက အရေးပါလာပါတယ်။
Gateway တစ်ခုဟာ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ရက်တစ်ခုပေါ်မှာ သိမ်းဆည်းထားတဲ့ ဒေတာတွေကို အသုံးပြုသူတွေ ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်စေတဲ့ ချိတ်ဆက်ရာနေရာတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပါတယ်။ ar.io ရဲ့ Gateway ကွန်ရက်ဟာ အခု Solana ပေါ်မှာ လည်ပတ်နေပြီး Fluence က အော်ပရေတာတွေ ပိုမိုပါဝင်နိုင်ဖို့ ပိုလွယ်ကူအောင် လုပ်ဆောင်ပေးနေပါတယ်။
Fluence က Fluence VM ကို အသုံးပြုပြီး ar.io Gateway တစ်ခုကို ဘယ်လိုဖြန့်ကျက်တည်ဆောက်ရမလဲဆိုတာ ပြသထားတဲ့ လက်တွေ့လမ်းညွှန်တစ်ခုကို ထုတ်ဝေထားပါတယ်။ အဲဒီလမ်းညွှန်မှာ VM တပ်ဆင်ခြင်း၊ Solana key များနဲ့ သီးသန့် RPC endpoint တစ်ခုကို ချိတ်ဆက်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါတယ်။
https://fluence.ai/blog/fluence-cpu-credits-ario-gateway/
နောက်ဆုံးအချက်ကို နားလ理解ဖို့ အရေးကြီးပါတယ်။ အများသုံး RPC endpoint တွေမှာ တောင်းဆိုမှုနှုန်း ကန့်သတ်ချက်ရှိနိုင်ပြီး အဲဒါကြောင့် observer transaction တွေ ပယ်ချခံရနိုင်ပါတယ်။ သီးသန့် RPC ချိတ်ဆက်မှုတစ်ခု ရှိခြင်းက ဒီပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာမှာ အထောက်အကူပြုပါတယ်။
အစောပိုင်း ပါဝင်သူတွေအတွက် အခွင့်အရေးတစ်ခုလည်း ရှိပါတယ်။ ကွန်ရက်ထဲ ပထမဆုံးဝင်ရောက်ပြီး ပထမဆုံး epoch ကို အောင်မြင်စွာ ဖြတ်သန်းနိုင်တဲ့ အော်ပရေတာ 10 ဦးဟာ CPU credit $100 ရရှိနိုင်ပါတယ်။
ဒီအကြောင်းမှာ ကျွန်တော် စိတ်ဝင်စားမိတာက လက်တွေ့ကျတဲ့အပိုင်းပါပဲ။ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော အခြေခံအဆောက်အအုံအကြောင်း ပြောဆိုရုံသာမကဘဲ လူတွေဟာ အခု လမ်းညွှန်ကို လိုက်နာပြီး Gateway တစ်ခု တပ်ဆင်ကာ ကွန်ရက်ကို ကိုယ်တိုင် ပါဝင်ကူညီနိုင်ပါပြီ။
ပါဝင်ရတာ ပိုလွယ်ကူလာခြင်းဟာ ပိုမိုလွတ်လပ်တဲ့ အော်ပရေတာတွေ ပံ့ပိုးထိန်းသိမ်းနိုင်မယ့် အခြေခံအဆောက်အအုံကို တည်ဆောက်ရာမှာ အရေးကြီးတဲ့ ခြေလှမ်းတစ်ခုပါ။
#FLT #Arweave #Solana
2
409
·
--
Fluence သည် GPU စွမ်းရည်အတွက် ယှဉ်ပြိုင်လေလံဈေးကွက်တစ်ခုကို http://auctions.fluence.ai တွင် စတင်ဖွင့်လှစ်လိုက်ပြီဖြစ်ပြီး၊ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုအတွက် ဝယ်လိုအားနှင့် ပေးသွင်းမှုတို့ တိုက်ရိုက်တွေ့ဆုံနိုင်ပါသည်။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် AI အဖွဲ့များသည် စက်စွမ်းရည်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ငှားရမ်းမည့်ကာလအပါအဝင် ၎င်းတို့၏ ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုလိုအပ်ချက်များကို တင်ပြကြသည်။ ထို့နောက် အသုံးပြုရန် စွမ်းရည်ရှိသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများက ယှဉ်ပြိုင်လေလံဆွဲကြသည်။ အကောင်းဆုံးလေလံက အနိုင်ရပြီး၊ ဈေးနှုန်း၊ SLA၊ ငှားရမ်းကာလနှင့် လေလံမှတ်တမ်းအပါအဝင် စည်းကမ်းချက်အားလုံးကို ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိစေရန် ဘလော့ခ်ချိန်းပေါ်တွင် မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။
ယခင်ပုံစံတွင် အဖွဲ့များသည် လိုအပ်ချက်အမြင့်ဆုံးအချိန်အတွက် ပိုလျှံစွာဝယ်ယူထားရသည်။ အမြင့်ဆုံးလိုအပ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းရန် ဟာ့ဒ်ဝဲကို ဝယ်ယူပြီး ကျန်အချိန်များတွင် အသုံးပြုမှုနည်းပါးခြင်းကို လက်ခံရသည်။ ပုံစံသစ်တွင် လိုအပ်သည့်အချိန်မှသာ စွမ်းရည်ကို ကြိုတင်မှာယူနိုင်ပြီး၊ ပွင့်လင်းလေလံစနစ်မှတစ်ဆင့် ဈေးနှုန်းကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။
ဤအချက်သည် အကြောင်းရင်းသုံးခုကြောင့် အရေးပါသည်။
1. ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှု- အသုံးမပြုဘဲ ရပ်နေသော ဟာ့ဒ်ဝဲအတွက်မဟုတ်ဘဲ လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုအတွက်သာ ပေးချေပါ။
2. ဝင်ငွေရှာဖွေမှု- စွမ်းရည်အပြည့်အဝအသုံးမပြုရသေးသော GPU များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများက ဝင်ငွေရရှိစေသည့် အရင်းအမြစ်အဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
3. ပွင့်လင်းမြင်သာမှု- လေလံမှတ်တမ်း၊ ဈေးနှုန်းနှင့် SLA များကို ကြည့်ရှုနိုင်သောကြောင့် ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုအတွက် တကယ့်ဈေးကွက်တစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
ဈေးကွက်ကို စတင်အသုံးပြုနိုင်ပါပြီ။ တောင်းဆိုချက်တင်ရန် သို့မဟုတ် စွမ်းရည်ကို စာရင်းတင်ရန် http://auctions.fluence.ai သို့ ဝင်ကြည့်ပါ။
#Fluence #GPU #Compute
Fluence သည် GPU စွမ်းရည်အတွက် ယှဉ်ပြိုင်လေလံဈေးကွက်တစ်ခုကို http://auctions.fluence.ai တွင် စတင်ဖွင့်လှစ်လိုက်ပြီဖြစ်ပြီး၊ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုအတွက် ဝယ်လိုအားနှင့် ပေးသွင်းမှုတို့ တိုက်ရိုက်တွေ့ဆုံနိုင်ပါသည်။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် AI အဖွဲ့များသည် စက်စွမ်းရည်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ငှားရမ်းမည့်ကာလအပါအဝင် ၎င်းတို့၏ ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုလိုအပ်ချက်များကို တင်ပြကြသည်။ ထို့နောက် အသုံးပြုရန် စွမ်းရည်ရှိသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများက ယှဉ်ပြိုင်လေလံဆွဲကြသည်။ အကောင်းဆုံးလေလံက အနိုင်ရပြီး၊ ဈေးနှုန်း၊ SLA၊ ငှားရမ်းကာလနှင့် လေလံမှတ်တမ်းအပါအဝင် စည်းကမ်းချက်အားလုံးကို ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိစေရန် ဘလော့ခ်ချိန်းပေါ်တွင် မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။
ယခင်ပုံစံတွင် အဖွဲ့များသည် လိုအပ်ချက်အမြင့်ဆုံးအချိန်အတွက် ပိုလျှံစွာဝယ်ယူထားရသည်။ အမြင့်ဆုံးလိုအပ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းရန် ဟာ့ဒ်ဝဲကို ဝယ်ယူပြီး ကျန်အချိန်များတွင် အသုံးပြုမှုနည်းပါးခြင်းကို လက်ခံရသည်။ ပုံစံသစ်တွင် လိုအပ်သည့်အချိန်မှသာ စွမ်းရည်ကို ကြိုတင်မှာယူနိုင်ပြီး၊ ပွင့်လင်းလေလံစနစ်မှတစ်ဆင့် ဈေးနှုန်းကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။
ဤအချက်သည် အကြောင်းရင်းသုံးခုကြောင့် အရေးပါသည်။
1. ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှု- အသုံးမပြုဘဲ ရပ်နေသော ဟာ့ဒ်ဝဲအတွက်မဟုတ်ဘဲ လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုအတွက်သာ ပေးချေပါ။
2. ဝင်ငွေရှာဖွေမှု- စွမ်းရည်အပြည့်အဝအသုံးမပြုရသေးသော GPU များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများက ဝင်ငွေရရှိစေသည့် အရင်းအမြစ်အဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
3. ပွင့်လင်းမြင်သာမှု- လေလံမှတ်တမ်း၊ ဈေးနှုန်းနှင့် SLA များကို ကြည့်ရှုနိုင်သောကြောင့် ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုအတွက် တကယ့်ဈေးကွက်တစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
ဈေးကွက်ကို စတင်အသုံးပြုနိုင်ပါပြီ။ တောင်းဆိုချက်တင်ရန် သို့မဟုတ် စွမ်းရည်ကို စာရင်းတင်ရန် http://auctions.fluence.ai သို့ ဝင်ကြည့်ပါ။
#Fluence #GPU #Compute
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် AI အဖွဲ့များသည် စက်စွမ်းရည်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ငှားရမ်းမည့်ကာလအပါအဝင် ၎င်းတို့၏ ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုလိုအပ်ချက်များကို တင်ပြကြသည်။ ထို့နောက် အသုံးပြုရန် စွမ်းရည်ရှိသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများက ယှဉ်ပြိုင်လေလံဆွဲကြသည်။ အကောင်းဆုံးလေလံက အနိုင်ရပြီး၊ ဈေးနှုန်း၊ SLA၊ ငှားရမ်းကာလနှင့် လေလံမှတ်တမ်းအပါအဝင် စည်းကမ်းချက်အားလုံးကို ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိစေရန် ဘလော့ခ်ချိန်းပေါ်တွင် မှတ်တမ်းတင်ထားသည်။
ယခင်ပုံစံတွင် အဖွဲ့များသည် လိုအပ်ချက်အမြင့်ဆုံးအချိန်အတွက် ပိုလျှံစွာဝယ်ယူထားရသည်။ အမြင့်ဆုံးလိုအပ်ချက်ကို ဖြည့်ဆည်းရန် ဟာ့ဒ်ဝဲကို ဝယ်ယူပြီး ကျန်အချိန်များတွင် အသုံးပြုမှုနည်းပါးခြင်းကို လက်ခံရသည်။ ပုံစံသစ်တွင် လိုအပ်သည့်အချိန်မှသာ စွမ်းရည်ကို ကြိုတင်မှာယူနိုင်ပြီး၊ ပွင့်လင်းလေလံစနစ်မှတစ်ဆင့် ဈေးနှုန်းကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။
ဤအချက်သည် အကြောင်းရင်းသုံးခုကြောင့် အရေးပါသည်။
1. ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှု- အသုံးမပြုဘဲ ရပ်နေသော ဟာ့ဒ်ဝဲအတွက်မဟုတ်ဘဲ လိုအပ်သည့်အချိန်တွင် ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုအတွက်သာ ပေးချေပါ။
2. ဝင်ငွေရှာဖွေမှု- စွမ်းရည်အပြည့်အဝအသုံးမပြုရသေးသော GPU များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများက ဝင်ငွေရရှိစေသည့် အရင်းအမြစ်အဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
3. ပွင့်လင်းမြင်သာမှု- လေလံမှတ်တမ်း၊ ဈေးနှုန်းနှင့် SLA များကို ကြည့်ရှုနိုင်သောကြောင့် ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုအတွက် တကယ့်ဈေးကွက်တစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
ဈေးကွက်ကို စတင်အသုံးပြုနိုင်ပါပြီ။ တောင်းဆိုချက်တင်ရန် သို့မဟုတ် စွမ်းရည်ကို စာရင်းတင်ရန် http://auctions.fluence.ai သို့ ဝင်ကြည့်ပါ။
#Fluence #GPU #Compute
1
65
·
--
GPU ပိုင်ဆိုင်ခြင်းနှင့် ငှားရမ်းခြင်း
AI အခြေခံအဆောက်အအုံနဲ့ပတ်သက်ပြီး အဖွဲ့အများအပြား မှားယွင်းတတ်တဲ့အချက်တစ်ခုက GPU ရဲ့ဈေးနှုန်းကိုပဲ အာရုံစိုက်ပြီး တကယ်တမ်း ဘယ်လောက်အသုံးပြုမလဲဆိုတာကို မစဉ်းစားတာပါ။
စွမ်းအားလိုအပ်တဲ့အခါ ဟာ့ဒ်ဝဲဝယ်ယူတာက မှန်ကန်တဲ့ရွေးချယ်မှုလို ခံစားရနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ပိုကောင်းတဲ့မေးခွန်းကတော့ ဟာ့ဒ်ဝဲကို တစ်နေ့မှာ တကယ်တမ်း ဘယ်နှနာရီ အသုံးပြုနေသလဲဆိုတာပါ။
တစ်နေ့ကို နာရီ ၂၀ ကျော် အလုပ်လုပ်နေတဲ့ ဆာဗာတစ်လုံးနဲ့ တစ်ပတ်မှာ ၄ ရက် အသုံးမပြုဘဲ ရပ်နားနေတဲ့ ဆာဗာတစ်လုံးဟာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအနေနဲ့ လုံးဝကွာခြားပါတယ်။
အသုံးပြုမှုနှုန်း အမြဲမြင့်မားနေတယ်ဆိုရင် ကိုယ်ပိုင်ပိုင်ဆိုင်တာက သင့်တော်ပါတယ်။ ကနဦးကုန်ကျစရိတ်၊ လျှပ်စစ်မီးဖိုး၊ အအေးပေးစနစ်နဲ့ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုစရိတ်တွေကို ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိတဲ့ နာရီများစွာအပေါ် ခွဲဝေကျခံနိုင်ပါတယ်။
ပြဿနာက အလုပ်ပမာဏကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရခက်တဲ့အခါမှာ ဖြစ်လာပါတယ်။
အဖွဲ့အများစုမှာ အလုပ်များတဲ့ကာလနဲ့ အလုပ်နည်းတဲ့ကာလတွေ ရှိတတ်ပါတယ်။ တစ်ချို့နေ့တွေမှာ inference လုပ်ငန်းများ၊ training အလုပ်များ၊ development လုပ်ငန်းတွေ ရှိပြီး နောက်တစ်နေ့ကျတော့ ဘာမှနီးပါး မရှိတာမျိုးပါ။ ဒါပေမဲ့ အသုံးပြုမှုကျသွားလို့ ကုန်ကျစရိတ်တွေက ရပ်မသွားပါဘူး။ ဟာ့ဒ်ဝဲ၊ လျှပ်စစ်မီး၊ အအေးပေးစနစ်၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနဲ့ အစားထိုးစရိတ်တွေကို ဆက်ပေးနေရပါတယ်။
ဒီနေရာမှာ compute ငှားရမ်းခြင်းက တွက်ချက်ပုံကို ပြောင်းလဲစေပါတယ်။
လိုအပ်ချက်အမြင့်ဆုံးကာလအတွက် ကြိုဝယ်ထားမယ့်အစား တကယ်လိုအပ်တဲ့အချိန်မှာ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ငှားရမ်းနိုင်ပါတယ်။
@fluence က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားတဲ့ GPU အခြေခံအဆောက်အအုံကို အသုံးပြုခွင့်ပေးပါတယ်။ ဒါကြောင့် လိုအပ်ချက်ရုတ်တရက်မြင့်တက်လာတဲ့အချိန်တွေအတွက်ပဲ GPU အစုအဝေးတစ်ခုလုံးကို ပိုင်ဆိုင်ပြီး ထိန်းသိမ်းထားစရာ မလိုတော့ပါဘူး။
လိုအပ်ချက်မြင့်တက်လာရင် နောက်တစ်ပတ်မှာ အသုံးနည်းသွားနိုင်တဲ့ ဟာ့ဒ်ဝဲအတွက် အရင်းအနှီးအများကြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမယ့်အစား ငှားရမ်းထားတဲ့ compute နဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးချဲ့နိုင်ပါတယ်။
ဒါက အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် အသုံးစရိတ်ကို စဉ်းစားပုံ ပြောင်းလဲစေပါတယ်-
အသုံးပြုမှုနှုန်းက ထိုက်တန်တဲ့အခါ ပိုင်ဆိုင်တာက သင့်တော်ပါတယ်။ လိုက်လျောညီထွေပြောင်းလဲနိုင်မှုက ဦးစားပေးဖြစ်တဲ့အခါ ငှားရမ်းတာက သင့်တော်ပါတယ်။
ငှားရမ်းတာက အမြဲတမ်း ဈေးပိုသက်သာတာတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ ဈေးနှုန်း၊ ရရှိနိုင်မှု၊ latency နဲ့ ဒေတာလိုအပ်ချက်တွေ အားလုံးက အရေးကြီးပါတယ်။ GPU တွေကလည်း မြန်မြန်ဆန်ဆန် တိုးတက်ပြောင်းလဲနေပါတယ်။ ဒီနေ့ ထိပ်တန်းအဆင့်မှာရှိတဲ့ GPU တစ်ခုဟာ ၂-၃ နှစ်ကြာတဲ့အခါ စွမ်းဆောင်ရည်အထိရောက်ဆုံး ဖြစ်နေတော့မှာ မဟုတ်ပါဘူး။ ငှားရမ်းခြင်းက ခေတ်နောက်ကျတဲ့ ဟာ့ဒ်ဝဲနဲ့ ပိတ်မိနေခြင်းကို ရှောင်ရှားနိုင်အောင် ကူညီပေးပါတယ်။
ကျွန်တော့်အတွက် Fluence ရဲ့ စိတ်ဝင်စားစရာအကောင်းဆုံးအချက်က GPU ကို အသုံးပြုခွင့်ရတာတင် မဟုတ်ပါဘူး။ Compute ကို နေ့တိုင်း တန်ဖိုးရှိကြောင်း သက်သေပြနေရမယ့် ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုအဖြစ်မဟုတ်ဘဲ လိုအပ်တဲ့အခါ အသုံးပြုနိုင်တဲ့ အရာတစ်ခုအဖြစ် သဘောထားတာပါ။
GPU အစွမ်းထက်တွေ ရှိတာက တစ်ပိုင်းပါ။ အဲဒီ GPU တွေကို တကယ်တန်ဖိုးရှိရှိ အသုံးချနိုင်အောင် လုပ်တာကတော့ နောက်တစ်ပိုင်းပါ။
#Fluence #DePIN #GPU
GPU ပိုင်ဆိုင်ခြင်းနှင့် ငှားရမ်းခြင်း
AI အခြေခံအဆောက်အအုံနဲ့ပတ်သက်ပြီး အဖွဲ့အများအပြား မှားယွင်းတတ်တဲ့အချက်တစ်ခုက GPU ရဲ့ဈေးနှုန်းကိုပဲ အာရုံစိုက်ပြီး တကယ်တမ်း ဘယ်လောက်အသုံးပြုမလဲဆိုတာကို မစဉ်းစားတာပါ။
စွမ်းအားလိုအပ်တဲ့အခါ ဟာ့ဒ်ဝဲဝယ်ယူတာက မှန်ကန်တဲ့ရွေးချယ်မှုလို ခံစားရနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ပိုကောင်းတဲ့မေးခွန်းကတော့ ဟာ့ဒ်ဝဲကို တစ်နေ့မှာ တကယ်တမ်း ဘယ်နှနာရီ အသုံးပြုနေသလဲဆိုတာပါ။
တစ်နေ့ကို နာရီ ၂၀ ကျော် အလုပ်လုပ်နေတဲ့ ဆာဗာတစ်လုံးနဲ့ တစ်ပတ်မှာ ၄ ရက် အသုံးမပြုဘဲ ရပ်နားနေတဲ့ ဆာဗာတစ်လုံးဟာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအနေနဲ့ လုံးဝကွာခြားပါတယ်။
အသုံးပြုမှုနှုန်း အမြဲမြင့်မားနေတယ်ဆိုရင် ကိုယ်ပိုင်ပိုင်ဆိုင်တာက သင့်တော်ပါတယ်။ ကနဦးကုန်ကျစရိတ်၊ လျှပ်စစ်မီးဖိုး၊ အအေးပေးစနစ်နဲ့ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုစရိတ်တွေကို ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိတဲ့ နာရီများစွာအပေါ် ခွဲဝေကျခံနိုင်ပါတယ်။
ပြဿနာက အလုပ်ပမာဏကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရခက်တဲ့အခါမှာ ဖြစ်လာပါတယ်။
အဖွဲ့အများစုမှာ အလုပ်များတဲ့ကာလနဲ့ အလုပ်နည်းတဲ့ကာလတွေ ရှိတတ်ပါတယ်။ တစ်ချို့နေ့တွေမှာ inference လုပ်ငန်းများ၊ training အလုပ်များ၊ development လုပ်ငန်းတွေ ရှိပြီး နောက်တစ်နေ့ကျတော့ ဘာမှနီးပါး မရှိတာမျိုးပါ။ ဒါပေမဲ့ အသုံးပြုမှုကျသွားလို့ ကုန်ကျစရိတ်တွေက ရပ်မသွားပါဘူး။ ဟာ့ဒ်ဝဲ၊ လျှပ်စစ်မီး၊ အအေးပေးစနစ်၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနဲ့ အစားထိုးစရိတ်တွေကို ဆက်ပေးနေရပါတယ်။
ဒီနေရာမှာ compute ငှားရမ်းခြင်းက တွက်ချက်ပုံကို ပြောင်းလဲစေပါတယ်။
လိုအပ်ချက်အမြင့်ဆုံးကာလအတွက် ကြိုဝယ်ထားမယ့်အစား တကယ်လိုအပ်တဲ့အချိန်မှာ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ငှားရမ်းနိုင်ပါတယ်။
@Fluence က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားတဲ့ GPU အခြေခံအဆောက်အအုံကို အသုံးပြုခွင့်ပေးပါတယ်။ ဒါကြောင့် လိုအပ်ချက်ရုတ်တရက်မြင့်တက်လာတဲ့အချိန်တွေအတွက်ပဲ GPU အစုအဝေးတစ်ခုလုံးကို ပိုင်ဆိုင်ပြီး ထိန်းသိမ်းထားစရာ မလိုတော့ပါဘူး။
လိုအပ်ချက်မြင့်တက်လာရင် နောက်တစ်ပတ်မှာ အသုံးနည်းသွားနိုင်တဲ့ ဟာ့ဒ်ဝဲအတွက် အရင်းအနှီးအများကြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမယ့်အစား ငှားရမ်းထားတဲ့ compute နဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးချဲ့နိုင်ပါတယ်။
ဒါက အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် အသုံးစရိတ်ကို စဉ်းစားပုံ ပြောင်းလဲစေပါတယ်-
အသုံးပြုမှုနှုန်းက ထိုက်တန်တဲ့အခါ ပိုင်ဆိုင်တာက သင့်တော်ပါတယ်။ လိုက်လျောညီထွေပြောင်းလဲနိုင်မှုက ဦးစားပေးဖြစ်တဲ့အခါ ငှားရမ်းတာက သင့်တော်ပါတယ်။
ငှားရမ်းတာက အမြဲတမ်း ဈေးပိုသက်သာတာတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ ဈေးနှုန်း၊ ရရှိနိုင်မှု၊ latency နဲ့ ဒေတာလိုအပ်ချက်တွေ အားလုံးက အရေးကြီးပါတယ်။ GPU တွေကလည်း မြန်မြန်ဆန်ဆန် တိုးတက်ပြောင်းလဲနေပါတယ်။ ဒီနေ့ ထိပ်တန်းအဆင့်မှာရှိတဲ့ GPU တစ်ခုဟာ ၂-၃ နှစ်ကြာတဲ့အခါ စွမ်းဆောင်ရည်အထိရောက်ဆုံး ဖြစ်နေတော့မှာ မဟုတ်ပါဘူး။ ငှားရမ်းခြင်းက ခေတ်နောက်ကျတဲ့ ဟာ့ဒ်ဝဲနဲ့ ပိတ်မိနေခြင်းကို ရှောင်ရှားနိုင်အောင် ကူညီပေးပါတယ်။
ကျွန်တော့်အတွက် Fluence ရဲ့ စိတ်ဝင်စားစရာအကောင်းဆုံးအချက်က GPU ကို အသုံးပြုခွင့်ရတာတင် မဟုတ်ပါဘူး။ Compute ကို နေ့တိုင်း တန်ဖိုးရှိကြောင်း သက်သေပြနေရမယ့် ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုအဖြစ်မဟုတ်ဘဲ လိုအပ်တဲ့အခါ အသုံးပြုနိုင်တဲ့ အရာတစ်ခုအဖြစ် သဘောထားတာပါ။
GPU အစွမ်းထက်တွေ ရှိတာက တစ်ပိုင်းပါ။ အဲဒီ GPU တွေကို တကယ်တန်ဖိုးရှိရှိ အသုံးချနိုင်အောင် လုပ်တာကတော့ နောက်တစ်ပိုင်းပါ။
#Fluence #DePIN #GPU
AI အခြေခံအဆောက်အအုံနဲ့ပတ်သက်ပြီး အဖွဲ့အများအပြား မှားယွင်းတတ်တဲ့အချက်တစ်ခုက GPU ရဲ့ဈေးနှုန်းကိုပဲ အာရုံစိုက်ပြီး တကယ်တမ်း ဘယ်လောက်အသုံးပြုမလဲဆိုတာကို မစဉ်းစားတာပါ။
စွမ်းအားလိုအပ်တဲ့အခါ ဟာ့ဒ်ဝဲဝယ်ယူတာက မှန်ကန်တဲ့ရွေးချယ်မှုလို ခံစားရနိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ပိုကောင်းတဲ့မေးခွန်းကတော့ ဟာ့ဒ်ဝဲကို တစ်နေ့မှာ တကယ်တမ်း ဘယ်နှနာရီ အသုံးပြုနေသလဲဆိုတာပါ။
တစ်နေ့ကို နာရီ ၂၀ ကျော် အလုပ်လုပ်နေတဲ့ ဆာဗာတစ်လုံးနဲ့ တစ်ပတ်မှာ ၄ ရက် အသုံးမပြုဘဲ ရပ်နားနေတဲ့ ဆာဗာတစ်လုံးဟာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအနေနဲ့ လုံးဝကွာခြားပါတယ်။
အသုံးပြုမှုနှုန်း အမြဲမြင့်မားနေတယ်ဆိုရင် ကိုယ်ပိုင်ပိုင်ဆိုင်တာက သင့်တော်ပါတယ်။ ကနဦးကုန်ကျစရိတ်၊ လျှပ်စစ်မီးဖိုး၊ အအေးပေးစနစ်နဲ့ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုစရိတ်တွေကို ထုတ်လုပ်နိုင်စွမ်းရှိတဲ့ နာရီများစွာအပေါ် ခွဲဝေကျခံနိုင်ပါတယ်။
ပြဿနာက အလုပ်ပမာဏကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရခက်တဲ့အခါမှာ ဖြစ်လာပါတယ်။
အဖွဲ့အများစုမှာ အလုပ်များတဲ့ကာလနဲ့ အလုပ်နည်းတဲ့ကာလတွေ ရှိတတ်ပါတယ်။ တစ်ချို့နေ့တွေမှာ inference လုပ်ငန်းများ၊ training အလုပ်များ၊ development လုပ်ငန်းတွေ ရှိပြီး နောက်တစ်နေ့ကျတော့ ဘာမှနီးပါး မရှိတာမျိုးပါ။ ဒါပေမဲ့ အသုံးပြုမှုကျသွားလို့ ကုန်ကျစရိတ်တွေက ရပ်မသွားပါဘူး။ ဟာ့ဒ်ဝဲ၊ လျှပ်စစ်မီး၊ အအေးပေးစနစ်၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနဲ့ အစားထိုးစရိတ်တွေကို ဆက်ပေးနေရပါတယ်။
ဒီနေရာမှာ compute ငှားရမ်းခြင်းက တွက်ချက်ပုံကို ပြောင်းလဲစေပါတယ်။
လိုအပ်ချက်အမြင့်ဆုံးကာလအတွက် ကြိုဝယ်ထားမယ့်အစား တကယ်လိုအပ်တဲ့အချိန်မှာ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ငှားရမ်းနိုင်ပါတယ်။
@Fluence က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားတဲ့ GPU အခြေခံအဆောက်အအုံကို အသုံးပြုခွင့်ပေးပါတယ်။ ဒါကြောင့် လိုအပ်ချက်ရုတ်တရက်မြင့်တက်လာတဲ့အချိန်တွေအတွက်ပဲ GPU အစုအဝေးတစ်ခုလုံးကို ပိုင်ဆိုင်ပြီး ထိန်းသိမ်းထားစရာ မလိုတော့ပါဘူး။
လိုအပ်ချက်မြင့်တက်လာရင် နောက်တစ်ပတ်မှာ အသုံးနည်းသွားနိုင်တဲ့ ဟာ့ဒ်ဝဲအတွက် အရင်းအနှီးအများကြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမယ့်အစား ငှားရမ်းထားတဲ့ compute နဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးချဲ့နိုင်ပါတယ်။
ဒါက အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် အသုံးစရိတ်ကို စဉ်းစားပုံ ပြောင်းလဲစေပါတယ်-
အသုံးပြုမှုနှုန်းက ထိုက်တန်တဲ့အခါ ပိုင်ဆိုင်တာက သင့်တော်ပါတယ်။ လိုက်လျောညီထွေပြောင်းလဲနိုင်မှုက ဦးစားပေးဖြစ်တဲ့အခါ ငှားရမ်းတာက သင့်တော်ပါတယ်။
ငှားရမ်းတာက အမြဲတမ်း ဈေးပိုသက်သာတာတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ ဈေးနှုန်း၊ ရရှိနိုင်မှု၊ latency နဲ့ ဒေတာလိုအပ်ချက်တွေ အားလုံးက အရေးကြီးပါတယ်။ GPU တွေကလည်း မြန်မြန်ဆန်ဆန် တိုးတက်ပြောင်းလဲနေပါတယ်။ ဒီနေ့ ထိပ်တန်းအဆင့်မှာရှိတဲ့ GPU တစ်ခုဟာ ၂-၃ နှစ်ကြာတဲ့အခါ စွမ်းဆောင်ရည်အထိရောက်ဆုံး ဖြစ်နေတော့မှာ မဟုတ်ပါဘူး။ ငှားရမ်းခြင်းက ခေတ်နောက်ကျတဲ့ ဟာ့ဒ်ဝဲနဲ့ ပိတ်မိနေခြင်းကို ရှောင်ရှားနိုင်အောင် ကူညီပေးပါတယ်။
ကျွန်တော့်အတွက် Fluence ရဲ့ စိတ်ဝင်စားစရာအကောင်းဆုံးအချက်က GPU ကို အသုံးပြုခွင့်ရတာတင် မဟုတ်ပါဘူး။ Compute ကို နေ့တိုင်း တန်ဖိုးရှိကြောင်း သက်သေပြနေရမယ့် ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုအဖြစ်မဟုတ်ဘဲ လိုအပ်တဲ့အခါ အသုံးပြုနိုင်တဲ့ အရာတစ်ခုအဖြစ် သဘောထားတာပါ။
GPU အစွမ်းထက်တွေ ရှိတာက တစ်ပိုင်းပါ။ အဲဒီ GPU တွေကို တကယ်တန်ဖိုးရှိရှိ အသုံးချနိုင်အောင် လုပ်တာကတော့ နောက်တစ်ပိုင်းပါ။
#Fluence #DePIN #GPU
1
76
·
--
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုမရှိသော ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို အသုံးပြုခြင်းသည် သီအိုရီအရ ကောင်းမွန်သော်လည်း လက်တွေ့တွင် အသုံးပြုရန် ခက်ခဲခဲ့သည်မှာ ကြာပါပြီ။
ထုတ်ကုန်များ တည်ဆောက်နေကြသော developer များနှင့် အဖွဲ့များအတွက် @fluence က ပေးအပ်သည့် လွတ်လပ်ပြောင်းလဲနိုင်မှုသည် ဂိမ်းစည်းမျဉ်းကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည်။ သမားရိုးကျ ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများနှင့်အတူ ပါလာသည့် ဖုံးကွယ်ထားသော ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို စိုးရိမ်စရာမလိုဘဲ တည်ဆောက်နိုင်သည်။
၎င်းတို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်👇
1. ဒေတာအထွက်ခ မရှိခြင်း: အပိုကြေးပေးစရာမလိုဘဲ ဒေတာကို အဝင်အထွက် ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်။ အသုံးပြုသလောက်သာ ပေးချေရသည်။
2. အကန့်အသတ်မရှိသော Bandwidth: အမြန်နှုန်းကန့်သတ်ခြင်းမရှိ၊ သင့်အက်ပ် တိုးချဲ့လာသည့်အခါ မမျှော်လင့်ထားသော ဘေလ်များလည်း မရှိပါ။
3. ပွင့်လင်းစံနှုန်းများ: ပိတ်ထားသော စနစ်များမဟုတ်ဘဲ ပွင့်လင်းသော ပရိုတိုကောများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ သင့်နည်းပညာအစုအဝေးကို သင်ပိုင်ဆိုင်သည်။
4. လွယ်ကူသော ရွှေ့ပြောင်းမှုနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတစ်ဦးတည်းအပေါ် မှီခိုမနေခြင်း: သင်လိုသည့်နေရာ၊ သင်လိုသည့်အချိန်တွင် ဖြန့်ချိနိုင်သည်။ အလုပ်လုပ်ဆောင်မှုများကို လများမဟုတ်ဘဲ မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်။
မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ခြင်း၊ inference လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ဒေတာအစုအဝေးကြီးများကို သိမ်းဆည်းခြင်းတို့အတွက် အားလုံးသည် အတိုင်းအတာတိုးချဲ့နိုင်ပြီး ဈေးနှုန်းသင့်တင့်ကာ လိုက်လျောညီထွေရှိသော အခြေခံအဆောက်အအုံများ လိုအပ်သည်။ သင့်အလုပ်လုပ်ဆောင်မှုများကို မည်သည့်နေရာတွင် လည်ပတ်မည်၊ မည်သို့ အတိုင်းအတာတိုးချဲ့မည်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်ခြင်းသည် ဇိမ်ခံမှုတစ်ခု မဟုတ်တော့ဘဲ အလေးအနက် တည်ဆောက်သူတိုင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ချက် ဖြစ်လာပါပြီ။
Fluence သည် developer များကို ထိုလွတ်လပ်မှု ပေးအပ်နေသည်။ ရွေးချယ်ရန်၊ အတိုင်းအတာတိုးချဲ့ရန်နှင့် အကန့်အသတ်မရှိ တည်ဆောက်ရန် လွတ်လပ်မှုဖြစ်သည်။
တည်ဆောက်သူများသည် ပြောင်းလဲအသုံးပြုနေကြပြီဖြစ်သည်။
#Fluence #DePIN #DecentralizedCloud #AI
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုမရှိသော ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို အသုံးပြုခြင်းသည် သီအိုရီအရ ကောင်းမွန်သော်လည်း လက်တွေ့တွင် အသုံးပြုရန် ခက်ခဲခဲ့သည်မှာ ကြာပါပြီ။
ထုတ်ကုန်များ တည်ဆောက်နေကြသော developer များနှင့် အဖွဲ့များအတွက် @Fluence က ပေးအပ်သည့် လွတ်လပ်ပြောင်းလဲနိုင်မှုသည် ဂိမ်းစည်းမျဉ်းကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည်။ သမားရိုးကျ ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများနှင့်အတူ ပါလာသည့် ဖုံးကွယ်ထားသော ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို စိုးရိမ်စရာမလိုဘဲ တည်ဆောက်နိုင်သည်။
၎င်းတို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်👇
1. ဒေတာအထွက်ခ မရှိခြင်း: အပိုကြေးပေးစရာမလိုဘဲ ဒေတာကို အဝင်အထွက် ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်။ အသုံးပြုသလောက်သာ ပေးချေရသည်။
2. အကန့်အသတ်မရှိသော Bandwidth: အမြန်နှုန်းကန့်သတ်ခြင်းမရှိ၊ သင့်အက်ပ် တိုးချဲ့လာသည့်အခါ မမျှော်လင့်ထားသော ဘေလ်များလည်း မရှိပါ။
3. ပွင့်လင်းစံနှုန်းများ: ပိတ်ထားသော စနစ်များမဟုတ်ဘဲ ပွင့်လင်းသော ပရိုတိုကောများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ သင့်နည်းပညာအစုအဝေးကို သင်ပိုင်ဆိုင်သည်။
4. လွယ်ကူသော ရွှေ့ပြောင်းမှုနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတစ်ဦးတည်းအပေါ် မှီခိုမနေခြင်း: သင်လိုသည့်နေရာ၊ သင်လိုသည့်အချိန်တွင် ဖြန့်ချိနိုင်သည်။ အလုပ်လုပ်ဆောင်မှုများကို လများမဟုတ်ဘဲ မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်။
မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ခြင်း၊ inference လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ဒေတာအစုအဝေးကြီးများကို သိမ်းဆည်းခြင်းတို့အတွက် အားလုံးသည် အတိုင်းအတာတိုးချဲ့နိုင်ပြီး ဈေးနှုန်းသင့်တင့်ကာ လိုက်လျောညီထွေရှိသော အခြေခံအဆောက်အအုံများ လိုအပ်သည်။ သင့်အလုပ်လုပ်ဆောင်မှုများကို မည်သည့်နေရာတွင် လည်ပတ်မည်၊ မည်သို့ အတိုင်းအတာတိုးချဲ့မည်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်ခြင်းသည် ဇိမ်ခံမှုတစ်ခု မဟုတ်တော့ဘဲ အလေးအနက် တည်ဆောက်သူတိုင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ချက် ဖြစ်လာပါပြီ။
Fluence သည် developer များကို ထိုလွတ်လပ်မှု ပေးအပ်နေသည်။ ရွေးချယ်ရန်၊ အတိုင်းအတာတိုးချဲ့ရန်နှင့် အကန့်အသတ်မရှိ တည်ဆောက်ရန် လွတ်လပ်မှုဖြစ်သည်။
တည်ဆောက်သူများသည် ပြောင်းလဲအသုံးပြုနေကြပြီဖြစ်သည်။
#Fluence #DePIN #DecentralizedCloud #AI
ထုတ်ကုန်များ တည်ဆောက်နေကြသော developer များနှင့် အဖွဲ့များအတွက် @Fluence က ပေးအပ်သည့် လွတ်လပ်ပြောင်းလဲနိုင်မှုသည် ဂိမ်းစည်းမျဉ်းကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်သည်။ သမားရိုးကျ ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများနှင့်အတူ ပါလာသည့် ဖုံးကွယ်ထားသော ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို စိုးရိမ်စရာမလိုဘဲ တည်ဆောက်နိုင်သည်။
၎င်းတို့မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်👇
1. ဒေတာအထွက်ခ မရှိခြင်း: အပိုကြေးပေးစရာမလိုဘဲ ဒေတာကို အဝင်အထွက် ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်။ အသုံးပြုသလောက်သာ ပေးချေရသည်။
2. အကန့်အသတ်မရှိသော Bandwidth: အမြန်နှုန်းကန့်သတ်ခြင်းမရှိ၊ သင့်အက်ပ် တိုးချဲ့လာသည့်အခါ မမျှော်လင့်ထားသော ဘေလ်များလည်း မရှိပါ။
3. ပွင့်လင်းစံနှုန်းများ: ပိတ်ထားသော စနစ်များမဟုတ်ဘဲ ပွင့်လင်းသော ပရိုတိုကောများပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ သင့်နည်းပညာအစုအဝေးကို သင်ပိုင်ဆိုင်သည်။
4. လွယ်ကူသော ရွှေ့ပြောင်းမှုနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတစ်ဦးတည်းအပေါ် မှီခိုမနေခြင်း: သင်လိုသည့်နေရာ၊ သင်လိုသည့်အချိန်တွင် ဖြန့်ချိနိုင်သည်။ အလုပ်လုပ်ဆောင်မှုများကို လများမဟုတ်ဘဲ မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သည်။
မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ခြင်း၊ inference လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ဒေတာအစုအဝေးကြီးများကို သိမ်းဆည်းခြင်းတို့အတွက် အားလုံးသည် အတိုင်းအတာတိုးချဲ့နိုင်ပြီး ဈေးနှုန်းသင့်တင့်ကာ လိုက်လျောညီထွေရှိသော အခြေခံအဆောက်အအုံများ လိုအပ်သည်။ သင့်အလုပ်လုပ်ဆောင်မှုများကို မည်သည့်နေရာတွင် လည်ပတ်မည်၊ မည်သို့ အတိုင်းအတာတိုးချဲ့မည်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်ခြင်းသည် ဇိမ်ခံမှုတစ်ခု မဟုတ်တော့ဘဲ အလေးအနက် တည်ဆောက်သူတိုင်းအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ချက် ဖြစ်လာပါပြီ။
Fluence သည် developer များကို ထိုလွတ်လပ်မှု ပေးအပ်နေသည်။ ရွေးချယ်ရန်၊ အတိုင်းအတာတိုးချဲ့ရန်နှင့် အကန့်အသတ်မရှိ တည်ဆောက်ရန် လွတ်လပ်မှုဖြစ်သည်။
တည်ဆောက်သူများသည် ပြောင်းလဲအသုံးပြုနေကြပြီဖြစ်သည်။
#Fluence #DePIN #DecentralizedCloud #AI
1
81
·
--
@fluence သည် NVIDIA B300 cluster အသစ်နှစ်ခုဖြင့် ၎င်း၏ compute network ကို အဆင့်မြှင့်တင်
NVIDIA HGX B300 cluster နှစ်ခုကို Fluence မှတစ်ဆင့် ယခု ကြိုတင်မှာယူနိုင်ပြီဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ compute network တွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် GPU များကို ပိုမိုထည့်သွင်းပေးလိုက်သည်။
စိတ်ဝင်စားစရာကတော့ ဒီအချက်ပါပဲ—
🇺🇸 Texas: node တစ်ခုလျှင် B300 GPU 8 ခုပါဝင်သည့် အရည်ဖြင့်အအေးပေးထားသော node 10 ခု။ GPU တစ်ခုစီတွင် HBM3E memory 288 GB ပါဝင်ပြီး node တစ်ခုလျှင် GPU memory 2.3 TB ရရှိသည်။ စာချုပ်ချုပ်ဆိုပြီး တစ်ပတ်အတွင်း cluster ကို အသင့်အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
🇺🇸 Nevada: HGX B300 GPU များပါဝင်သည့် Aivres KR9288X3 စနစ်များကို အသုံးပြုထားသော လေဖြင့်အအေးပေးသည့် node 6 ခု။ 2027 ခုနှစ် ဇန်နဝါရီလ 1 ရက်နေ့တွင် အသင့်ဖြစ်ရန် မျှော်မှန်းထားသည်။
ရွေးချယ်စရာနှစ်မျိုးစလုံးတွင် သီးသန့် bare-metal အခြေခံအဆောက်အအုံ၊ root access အပြည့်အဝ၊ system memory 2 TB နှင့် NVMe သိုလှောင်မှု 30.72 TB ပါဝင်သည်။
ဒီအပ်ဒိတ်မှာ လက်တွေ့အသုံးချနိုင်တဲ့အပိုင်းက စိတ်ဝင်စားစရာလို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။ ဒါတွေက ဖတ်ရှုဖို့အတွက် hardware သတ်မှတ်ချက်အသစ်တွေသက်သက် မဟုတ်ပါဘူး။ အဖွဲ့တွေက ကိုယ်ပိုင် workload တွေအတွက် ဒီအခြေခံအဆောက်အအုံကို ကြိုတင်မှာယူနိုင်ပြီး ကိုယ့်စနစ်တွေကို တိုက်ရိုက်ထိန်းချုပ်နိုင်ပါတယ်။
AI workload တွေ ပိုမိုတောင်းဆိုမှုများလာတာနဲ့အမျှ ၎င်းတို့ကို စွမ်းအားပေးနေတဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံတွေဟာ လူတိုင်းမြင်တွေ့နေရတဲ့ application တွေလောက်ပဲ အာရုံစိုက်ခံထိုက်တယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။
Fluence က ဒီနယ်ပယ်မှာ ဆက်လက်တည်ဆောက်နေပြီး ၎င်းရဲ့ compute network ဘယ်လိုတိုးတက်လာမလဲဆိုတာ စောင့်ကြည့်ချင်ပါတယ်။
#Fluence #AI #DePIN
@Fluence သည် NVIDIA B300 cluster အသစ်နှစ်ခုဖြင့် ၎င်း၏ compute network ကို အဆင့်မြှင့်တင်
NVIDIA HGX B300 cluster နှစ်ခုကို Fluence မှတစ်ဆင့် ယခု ကြိုတင်မှာယူနိုင်ပြီဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ compute network တွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် GPU များကို ပိုမိုထည့်သွင်းပေးလိုက်သည်။
စိတ်ဝင်စားစရာကတော့ ဒီအချက်ပါပဲ—
🇺🇸 Texas: node တစ်ခုလျှင် B300 GPU 8 ခုပါဝင်သည့် အရည်ဖြင့်အအေးပေးထားသော node 10 ခု။ GPU တစ်ခုစီတွင် HBM3E memory 288 GB ပါဝင်ပြီး node တစ်ခုလျှင် GPU memory 2.3 TB ရရှိသည်။ စာချုပ်ချုပ်ဆိုပြီး တစ်ပတ်အတွင်း cluster ကို အသင့်အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
🇺🇸 Nevada: HGX B300 GPU များပါဝင်သည့် Aivres KR9288X3 စနစ်များကို အသုံးပြုထားသော လေဖြင့်အအေးပေးသည့် node 6 ခု။ 2027 ခုနှစ် ဇန်နဝါရီလ 1 ရက်နေ့တွင် အသင့်ဖြစ်ရန် မျှော်မှန်းထားသည်။
ရွေးချယ်စရာနှစ်မျိုးစလုံးတွင် သီးသန့် bare-metal အခြေခံအဆောက်အအုံ၊ root access အပြည့်အဝ၊ system memory 2 TB နှင့် NVMe သိုလှောင်မှု 30.72 TB ပါဝင်သည်။
ဒီအပ်ဒိတ်မှာ လက်တွေ့အသုံးချနိုင်တဲ့အပိုင်းက စိတ်ဝင်စားစရာလို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။ ဒါတွေက ဖတ်ရှုဖို့အတွက် hardware သတ်မှတ်ချက်အသစ်တွေသက်သက် မဟုတ်ပါဘူး။ အဖွဲ့တွေက ကိုယ်ပိုင် workload တွေအတွက် ဒီအခြေခံအဆောက်အအုံကို ကြိုတင်မှာယူနိုင်ပြီး ကိုယ့်စနစ်တွေကို တိုက်ရိုက်ထိန်းချုပ်နိုင်ပါတယ်။
AI workload တွေ ပိုမိုတောင်းဆိုမှုများလာတာနဲ့အမျှ ၎င်းတို့ကို စွမ်းအားပေးနေတဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံတွေဟာ လူတိုင်းမြင်တွေ့နေရတဲ့ application တွေလောက်ပဲ အာရုံစိုက်ခံထိုက်တယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။
Fluence က ဒီနယ်ပယ်မှာ ဆက်လက်တည်ဆောက်နေပြီး ၎င်းရဲ့ compute network ဘယ်လိုတိုးတက်လာမလဲဆိုတာ စောင့်ကြည့်ချင်ပါတယ်။
#Fluence #AI #DePIN
NVIDIA HGX B300 cluster နှစ်ခုကို Fluence မှတစ်ဆင့် ယခု ကြိုတင်မှာယူနိုင်ပြီဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ compute network တွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် GPU များကို ပိုမိုထည့်သွင်းပေးလိုက်သည်။
စိတ်ဝင်စားစရာကတော့ ဒီအချက်ပါပဲ—
🇺🇸 Texas: node တစ်ခုလျှင် B300 GPU 8 ခုပါဝင်သည့် အရည်ဖြင့်အအေးပေးထားသော node 10 ခု။ GPU တစ်ခုစီတွင် HBM3E memory 288 GB ပါဝင်ပြီး node တစ်ခုလျှင် GPU memory 2.3 TB ရရှိသည်။ စာချုပ်ချုပ်ဆိုပြီး တစ်ပတ်အတွင်း cluster ကို အသင့်အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
🇺🇸 Nevada: HGX B300 GPU များပါဝင်သည့် Aivres KR9288X3 စနစ်များကို အသုံးပြုထားသော လေဖြင့်အအေးပေးသည့် node 6 ခု။ 2027 ခုနှစ် ဇန်နဝါရီလ 1 ရက်နေ့တွင် အသင့်ဖြစ်ရန် မျှော်မှန်းထားသည်။
ရွေးချယ်စရာနှစ်မျိုးစလုံးတွင် သီးသန့် bare-metal အခြေခံအဆောက်အအုံ၊ root access အပြည့်အဝ၊ system memory 2 TB နှင့် NVMe သိုလှောင်မှု 30.72 TB ပါဝင်သည်။
ဒီအပ်ဒိတ်မှာ လက်တွေ့အသုံးချနိုင်တဲ့အပိုင်းက စိတ်ဝင်စားစရာလို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။ ဒါတွေက ဖတ်ရှုဖို့အတွက် hardware သတ်မှတ်ချက်အသစ်တွေသက်သက် မဟုတ်ပါဘူး။ အဖွဲ့တွေက ကိုယ်ပိုင် workload တွေအတွက် ဒီအခြေခံအဆောက်အအုံကို ကြိုတင်မှာယူနိုင်ပြီး ကိုယ့်စနစ်တွေကို တိုက်ရိုက်ထိန်းချုပ်နိုင်ပါတယ်။
AI workload တွေ ပိုမိုတောင်းဆိုမှုများလာတာနဲ့အမျှ ၎င်းတို့ကို စွမ်းအားပေးနေတဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံတွေဟာ လူတိုင်းမြင်တွေ့နေရတဲ့ application တွေလောက်ပဲ အာရုံစိုက်ခံထိုက်တယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။
Fluence က ဒီနယ်ပယ်မှာ ဆက်လက်တည်ဆောက်နေပြီး ၎င်းရဲ့ compute network ဘယ်လိုတိုးတက်လာမလဲဆိုတာ စောင့်ကြည့်ချင်ပါတယ်။
#Fluence #AI #DePIN
1
76
·
--
Fluence နဲ့ အဆင့် ၃ ဆင့်အတွင်း Cloud ကုန်ကျစရိတ်ကို ဘယ်လိုလျှော့ချမလဲ။
အဆင့် ၁: Fluence Console ကို သွားပါ
AWS ကို မသွားပါနဲ့။ http://fluence.ai/gpu ကို သွားပါ။
Wallet ချိတ်ဆက်လိုက်ရင် dashboard ကို ရပါမယ်။
အဆင့် ၂: Cloud မဟုတ်ဘဲ GPU ကို ငှားပါ
"Rent GPU" ကို နှိပ်ပါ။
လိုအပ်တာကို ရွေးပါ—H100၊ A100၊ H200။ ကိုယ်နဲ့ နီးတဲ့ တည်နေရာကို ရွေးပါ။
Fluence မှာ ဒေသ 32 ခုအတွင်း GPU 1400+ လုံးရှိပါတယ်။ ဈေးနှုန်းက AWS/GCP ထက် 60% သက်သာပြီးသားပါ။ တစ်နာရီဈေးနှုန်းကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ မြင်ရပါမယ်။
အဆင့် ၃: အသုံးပြုတဲ့အချိန်မှာပဲ ပေးချေပါ
စတင်ဖွင့်ပြီး ကိုယ့် model ကို deploy လုပ်ကာ train လုပ်ပါ။
ပြီးသွားရင် ပိတ်လိုက်ပါ။
Fluence က တစ်စက္ကန့်ချင်း တွက်ချက်ပါတယ်။ လစဉ်ကြေးနဲ့ ချုပ်ဆိုထားစရာ မလိုပါဘူး။ 2 နာရီသုံးရင် 2 နာရီစာပဲ ပေးချေရပါတယ်။
ဒါပါပဲ။
Credits မလို၊ အရောင်းဖုန်းခေါ်ဆိုမှု မလို၊ လုပ်ငန်းသုံးစာချုပ် မလိုပါဘူး။
ရိုးရာ cloud ဝန်ဆောင်မှု: တစ်နာရီ $3.50 ပေးရပြီး မသုံးဘဲထားတဲ့အချိန်မှာတောင် ပေးရတာကြောင့် တစ်လကို $2500 ကျသင့်ပါတယ်။
Fluence: တစ်နာရီကို $1.40 ဝန်းကျင်ပေးရပြီး အသုံးပြုနေတဲ့အချိန်မှာပဲ ပေးရတာကြောင့် တစ်လကို $900 လောက်ပဲ ကျသင့်ပါတယ်။
ကုန်ကျစရိတ်ကို 60% လျှော့ချနိုင်တာက—
1. တစ်နာရီစာ ပိုသက်သာလို့
2. အသုံးပြုနေတဲ့အချိန်အတွက်ပဲ ပေးရလို့
#Fluence #GPU #DePIN #AI
Fluence နဲ့ အဆင့် ၃ ဆင့်အတွင်း Cloud ကုန်ကျစရိတ်ကို ဘယ်လိုလျှော့ချမလဲ။
အဆင့် ၁: Fluence Console ကို သွားပါ
AWS ကို မသွားပါနဲ့။ http://fluence.ai/gpu ကို သွားပါ။
Wallet ချိတ်ဆက်လိုက်ရင် dashboard ကို ရပါမယ်။
အဆင့် ၂: Cloud မဟုတ်ဘဲ GPU ကို ငှားပါ
"Rent GPU" ကို နှိပ်ပါ။
လိုအပ်တာကို ရွေးပါ—H100၊ A100၊ H200။ ကိုယ်နဲ့ နီးတဲ့ တည်နေရာကို ရွေးပါ။
Fluence မှာ ဒေသ 32 ခုအတွင်း GPU 1400+ လုံးရှိပါတယ်။ ဈေးနှုန်းက AWS/GCP ထက် 60% သက်သာပြီးသားပါ။ တစ်နာရီဈေးနှုန်းကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ မြင်ရပါမယ်။
အဆင့် ၃: အသုံးပြုတဲ့အချိန်မှာပဲ ပေးချေပါ
စတင်ဖွင့်ပြီး ကိုယ့် model ကို deploy လုပ်ကာ train လုပ်ပါ။
ပြီးသွားရင် ပိတ်လိုက်ပါ။
Fluence က တစ်စက္ကန့်ချင်း တွက်ချက်ပါတယ်။ လစဉ်ကြေးနဲ့ ချုပ်ဆိုထားစရာ မလိုပါဘူး။ 2 နာရီသုံးရင် 2 နာရီစာပဲ ပေးချေရပါတယ်။
ဒါပါပဲ။
Credits မလို၊ အရောင်းဖုန်းခေါ်ဆိုမှု မလို၊ လုပ်ငန်းသုံးစာချုပ် မလိုပါဘူး။
ရိုးရာ cloud ဝန်ဆောင်မှု: တစ်နာရီ $3.50 ပေးရပြီး မသုံးဘဲထားတဲ့အချိန်မှာတောင် ပေးရတာကြောင့် တစ်လကို $2500 ကျသင့်ပါတယ်။
Fluence: တစ်နာရီကို $1.40 ဝန်းကျင်ပေးရပြီး အသုံးပြုနေတဲ့အချိန်မှာပဲ ပေးရတာကြောင့် တစ်လကို $900 လောက်ပဲ ကျသင့်ပါတယ်။
ကုန်ကျစရိတ်ကို 60% လျှော့ချနိုင်တာက—
1. တစ်နာရီစာ ပိုသက်သာလို့
2. အသုံးပြုနေတဲ့အချိန်အတွက်ပဲ ပေးရလို့
#Fluence #GPU #DePIN #AI
အဆင့် ၁: Fluence Console ကို သွားပါ
AWS ကို မသွားပါနဲ့။ http://fluence.ai/gpu ကို သွားပါ။
Wallet ချိတ်ဆက်လိုက်ရင် dashboard ကို ရပါမယ်။
အဆင့် ၂: Cloud မဟုတ်ဘဲ GPU ကို ငှားပါ
"Rent GPU" ကို နှိပ်ပါ။
လိုအပ်တာကို ရွေးပါ—H100၊ A100၊ H200။ ကိုယ်နဲ့ နီးတဲ့ တည်နေရာကို ရွေးပါ။
Fluence မှာ ဒေသ 32 ခုအတွင်း GPU 1400+ လုံးရှိပါတယ်။ ဈေးနှုန်းက AWS/GCP ထက် 60% သက်သာပြီးသားပါ။ တစ်နာရီဈေးနှုန်းကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ မြင်ရပါမယ်။
အဆင့် ၃: အသုံးပြုတဲ့အချိန်မှာပဲ ပေးချေပါ
စတင်ဖွင့်ပြီး ကိုယ့် model ကို deploy လုပ်ကာ train လုပ်ပါ။
ပြီးသွားရင် ပိတ်လိုက်ပါ။
Fluence က တစ်စက္ကန့်ချင်း တွက်ချက်ပါတယ်။ လစဉ်ကြေးနဲ့ ချုပ်ဆိုထားစရာ မလိုပါဘူး။ 2 နာရီသုံးရင် 2 နာရီစာပဲ ပေးချေရပါတယ်။
ဒါပါပဲ။
Credits မလို၊ အရောင်းဖုန်းခေါ်ဆိုမှု မလို၊ လုပ်ငန်းသုံးစာချုပ် မလိုပါဘူး။
ရိုးရာ cloud ဝန်ဆောင်မှု: တစ်နာရီ $3.50 ပေးရပြီး မသုံးဘဲထားတဲ့အချိန်မှာတောင် ပေးရတာကြောင့် တစ်လကို $2500 ကျသင့်ပါတယ်။
Fluence: တစ်နာရီကို $1.40 ဝန်းကျင်ပေးရပြီး အသုံးပြုနေတဲ့အချိန်မှာပဲ ပေးရတာကြောင့် တစ်လကို $900 လောက်ပဲ ကျသင့်ပါတယ်။
ကုန်ကျစရိတ်ကို 60% လျှော့ချနိုင်တာက—
1. တစ်နာရီစာ ပိုသက်သာလို့
2. အသုံးပြုနေတဲ့အချိန်အတွက်ပဲ ပေးရလို့
#Fluence #GPU #DePIN #AI
1
146
·
--
@fluence DAO Q3 2026 အစီရင်ခံစာ ထွက်လာပြီဖြစ်ပြီး $FLT အပေါ် ပိုပြီး အကောင်းမြင်လာပါတယ်
အစီရင်ခံစာကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ခွဲခြမ်းကြည့်ရင် ဒီလိုပါ—
1. သူတို့က အသုံးစရိတ်နည်းနည်းနဲ့ အများကြီး တည်ဆောက်နေပါတယ်။
3 လအတွင်း staking ဆုကြေးတွေအပါအဝင် $300k ကျော်လောက်ပဲ သုံးစွဲခဲ့ပါတယ်။ Cloud platform အပြည့်အစုံ တည်ဆောက်နေတဲ့ နည်းပညာကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက် ဒါက အလွန်နည်းပါတယ်။ ကုမ္ပဏီအများစုက ဒီပမာဏရဲ့ 10 ဆလောက် သုံးစွဲကြပါတယ်။
ဒါ့အပြင် သူတို့မှာ လက်ကျန်ဘဏ္ဍာတိုက်ငွေ အများကြီးရှိနေသေးပြီး FLT သန်း 350 ကျော်နဲ့ stablecoin $1.1 million ကျော် ရှိပါတယ်။ ဆိုလိုတာက သူတို့ဟာ အချိန်အကြာကြီး ဆက်လက်တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်။
2. လူတွေ တကယ်အသုံးပြုနိုင်တဲ့ ထုတ်ကုန်တွေကို စတင်မိတ်ဆက်နေပါတယ်။
• Virtual Private Cloud ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပါတယ် — ကုမ္ပဏီတွေက သူတို့ရဲ့ app တွေကို ပိုမိုလုံခြုံပြီး သီးသန့်ဖြစ်အောင် လည်ပတ်နိုင်စေပါတယ်။
• တစ်လ $2.54 ကစတဲ့ ဈေးသက်သာတဲ့ ကွန်ပျူတာတွေကို မိတ်ဆက်ခဲ့တာကြောင့် developer အသေးစားတွေပါ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
• Web Terminal ကို ထည့်သွင်းခဲ့တာကြောင့် browser ကနေ တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
• AI agent တွေက USDC နဲ့ ကိုယ်တိုင်ငွေပေးချေပြီး ကွန်ပျူတာတွေကို အလိုအလျောက် ငှားရမ်းနိုင်တဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ထည့်သွင်းခဲ့ပါတယ်။ လူတစ်ယောက်က စာရင်းသွင်းပေးဖို့ မလိုပါဘူး။
အကြီးမားဆုံးကတော့ GPU လေလံပွဲတွေပါ။ AI အတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် GPU တွေကို ကုမ္ပဏီတွေ ငှားရမ်းနိုင်အောင် ကူညီပေးပါတယ်။ Q3 တစ်ခုတည်းမှာပဲ $6M၊ $15.4M နဲ့ $5.5M တန်ဖိုးရှိတဲ့ သဘောတူညီချက်တွေကို အောင်မြင်စွာ ချုပ်ဆိုနိုင်အောင် ကူညီခဲ့ပြီး အာရှမှာ H100 အလုံး 96 ပါဝင်ပါတယ်။ ဒါက တကယ့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းပါပဲ။
သူတို့က AI cloud ကို အဓိကထားလာပြီဆိုတာ ပြသဖို့ http://fluence.ai ကိုလည်း ပြောင်းရွှေ့ခဲ့ပါတယ်။
3. Token ကိုင်ဆောင်သူတွေက ဆုကြေး ဆက်လက်ရရှိနေပါတယ်။
Q3 မှာ staking အတွက် FLT 990k ပေးခဲ့ပြီး APR က 11.5% ဝန်းကျင်ရှိပါတယ်။ ဇူလိုင်မှာ 340k၊ ဩဂုတ်မှာ 300k၊ စက်တင်ဘာမှာ 350k ဖြစ်ပါတယ်။
ကျွန်တော့်အတွက်တော့ ရိုးရှင်းပါတယ်။ အသုံးစရိတ်နည်းတယ်၊ ဘဏ္ဍာတိုက်အခြေအနေ ပိုကောင်းတယ်၊ ထုတ်ကုန်ကောင်းတွေရှိတယ်၊ GPU တွေအတွက် သန်းနဲ့ချီပြီး ပေးချေနေတဲ့ တကယ့်ဖောက်သည်တွေရှိတယ်။
FLT တိုးတက်မှုကို ဆက်လက်စောင့်ကြည့်နေပါတယ်
#FLT #Web3 #DePIN
@Fluence DAO Q3 2026 အစီရင်ခံစာ ထွက်လာပြီဖြစ်ပြီး $FLT အပေါ် ပိုပြီး အကောင်းမြင်လာပါတယ်
အစီရင်ခံစာကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ခွဲခြမ်းကြည့်ရင် ဒီလိုပါ—
1. သူတို့က အသုံးစရိတ်နည်းနည်းနဲ့ အများကြီး တည်ဆောက်နေပါတယ်။
3 လအတွင်း staking ဆုကြေးတွေအပါအဝင် $300k ကျော်လောက်ပဲ သုံးစွဲခဲ့ပါတယ်။ Cloud platform အပြည့်အစုံ တည်ဆောက်နေတဲ့ နည်းပညာကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက် ဒါက အလွန်နည်းပါတယ်။ ကုမ္ပဏီအများစုက ဒီပမာဏရဲ့ 10 ဆလောက် သုံးစွဲကြပါတယ်။
ဒါ့အပြင် သူတို့မှာ လက်ကျန်ဘဏ္ဍာတိုက်ငွေ အများကြီးရှိနေသေးပြီး FLT သန်း 350 ကျော်နဲ့ stablecoin $1.1 million ကျော် ရှိပါတယ်။ ဆိုလိုတာက သူတို့ဟာ အချိန်အကြာကြီး ဆက်လက်တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်။
2. လူတွေ တကယ်အသုံးပြုနိုင်တဲ့ ထုတ်ကုန်တွေကို စတင်မိတ်ဆက်နေပါတယ်။
• Virtual Private Cloud ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပါတယ် — ကုမ္ပဏီတွေက သူတို့ရဲ့ app တွေကို ပိုမိုလုံခြုံပြီး သီးသန့်ဖြစ်အောင် လည်ပတ်နိုင်စေပါတယ်။
• တစ်လ $2.54 ကစတဲ့ ဈေးသက်သာတဲ့ ကွန်ပျူတာတွေကို မိတ်ဆက်ခဲ့တာကြောင့် developer အသေးစားတွေပါ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
• Web Terminal ကို ထည့်သွင်းခဲ့တာကြောင့် browser ကနေ တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
• AI agent တွေက USDC နဲ့ ကိုယ်တိုင်ငွေပေးချေပြီး ကွန်ပျူတာတွေကို အလိုအလျောက် ငှားရမ်းနိုင်တဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ထည့်သွင်းခဲ့ပါတယ်။ လူတစ်ယောက်က စာရင်းသွင်းပေးဖို့ မလိုပါဘူး။
အကြီးမားဆုံးကတော့ GPU လေလံပွဲတွေပါ။ AI အတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် GPU တွေကို ကုမ္ပဏီတွေ ငှားရမ်းနိုင်အောင် ကူညီပေးပါတယ်။ Q3 တစ်ခုတည်းမှာပဲ $6M၊ $15.4M နဲ့ $5.5M တန်ဖိုးရှိတဲ့ သဘောတူညီချက်တွေကို အောင်မြင်စွာ ချုပ်ဆိုနိုင်အောင် ကူညီခဲ့ပြီး အာရှမှာ H100 အလုံး 96 ပါဝင်ပါတယ်။ ဒါက တကယ့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းပါပဲ။
သူတို့က AI cloud ကို အဓိကထားလာပြီဆိုတာ ပြသဖို့ http://fluence.ai ကိုလည်း ပြောင်းရွှေ့ခဲ့ပါတယ်။
3. Token ကိုင်ဆောင်သူတွေက ဆုကြေး ဆက်လက်ရရှိနေပါတယ်။
Q3 မှာ staking အတွက် FLT 990k ပေးခဲ့ပြီး APR က 11.5% ဝန်းကျင်ရှိပါတယ်။ ဇူလိုင်မှာ 340k၊ ဩဂုတ်မှာ 300k၊ စက်တင်ဘာမှာ 350k ဖြစ်ပါတယ်။
ကျွန်တော့်အတွက်တော့ ရိုးရှင်းပါတယ်။ အသုံးစရိတ်နည်းတယ်၊ ဘဏ္ဍာတိုက်အခြေအနေ ပိုကောင်းတယ်၊ ထုတ်ကုန်ကောင်းတွေရှိတယ်၊ GPU တွေအတွက် သန်းနဲ့ချီပြီး ပေးချေနေတဲ့ တကယ့်ဖောက်သည်တွေရှိတယ်။
FLT တိုးတက်မှုကို ဆက်လက်စောင့်ကြည့်နေပါတယ်
#FLT #Web3 #DePIN
အစီရင်ခံစာကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ခွဲခြမ်းကြည့်ရင် ဒီလိုပါ—
1. သူတို့က အသုံးစရိတ်နည်းနည်းနဲ့ အများကြီး တည်ဆောက်နေပါတယ်။
3 လအတွင်း staking ဆုကြေးတွေအပါအဝင် $300k ကျော်လောက်ပဲ သုံးစွဲခဲ့ပါတယ်။ Cloud platform အပြည့်အစုံ တည်ဆောက်နေတဲ့ နည်းပညာကုမ္ပဏီတစ်ခုအတွက် ဒါက အလွန်နည်းပါတယ်။ ကုမ္ပဏီအများစုက ဒီပမာဏရဲ့ 10 ဆလောက် သုံးစွဲကြပါတယ်။
ဒါ့အပြင် သူတို့မှာ လက်ကျန်ဘဏ္ဍာတိုက်ငွေ အများကြီးရှိနေသေးပြီး FLT သန်း 350 ကျော်နဲ့ stablecoin $1.1 million ကျော် ရှိပါတယ်။ ဆိုလိုတာက သူတို့ဟာ အချိန်အကြာကြီး ဆက်လက်တည်ဆောက်နိုင်ပါတယ်။
2. လူတွေ တကယ်အသုံးပြုနိုင်တဲ့ ထုတ်ကုန်တွေကို စတင်မိတ်ဆက်နေပါတယ်။
• Virtual Private Cloud ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပါတယ် — ကုမ္ပဏီတွေက သူတို့ရဲ့ app တွေကို ပိုမိုလုံခြုံပြီး သီးသန့်ဖြစ်အောင် လည်ပတ်နိုင်စေပါတယ်။
• တစ်လ $2.54 ကစတဲ့ ဈေးသက်သာတဲ့ ကွန်ပျူတာတွေကို မိတ်ဆက်ခဲ့တာကြောင့် developer အသေးစားတွေပါ အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
• Web Terminal ကို ထည့်သွင်းခဲ့တာကြောင့် browser ကနေ တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
• AI agent တွေက USDC နဲ့ ကိုယ်တိုင်ငွေပေးချေပြီး ကွန်ပျူတာတွေကို အလိုအလျောက် ငှားရမ်းနိုင်တဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်ကို ထည့်သွင်းခဲ့ပါတယ်။ လူတစ်ယောက်က စာရင်းသွင်းပေးဖို့ မလိုပါဘူး။
အကြီးမားဆုံးကတော့ GPU လေလံပွဲတွေပါ။ AI အတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် GPU တွေကို ကုမ္ပဏီတွေ ငှားရမ်းနိုင်အောင် ကူညီပေးပါတယ်။ Q3 တစ်ခုတည်းမှာပဲ $6M၊ $15.4M နဲ့ $5.5M တန်ဖိုးရှိတဲ့ သဘောတူညီချက်တွေကို အောင်မြင်စွာ ချုပ်ဆိုနိုင်အောင် ကူညီခဲ့ပြီး အာရှမှာ H100 အလုံး 96 ပါဝင်ပါတယ်။ ဒါက တကယ့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းပါပဲ။
သူတို့က AI cloud ကို အဓိကထားလာပြီဆိုတာ ပြသဖို့ http://fluence.ai ကိုလည်း ပြောင်းရွှေ့ခဲ့ပါတယ်။
3. Token ကိုင်ဆောင်သူတွေက ဆုကြေး ဆက်လက်ရရှိနေပါတယ်။
Q3 မှာ staking အတွက် FLT 990k ပေးခဲ့ပြီး APR က 11.5% ဝန်းကျင်ရှိပါတယ်။ ဇူလိုင်မှာ 340k၊ ဩဂုတ်မှာ 300k၊ စက်တင်ဘာမှာ 350k ဖြစ်ပါတယ်။
ကျွန်တော့်အတွက်တော့ ရိုးရှင်းပါတယ်။ အသုံးစရိတ်နည်းတယ်၊ ဘဏ္ဍာတိုက်အခြေအနေ ပိုကောင်းတယ်၊ ထုတ်ကုန်ကောင်းတွေရှိတယ်၊ GPU တွေအတွက် သန်းနဲ့ချီပြီး ပေးချေနေတဲ့ တကယ့်ဖောက်သည်တွေရှိတယ်။
FLT တိုးတက်မှုကို ဆက်လက်စောင့်ကြည့်နေပါတယ်
#FLT #Web3 #DePIN
1
20
·
--
@fluence က နောက်ထပ် $2.4M ကို ရရှိပြီး ယခု worldengine_ai နှင့်အတူ Physical AI ကို စွမ်းအားဖြည့်ပေးနေပြီ
Fluence အတွက် နောက်ထပ်တစ်နေ့၊ နောက်ထပ် တကယ့်စာချုပ်တစ်ခုပါပဲ။ ဒီတစ်ခုကတော့ ဇာတ်ကြောင်းအတွက် အရေးပါပါတယ်။
Fluence က Physical AI အတွက် inference compute ပံ့ပိုးပေးရန် WorldEngine AI နဲ့ $2.4M တန် သဘောတူညီချက်တစ်ခုကို လက်မှတ်ရေးထိုးလိုက်ပါတယ်။
$FLT ကိုင်ဆောင်သူတွေအတွက် ဘာကြောင့် ဒီကိစ္စက အရမ်းကြီးမားတယ်လို့ ထင်ရသလဲဆိုတာ ပြောပြပါမယ်။
1. တကယ့်ဝင်ငွေ၊ လက်တွေ့အသုံးချမှု
ဒါက ထောက်ပံ့ငွေ ဒါမှမဟုတ် testnet မိတ်ဖက်ပူးပေါင်းမှု မဟုတ်ပါဘူး။ တကယ့် inference workload တွေအတွက် $2.4M ဖြစ်ပါတယ်။ DePIN မှာ ဒီလိုအရာတွေ ပိုလိုအပ်ပါတယ်။
2. Physical AI > Digital AI
အခုဆို မော်ဒယ်တစ်ခုကို လူတိုင်း လေ့ကျင့်နိုင်ပါတယ်။ အဓိကအတားအဆီးက အသုံးချတပ်ဆင်မှုပါ။ စက်ရုပ်တွေဟာ latency နည်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ compute ကို 24/7 လိုအပ်ပါတယ်။ Inference မအောင်မြင်ရင် စက်ရုပ်လည်း မအောင်မြင်ပါဘူး။ Fluence က အဲဒီပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးနေပါတယ်။
3. နည်းပညာအစုအဝေးနဲ့ ကိုက်ညီမှုက ပြီးပြည့်စုံတယ်
WorldEngine က အောက်ပါကဏ္ဍတွေမှာ တည်ဆောက်နေပါတယ်။
→ စက်ရုပ်ဆိုင်ရာဒေတာ
→ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်း
→ အကဲဖြတ်ခြင်း
→ အသုံးချတပ်ဆင်ခြင်း
နောက်ဆုံးနဲ့ အရေးအကြီးဆုံးအလွှာဖြစ်တဲ့ inference ကို စွမ်းအားဖြည့်ပေးမယ့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော compute အခြေခံအဆောက်အအုံအဖြစ် Fluence က အံဝင်ခွင်ကျ ဝင်ရောက်လာပါတယ်။
AI ရဲ့ အနာဂတ်က ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလောကမှာပဲ ရှိတယ်လို့ လနဲ့ချီပြီး ပြောလာခဲ့တာပါ။ AI က ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလောကထဲ ဝင်ရောက်လာတဲ့အခါ အနိုင်ရသူတွေဟာ မော်ဒယ်ဖန်တီးသူတွေပဲ မဟုတ်ပါဘူး။ အရာအားလုံး ဆက်လက်လည်ပတ်နေအောင် ထိန်းသိမ်းပေးတဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံ ပံ့ပိုးသူတွေလည်း ဖြစ်လာမှာပါ။
ဒီလို မိတ်ဖက်ပူးပေါင်းမှုတွေ ပိုများလာတာဟာ $FLT အတွက် ဝယ်လိုအား ပိုများလာတာပါပဲ။
AI က ခန္ဓာကိုယ်တစ်ခု ရလာနေပြီး Fluence က သူ့ရဲ့ဦးနှောက်ကို စွမ်းအားဖြည့်ပေးနေပါတယ်။
အကောင်းမြင်တယ်ဆိုတာတောင် လျှော့ပြောရာကျပါသေးတယ်။
#FLT #DePIN #Web3 #AI
@Fluence က နောက်ထပ် $2.4M ကို ရရှိပြီး ယခု worldengine_ai နှင့်အတူ Physical AI ကို စွမ်းအားဖြည့်ပေးနေပြီ
Fluence အတွက် နောက်ထပ်တစ်နေ့၊ နောက်ထပ် တကယ့်စာချုပ်တစ်ခုပါပဲ။ ဒီတစ်ခုကတော့ ဇာတ်ကြောင်းအတွက် အရေးပါပါတယ်။
Fluence က Physical AI အတွက် inference compute ပံ့ပိုးပေးရန် WorldEngine AI နဲ့ $2.4M တန် သဘောတူညီချက်တစ်ခုကို လက်မှတ်ရေးထိုးလိုက်ပါတယ်။
$FLT ကိုင်ဆောင်သူတွေအတွက် ဘာကြောင့် ဒီကိစ္စက အရမ်းကြီးမားတယ်လို့ ထင်ရသလဲဆိုတာ ပြောပြပါမယ်။
1. တကယ့်ဝင်ငွေ၊ လက်တွေ့အသုံးချမှု
ဒါက ထောက်ပံ့ငွေ ဒါမှမဟုတ် testnet မိတ်ဖက်ပူးပေါင်းမှု မဟုတ်ပါဘူး။ တကယ့် inference workload တွေအတွက် $2.4M ဖြစ်ပါတယ်။ DePIN မှာ ဒီလိုအရာတွေ ပိုလိုအပ်ပါတယ်။
2. Physical AI > Digital AI
အခုဆို မော်ဒယ်တစ်ခုကို လူတိုင်း လေ့ကျင့်နိုင်ပါတယ်။ အဓိကအတားအဆီးက အသုံးချတပ်ဆင်မှုပါ။ စက်ရုပ်တွေဟာ latency နည်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ compute ကို 24/7 လိုအပ်ပါတယ်။ Inference မအောင်မြင်ရင် စက်ရုပ်လည်း မအောင်မြင်ပါဘူး။ Fluence က အဲဒီပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးနေပါတယ်။
3. နည်းပညာအစုအဝေးနဲ့ ကိုက်ညီမှုက ပြီးပြည့်စုံတယ်
WorldEngine က အောက်ပါကဏ္ဍတွေမှာ တည်ဆောက်နေပါတယ်။
→ စက်ရုပ်ဆိုင်ရာဒေတာ
→ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်း
→ အကဲဖြတ်ခြင်း
→ အသုံးချတပ်ဆင်ခြင်း
နောက်ဆုံးနဲ့ အရေးအကြီးဆုံးအလွှာဖြစ်တဲ့ inference ကို စွမ်းအားဖြည့်ပေးမယ့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော compute အခြေခံအဆောက်အအုံအဖြစ် Fluence က အံဝင်ခွင်ကျ ဝင်ရောက်လာပါတယ်။
AI ရဲ့ အနာဂတ်က ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလောကမှာပဲ ရှိတယ်လို့ လနဲ့ချီပြီး ပြောလာခဲ့တာပါ။ AI က ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလောကထဲ ဝင်ရောက်လာတဲ့အခါ အနိုင်ရသူတွေဟာ မော်ဒယ်ဖန်တီးသူတွေပဲ မဟုတ်ပါဘူး။ အရာအားလုံး ဆက်လက်လည်ပတ်နေအောင် ထိန်းသိမ်းပေးတဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံ ပံ့ပိုးသူတွေလည်း ဖြစ်လာမှာပါ။
ဒီလို မိတ်ဖက်ပူးပေါင်းမှုတွေ ပိုများလာတာဟာ $FLT အတွက် ဝယ်လိုအား ပိုများလာတာပါပဲ။
AI က ခန္ဓာကိုယ်တစ်ခု ရလာနေပြီး Fluence က သူ့ရဲ့ဦးနှောက်ကို စွမ်းအားဖြည့်ပေးနေပါတယ်။
အကောင်းမြင်တယ်ဆိုတာတောင် လျှော့ပြောရာကျပါသေးတယ်။
#FLT #DePIN #Web3 #AI
Fluence အတွက် နောက်ထပ်တစ်နေ့၊ နောက်ထပ် တကယ့်စာချုပ်တစ်ခုပါပဲ။ ဒီတစ်ခုကတော့ ဇာတ်ကြောင်းအတွက် အရေးပါပါတယ်။
Fluence က Physical AI အတွက် inference compute ပံ့ပိုးပေးရန် WorldEngine AI နဲ့ $2.4M တန် သဘောတူညီချက်တစ်ခုကို လက်မှတ်ရေးထိုးလိုက်ပါတယ်။
$FLT ကိုင်ဆောင်သူတွေအတွက် ဘာကြောင့် ဒီကိစ္စက အရမ်းကြီးမားတယ်လို့ ထင်ရသလဲဆိုတာ ပြောပြပါမယ်။
1. တကယ့်ဝင်ငွေ၊ လက်တွေ့အသုံးချမှု
ဒါက ထောက်ပံ့ငွေ ဒါမှမဟုတ် testnet မိတ်ဖက်ပူးပေါင်းမှု မဟုတ်ပါဘူး။ တကယ့် inference workload တွေအတွက် $2.4M ဖြစ်ပါတယ်။ DePIN မှာ ဒီလိုအရာတွေ ပိုလိုအပ်ပါတယ်။
2. Physical AI > Digital AI
အခုဆို မော်ဒယ်တစ်ခုကို လူတိုင်း လေ့ကျင့်နိုင်ပါတယ်။ အဓိကအတားအဆီးက အသုံးချတပ်ဆင်မှုပါ။ စက်ရုပ်တွေဟာ latency နည်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ compute ကို 24/7 လိုအပ်ပါတယ်။ Inference မအောင်မြင်ရင် စက်ရုပ်လည်း မအောင်မြင်ပါဘူး။ Fluence က အဲဒီပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးနေပါတယ်။
3. နည်းပညာအစုအဝေးနဲ့ ကိုက်ညီမှုက ပြီးပြည့်စုံတယ်
WorldEngine က အောက်ပါကဏ္ဍတွေမှာ တည်ဆောက်နေပါတယ်။
→ စက်ရုပ်ဆိုင်ရာဒေတာ
→ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ခြင်း
→ အကဲဖြတ်ခြင်း
→ အသုံးချတပ်ဆင်ခြင်း
နောက်ဆုံးနဲ့ အရေးအကြီးဆုံးအလွှာဖြစ်တဲ့ inference ကို စွမ်းအားဖြည့်ပေးမယ့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော compute အခြေခံအဆောက်အအုံအဖြစ် Fluence က အံဝင်ခွင်ကျ ဝင်ရောက်လာပါတယ်။
AI ရဲ့ အနာဂတ်က ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလောကမှာပဲ ရှိတယ်လို့ လနဲ့ချီပြီး ပြောလာခဲ့တာပါ။ AI က ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလောကထဲ ဝင်ရောက်လာတဲ့အခါ အနိုင်ရသူတွေဟာ မော်ဒယ်ဖန်တီးသူတွေပဲ မဟုတ်ပါဘူး။ အရာအားလုံး ဆက်လက်လည်ပတ်နေအောင် ထိန်းသိမ်းပေးတဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံ ပံ့ပိုးသူတွေလည်း ဖြစ်လာမှာပါ။
ဒီလို မိတ်ဖက်ပူးပေါင်းမှုတွေ ပိုများလာတာဟာ $FLT အတွက် ဝယ်လိုအား ပိုများလာတာပါပဲ။
AI က ခန္ဓာကိုယ်တစ်ခု ရလာနေပြီး Fluence က သူ့ရဲ့ဦးနှောက်ကို စွမ်းအားဖြည့်ပေးနေပါတယ်။
အကောင်းမြင်တယ်ဆိုတာတောင် လျှော့ပြောရာကျပါသေးတယ်။
#FLT #DePIN #Web3 #AI
1
86
·
--
အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ ထုတ်ကုန်အများအပြားက ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုဖို့အတွက် developer တွေကို လက်ရှိအသုံးပြုနေတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်ကနေ ထွက်လာစေပါတယ်။
@fluence MCP ကတော့ ဆန့်ကျင်ဘက်ဦးတည်ချက်ကို သွားနေပါတယ်။
ချိတ်ဆက်ပြီးတာနဲ့ သင့် AI coding agent က သင်အသုံးပြုနေပြီးသား ပတ်ဝန်းကျင်ကနေ Fluence compute ကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
စတင်သတ်မှတ်ရတာလည်း ရိုးရှင်းပါတယ်။
• config snippet တစ်ခု
• Fluence API key တစ်ခု
• MCP နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ client တစ်ခု
စက်တွင်း MCP server ကို ထည့်သွင်းစရာမလိုပါဘူး။ စီမံခန့်ခွဲရမယ့် update တွေလည်း မရှိပါဘူး။
ကနဦးချိတ်ဆက်မှုပြီးသွားရင် Fluence Console ကို ထပ်ခါထပ်ခါ ဖွင့်နေစရာမလိုတော့ပါဘူး။ အပြန်အလှန်အသုံးပြုမှုအားလုံးက သင့် coding client ထဲမှာပဲ ရှိနေမှာပါ။
ဒါဟာ UX ပိုင်းဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုအသေးစားတစ်ခုလို့ ထင်ရနိုင်ပေမယ့် အရေးကြီးတယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။
ဖွံ့ဖြိုးရေးလုပ်ငန်းစဉ်ရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေကို AI agent တွေက ပိုမိုကိုင်တွယ်ပေးတာနဲ့ developer တွေ အသားကျလာနေပါပြီ။ အဲဒီ agent တွေကို compute အသုံးပြုခွင့်ပေးတာက နောက်တစ်ဆင့်အနေနဲ့ သဘာဝကျပါတယ်။
#FluenceProject #DePIN #AI
အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ ထုတ်ကုန်အများအပြားက ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုဖို့အတွက် developer တွေကို လက်ရှိအသုံးပြုနေတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်ကနေ ထွက်လာစေပါတယ်။
@Fluence MCP ကတော့ ဆန့်ကျင်ဘက်ဦးတည်ချက်ကို သွားနေပါတယ်။
ချိတ်ဆက်ပြီးတာနဲ့ သင့် AI coding agent က သင်အသုံးပြုနေပြီးသား ပတ်ဝန်းကျင်ကနေ Fluence compute ကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
စတင်သတ်မှတ်ရတာလည်း ရိုးရှင်းပါတယ်။
• config snippet တစ်ခု
• Fluence API key တစ်ခု
• MCP နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ client တစ်ခု
စက်တွင်း MCP server ကို ထည့်သွင်းစရာမလိုပါဘူး။ စီမံခန့်ခွဲရမယ့် update တွေလည်း မရှိပါဘူး။
ကနဦးချိတ်ဆက်မှုပြီးသွားရင် Fluence Console ကို ထပ်ခါထပ်ခါ ဖွင့်နေစရာမလိုတော့ပါဘူး။ အပြန်အလှန်အသုံးပြုမှုအားလုံးက သင့် coding client ထဲမှာပဲ ရှိနေမှာပါ။
ဒါဟာ UX ပိုင်းဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုအသေးစားတစ်ခုလို့ ထင်ရနိုင်ပေမယ့် အရေးကြီးတယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။
ဖွံ့ဖြိုးရေးလုပ်ငန်းစဉ်ရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေကို AI agent တွေက ပိုမိုကိုင်တွယ်ပေးတာနဲ့ developer တွေ အသားကျလာနေပါပြီ။ အဲဒီ agent တွေကို compute အသုံးပြုခွင့်ပေးတာက နောက်တစ်ဆင့်အနေနဲ့ သဘာဝကျပါတယ်။
#FluenceProject #DePIN #AI
@Fluence MCP ကတော့ ဆန့်ကျင်ဘက်ဦးတည်ချက်ကို သွားနေပါတယ်။
ချိတ်ဆက်ပြီးတာနဲ့ သင့် AI coding agent က သင်အသုံးပြုနေပြီးသား ပတ်ဝန်းကျင်ကနေ Fluence compute ကို တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။
စတင်သတ်မှတ်ရတာလည်း ရိုးရှင်းပါတယ်။
• config snippet တစ်ခု
• Fluence API key တစ်ခု
• MCP နဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ client တစ်ခု
စက်တွင်း MCP server ကို ထည့်သွင်းစရာမလိုပါဘူး။ စီမံခန့်ခွဲရမယ့် update တွေလည်း မရှိပါဘူး။
ကနဦးချိတ်ဆက်မှုပြီးသွားရင် Fluence Console ကို ထပ်ခါထပ်ခါ ဖွင့်နေစရာမလိုတော့ပါဘူး။ အပြန်အလှန်အသုံးပြုမှုအားလုံးက သင့် coding client ထဲမှာပဲ ရှိနေမှာပါ။
ဒါဟာ UX ပိုင်းဆိုင်ရာ တိုးတက်မှုအသေးစားတစ်ခုလို့ ထင်ရနိုင်ပေမယ့် အရေးကြီးတယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။
ဖွံ့ဖြိုးရေးလုပ်ငန်းစဉ်ရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတွေကို AI agent တွေက ပိုမိုကိုင်တွယ်ပေးတာနဲ့ developer တွေ အသားကျလာနေပါပြီ။ အဲဒီ agent တွေကို compute အသုံးပြုခွင့်ပေးတာက နောက်တစ်ဆင့်အနေနဲ့ သဘာဝကျပါတယ်။
#FluenceProject #DePIN #AI
1
353
·
--
DePIN သည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော အခြေခံအဆောက်အအုံကို developer များအတွက် လက်လှမ်းမီအောင် ပြုလုပ်ရာတွင် အခက်အခဲရှိနေဆဲဖြစ်သည်။
@fluence သည် ၎င်း၏ MCP ပေါင်းစည်းမှုအသစ်ဖြင့် စိတ်ဝင်စားဖွယ်နည်းလမ်းတစ်ခုကို အသုံးပြုထားသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ AI agent များသည် MCP နှင့် ကိုက်ညီသော ကိရိယာများမှတစ်ဆင့် Fluence compute နှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
• Cursor, Claude Code, VS Code, Codex သို့မဟုတ် အခြား MCP client တစ်ခုကို ချိတ်ဆက်ပါ
• လိုအပ်သော compute ကို AI agent ကို ပြောပြပါ
• Fluence နှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်မှုကို agent က စီမံခန့်ခွဲစေပါ
• အခြေခံအဆောက်အအုံ စီမံခန့်ခွဲမှုကို သင့်လုပ်ငန်းစဉ်၏ အဓိကအချက်အဖြစ် မထားဘဲ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော compute ကို ရယူပါ
Developer များသည် သင်ယူရမည့် ရှုပ်ထွေးသော အခြေခံအဆောက်အအုံ stack အသစ်တစ်ခုကို မလိုချင်ကြပါ။ သူတို့သည် တည်ဆောက်ရန်၊ deploy လုပ်ရန်နှင့် နောက်ကွယ်ရှိ စနစ်များကို သူတို့အလုပ်သူတို့ လုပ်စေရန်သာ လိုချင်ကြသည်။
Fluence က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော compute ကို လိုအပ်သည့်အခါ AI agent က ရိုးရိုးလေး ခေါ်ယူအသုံးပြုနိုင်သည့်အရာတစ်ခုအဖြစ် ပြုလုပ်ပေးနိုင်ပါက၊ DePIN အတွက် developer များကို ပိုမိုလက်တွေ့ကျကျ ဆွဲဆောင်နိုင်သည့် အခွင့်အလမ်းတစ်ခု ဖြစ်လာမည်။
တည်ဆောက်သူများအတွက် အဓိကအချက်မှာ ရိုးရှင်းသည်။ DePIN အကြောင်းကို စောင့်ကြည့်နေရုံသာ မလုပ်ပါနှင့်။ အခြေခံအဆောက်အအုံကို ကိုယ်တိုင်စမ်းသုံးကြည့်ပါ။
Developer များ Fluence ကို ပိုမိုသိရှိလာပြီး ၎င်းနှင့်အတူ ဘာတွေတည်ဆောက်နိုင်သည်ကို မြင်တွေ့ကြပါစေဟု ကျွန်ုပ် အမှန်တကယ် မျှော်လင့်ပါသည်။
#FLT #DePIN #Web3 #AI
DePIN သည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော အခြေခံအဆောက်အအုံကို developer များအတွက် လက်လှမ်းမီအောင် ပြုလုပ်ရာတွင် အခက်အခဲရှိနေဆဲဖြစ်သည်။
@Fluence သည် ၎င်း၏ MCP ပေါင်းစည်းမှုအသစ်ဖြင့် စိတ်ဝင်စားဖွယ်နည်းလမ်းတစ်ခုကို အသုံးပြုထားသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ AI agent များသည် MCP နှင့် ကိုက်ညီသော ကိရိယာများမှတစ်ဆင့် Fluence compute နှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
• Cursor, Claude Code, VS Code, Codex သို့မဟုတ် အခြား MCP client တစ်ခုကို ချိတ်ဆက်ပါ
• လိုအပ်သော compute ကို AI agent ကို ပြောပြပါ
• Fluence နှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်မှုကို agent က စီမံခန့်ခွဲစေပါ
• အခြေခံအဆောက်အအုံ စီမံခန့်ခွဲမှုကို သင့်လုပ်ငန်းစဉ်၏ အဓိကအချက်အဖြစ် မထားဘဲ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော compute ကို ရယူပါ
Developer များသည် သင်ယူရမည့် ရှုပ်ထွေးသော အခြေခံအဆောက်အအုံ stack အသစ်တစ်ခုကို မလိုချင်ကြပါ။ သူတို့သည် တည်ဆောက်ရန်၊ deploy လုပ်ရန်နှင့် နောက်ကွယ်ရှိ စနစ်များကို သူတို့အလုပ်သူတို့ လုပ်စေရန်သာ လိုချင်ကြသည်။
Fluence က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော compute ကို လိုအပ်သည့်အခါ AI agent က ရိုးရိုးလေး ခေါ်ယူအသုံးပြုနိုင်သည့်အရာတစ်ခုအဖြစ် ပြုလုပ်ပေးနိုင်ပါက၊ DePIN အတွက် developer များကို ပိုမိုလက်တွေ့ကျကျ ဆွဲဆောင်နိုင်သည့် အခွင့်အလမ်းတစ်ခု ဖြစ်လာမည်။
တည်ဆောက်သူများအတွက် အဓိကအချက်မှာ ရိုးရှင်းသည်။ DePIN အကြောင်းကို စောင့်ကြည့်နေရုံသာ မလုပ်ပါနှင့်။ အခြေခံအဆောက်အအုံကို ကိုယ်တိုင်စမ်းသုံးကြည့်ပါ။
Developer များ Fluence ကို ပိုမိုသိရှိလာပြီး ၎င်းနှင့်အတူ ဘာတွေတည်ဆောက်နိုင်သည်ကို မြင်တွေ့ကြပါစေဟု ကျွန်ုပ် အမှန်တကယ် မျှော်လင့်ပါသည်။
#FLT #DePIN #Web3 #AI
@Fluence သည် ၎င်း၏ MCP ပေါင်းစည်းမှုအသစ်ဖြင့် စိတ်ဝင်စားဖွယ်နည်းလမ်းတစ်ခုကို အသုံးပြုထားသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ AI agent များသည် MCP နှင့် ကိုက်ညီသော ကိရိယာများမှတစ်ဆင့် Fluence compute နှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
• Cursor, Claude Code, VS Code, Codex သို့မဟုတ် အခြား MCP client တစ်ခုကို ချိတ်ဆက်ပါ
• လိုအပ်သော compute ကို AI agent ကို ပြောပြပါ
• Fluence နှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်မှုကို agent က စီမံခန့်ခွဲစေပါ
• အခြေခံအဆောက်အအုံ စီမံခန့်ခွဲမှုကို သင့်လုပ်ငန်းစဉ်၏ အဓိကအချက်အဖြစ် မထားဘဲ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော compute ကို ရယူပါ
Developer များသည် သင်ယူရမည့် ရှုပ်ထွေးသော အခြေခံအဆောက်အအုံ stack အသစ်တစ်ခုကို မလိုချင်ကြပါ။ သူတို့သည် တည်ဆောက်ရန်၊ deploy လုပ်ရန်နှင့် နောက်ကွယ်ရှိ စနစ်များကို သူတို့အလုပ်သူတို့ လုပ်စေရန်သာ လိုချင်ကြသည်။
Fluence က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော compute ကို လိုအပ်သည့်အခါ AI agent က ရိုးရိုးလေး ခေါ်ယူအသုံးပြုနိုင်သည့်အရာတစ်ခုအဖြစ် ပြုလုပ်ပေးနိုင်ပါက၊ DePIN အတွက် developer များကို ပိုမိုလက်တွေ့ကျကျ ဆွဲဆောင်နိုင်သည့် အခွင့်အလမ်းတစ်ခု ဖြစ်လာမည်။
တည်ဆောက်သူများအတွက် အဓိကအချက်မှာ ရိုးရှင်းသည်။ DePIN အကြောင်းကို စောင့်ကြည့်နေရုံသာ မလုပ်ပါနှင့်။ အခြေခံအဆောက်အအုံကို ကိုယ်တိုင်စမ်းသုံးကြည့်ပါ။
Developer များ Fluence ကို ပိုမိုသိရှိလာပြီး ၎င်းနှင့်အတူ ဘာတွေတည်ဆောက်နိုင်သည်ကို မြင်တွေ့ကြပါစေဟု ကျွန်ုပ် အမှန်တကယ် မျှော်လင့်ပါသည်။
#FLT #DePIN #Web3 #AI
94
·
--
ကျွန်တော့်ပိုက်ဆံအိတ်ထဲမှာ @fluence ကရထားတဲ့ $FLT တချို့ရှိနေတာကို မေ့လုနီးပါးဖြစ်သွားတယ်။
မနှစ်က FLT နည်းနည်းဝယ်ထားခဲ့တာပါ။ အမှန်အတိုင်းပြောရရင် အဲဒီအကြောင်းကို တစ်ချိန်လုံး သိပ်အာရုံမစိုက်ဖြစ်ခဲ့ဘူး။
ဒါပေမဲ့ မကြာသေးခင်က Fluence ကို ပြန်ကြည့်မိတော့ ဂေဟစနစ်ထဲမှာ ဒီတိုကင်က ဘာလုပ်ဆောင်ပေးလဲဆိုတာ ပြန်စစ်ကြည့်ဖြစ်တယ်။
အစက ထင်ထားတာထက် ပိုပြီးအဓိပ္ပာယ်ရှိနေတာ တွေ့ရတယ်။
• FLT က staking စနစ်ရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ compute ရင်းမြစ်တွေရဲ့ လုံခြုံရေးနဲ့ ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်မှုမှာ တိုကင်တွေကို အသုံးပြုတယ်။
• Governance မှာလည်း အခန်းကဏ္ဍရှိပြီး Fluence ဂေဟစနစ်နဲ့ပတ်သက်တဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေမှာ အသိုင်းအဝိုင်းက ပါဝင်နိုင်အောင် လုပ်ပေးတယ်။
• Compute ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေနဲ့ ကွန်ရက်စီးပွားရေးစနစ်က FLT နဲ့ ချိတ်ဆက်နေတယ်။ ဒါကြောင့် ဒီတိုကင်ဟာ ပိုက်ဆံအိတ်ထဲမှာ ဒီအတိုင်းရှိနေရုံထက် လက်တွေ့ကျတဲ့ အခန်းကဏ္ဍရှိတယ်။
• Cloud ဘက်ကလည်း ပိုစိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းလာတယ်။ Fluence က ရိုးရာဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားတဲ့ cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေကို အပြည့်အဝအားကိုးစရာမလိုဘဲ အသုံးပြုသူတွေ compute ရင်းမြစ်တွေကို ရယူသုံးစွဲနိုင်တဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံကို တည်ဆောက်နေတယ်။
• အခုဆို ပိုကြီးမားတဲ့အပိုင်းတစ်ခုလည်း ရှိလာပြီ—AI နဲ့ GPU compute ပါ။ AI အက်ပ်တွေက လိုအပ်နေတဲ့ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားပမာဏကို ကြည့်ရင် GPU တွေကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းကင်းနဲ့ ရယူသုံးစွဲနိုင်ရေးက ပိုပြီးစိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ နယ်ပယ်တစ်ခု ဖြစ်လာနေတယ်။
နောက်ဆုံးပြောခဲ့တဲ့အပိုင်းကပဲ ကျွန်တော့်အာရုံကို အများဆုံးဖမ်းစားလိုက်တာ ဖြစ်နိုင်တယ်။
ဘာလို့လဲဆိုတော့ မနှစ်က FLT နည်းနည်းဝယ်တုန်းက AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ဒါမှမဟုတ် GPU လိုအပ်ချက်အကြောင်း သိပ်မစဉ်းစားခဲ့လို့ပါ။
အခုတော့ Fluence အကြောင်းပြောဆိုမှုတွေက အရင်နဲ့ တော်တော်ကွာခြားလာတယ်။
ဒီကနေစပြီး FLT ဘယ်ကိုသွားမယ်ဆိုတာ ကျွန်တော်သိတယ်လို့ ပြောနေတာတော့ မဟုတ်ဘူး။
အမှတ်တမဲ့ ဝယ်ထားတဲ့ တိုကင်တစ်ခုက ပိုကြီးမားတဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတစ်ခုရဲ့ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်လာတာ စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတယ်လို့ပဲ ထင်တယ်။
ဒီတော့ ဟုတ်တယ်… ကျွန်တော့် FLT လက်ကျန်လေးကို ပြန်ပြီး စောင့်ကြည့်နေတော့မယ်။
#Fluence #Web3 #DePIN #AI
ကျွန်တော့်ပိုက်ဆံအိတ်ထဲမှာ @Fluence ကရထားတဲ့ $FLT တချို့ရှိနေတာကို မေ့လုနီးပါးဖြစ်သွားတယ်။
မနှစ်က FLT နည်းနည်းဝယ်ထားခဲ့တာပါ။ အမှန်အတိုင်းပြောရရင် အဲဒီအကြောင်းကို တစ်ချိန်လုံး သိပ်အာရုံမစိုက်ဖြစ်ခဲ့ဘူး။
ဒါပေမဲ့ မကြာသေးခင်က Fluence ကို ပြန်ကြည့်မိတော့ ဂေဟစနစ်ထဲမှာ ဒီတိုကင်က ဘာလုပ်ဆောင်ပေးလဲဆိုတာ ပြန်စစ်ကြည့်ဖြစ်တယ်။
အစက ထင်ထားတာထက် ပိုပြီးအဓိပ္ပာယ်ရှိနေတာ တွေ့ရတယ်။
• FLT က staking စနစ်ရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ compute ရင်းမြစ်တွေရဲ့ လုံခြုံရေးနဲ့ ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်မှုမှာ တိုကင်တွေကို အသုံးပြုတယ်။
• Governance မှာလည်း အခန်းကဏ္ဍရှိပြီး Fluence ဂေဟစနစ်နဲ့ပတ်သက်တဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေမှာ အသိုင်းအဝိုင်းက ပါဝင်နိုင်အောင် လုပ်ပေးတယ်။
• Compute ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေနဲ့ ကွန်ရက်စီးပွားရေးစနစ်က FLT နဲ့ ချိတ်ဆက်နေတယ်။ ဒါကြောင့် ဒီတိုကင်ဟာ ပိုက်ဆံအိတ်ထဲမှာ ဒီအတိုင်းရှိနေရုံထက် လက်တွေ့ကျတဲ့ အခန်းကဏ္ဍရှိတယ်။
• Cloud ဘက်ကလည်း ပိုစိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းလာတယ်။ Fluence က ရိုးရာဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားတဲ့ cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေကို အပြည့်အဝအားကိုးစရာမလိုဘဲ အသုံးပြုသူတွေ compute ရင်းမြစ်တွေကို ရယူသုံးစွဲနိုင်တဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံကို တည်ဆောက်နေတယ်။
• အခုဆို ပိုကြီးမားတဲ့အပိုင်းတစ်ခုလည်း ရှိလာပြီ—AI နဲ့ GPU compute ပါ။ AI အက်ပ်တွေက လိုအပ်နေတဲ့ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားပမာဏကို ကြည့်ရင် GPU တွေကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းကင်းနဲ့ ရယူသုံးစွဲနိုင်ရေးက ပိုပြီးစိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ နယ်ပယ်တစ်ခု ဖြစ်လာနေတယ်။
နောက်ဆုံးပြောခဲ့တဲ့အပိုင်းကပဲ ကျွန်တော့်အာရုံကို အများဆုံးဖမ်းစားလိုက်တာ ဖြစ်နိုင်တယ်။
ဘာလို့လဲဆိုတော့ မနှစ်က FLT နည်းနည်းဝယ်တုန်းက AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ဒါမှမဟုတ် GPU လိုအပ်ချက်အကြောင်း သိပ်မစဉ်းစားခဲ့လို့ပါ။
အခုတော့ Fluence အကြောင်းပြောဆိုမှုတွေက အရင်နဲ့ တော်တော်ကွာခြားလာတယ်။
ဒီကနေစပြီး FLT ဘယ်ကိုသွားမယ်ဆိုတာ ကျွန်တော်သိတယ်လို့ ပြောနေတာတော့ မဟုတ်ဘူး။
အမှတ်တမဲ့ ဝယ်ထားတဲ့ တိုကင်တစ်ခုက ပိုကြီးမားတဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတစ်ခုရဲ့ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်လာတာ စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတယ်လို့ပဲ ထင်တယ်။
ဒီတော့ ဟုတ်တယ်… ကျွန်တော့် FLT လက်ကျန်လေးကို ပြန်ပြီး စောင့်ကြည့်နေတော့မယ်။
#Fluence #Web3 #DePIN #AI
မနှစ်က FLT နည်းနည်းဝယ်ထားခဲ့တာပါ။ အမှန်အတိုင်းပြောရရင် အဲဒီအကြောင်းကို တစ်ချိန်လုံး သိပ်အာရုံမစိုက်ဖြစ်ခဲ့ဘူး။
ဒါပေမဲ့ မကြာသေးခင်က Fluence ကို ပြန်ကြည့်မိတော့ ဂေဟစနစ်ထဲမှာ ဒီတိုကင်က ဘာလုပ်ဆောင်ပေးလဲဆိုတာ ပြန်စစ်ကြည့်ဖြစ်တယ်။
အစက ထင်ထားတာထက် ပိုပြီးအဓိပ္ပာယ်ရှိနေတာ တွေ့ရတယ်။
• FLT က staking စနစ်ရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ compute ရင်းမြစ်တွေရဲ့ လုံခြုံရေးနဲ့ ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်မှုမှာ တိုကင်တွေကို အသုံးပြုတယ်။
• Governance မှာလည်း အခန်းကဏ္ဍရှိပြီး Fluence ဂေဟစနစ်နဲ့ပတ်သက်တဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေမှာ အသိုင်းအဝိုင်းက ပါဝင်နိုင်အောင် လုပ်ပေးတယ်။
• Compute ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေနဲ့ ကွန်ရက်စီးပွားရေးစနစ်က FLT နဲ့ ချိတ်ဆက်နေတယ်။ ဒါကြောင့် ဒီတိုကင်ဟာ ပိုက်ဆံအိတ်ထဲမှာ ဒီအတိုင်းရှိနေရုံထက် လက်တွေ့ကျတဲ့ အခန်းကဏ္ဍရှိတယ်။
• Cloud ဘက်ကလည်း ပိုစိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းလာတယ်။ Fluence က ရိုးရာဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားတဲ့ cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေကို အပြည့်အဝအားကိုးစရာမလိုဘဲ အသုံးပြုသူတွေ compute ရင်းမြစ်တွေကို ရယူသုံးစွဲနိုင်တဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံကို တည်ဆောက်နေတယ်။
• အခုဆို ပိုကြီးမားတဲ့အပိုင်းတစ်ခုလည်း ရှိလာပြီ—AI နဲ့ GPU compute ပါ။ AI အက်ပ်တွေက လိုအပ်နေတဲ့ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားပမာဏကို ကြည့်ရင် GPU တွေကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းကင်းနဲ့ ရယူသုံးစွဲနိုင်ရေးက ပိုပြီးစိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ နယ်ပယ်တစ်ခု ဖြစ်လာနေတယ်။
နောက်ဆုံးပြောခဲ့တဲ့အပိုင်းကပဲ ကျွန်တော့်အာရုံကို အများဆုံးဖမ်းစားလိုက်တာ ဖြစ်နိုင်တယ်။
ဘာလို့လဲဆိုတော့ မနှစ်က FLT နည်းနည်းဝယ်တုန်းက AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ဒါမှမဟုတ် GPU လိုအပ်ချက်အကြောင်း သိပ်မစဉ်းစားခဲ့လို့ပါ။
အခုတော့ Fluence အကြောင်းပြောဆိုမှုတွေက အရင်နဲ့ တော်တော်ကွာခြားလာတယ်။
ဒီကနေစပြီး FLT ဘယ်ကိုသွားမယ်ဆိုတာ ကျွန်တော်သိတယ်လို့ ပြောနေတာတော့ မဟုတ်ဘူး။
အမှတ်တမဲ့ ဝယ်ထားတဲ့ တိုကင်တစ်ခုက ပိုကြီးမားတဲ့ အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတစ်ခုရဲ့ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်လာတာ စိတ်ဝင်စားဖို့ကောင်းတယ်လို့ပဲ ထင်တယ်။
ဒီတော့ ဟုတ်တယ်… ကျွန်တော့် FLT လက်ကျန်လေးကို ပြန်ပြီး စောင့်ကြည့်နေတော့မယ်။
#Fluence #Web3 #DePIN #AI
96
·
--
@fluence သည် ၎င်း၏ဝဘ်ဆိုက်ကို Fluence Network မှ fluence.ai သို့ တရားဝင်ပြောင်းရွှေ့ခဲ့ပြီး၊ ဤပြောင်းလဲမှုက ပထမမြင်ရသည်ထက် ပရောဂျက်၏ ဦးတည်ချက်အကြောင်း ပိုမိုပြောပြနေသည်ဟု ကျွန်ုပ်ထင်သည်။
• ဒိုမိန်းအသစ်: ယခုအခါ Fluence Network ကို fluence.ai မှတစ်ဆင့် ကိုယ်စားပြုထားပြီး AI ကို ပရောဂျက်၏ အမှတ်အသားဗဟိုချက်နှင့် ပိုမိုနီးကပ်စေသည်။
• AI အခြေခံအဆောက်အအုံ: ယင်းသည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုကွန်ရက်တစ်ခုအဖြစ်သာ လူသိများနေခြင်းထက် AI လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံကို Fluence က ပိုမိုအာရုံစိုက်လာနေကြောင်း ထင်ဟပ်စေသည်။
• GPU + CPU တွက်ချက်မှု: AI လုပ်ငန်းတာဝန်များ ဆက်လက်တိုးပွားလာသည်နှင့်အမျှ ပိုမိုအရေးပါလာသော GPU နှင့် CPU အရင်းအမြစ်နှစ်မျိုးစလုံးကို အသုံးပြုနိုင်ရေးအပေါ် Fluence က အခြေခံတည်ဆောက်နေသည်။
• Fluence Cloud: စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့် အချက်တစ်ခုမှာ Fluence Cloud ကို Fluence Project ၏ ဆက်ခံသူအဖြစ် ယခု Fluence က ဖော်ပြနေခြင်းဖြစ်သည်။
• ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အခြေခံအဆောက်အအုံကို အာရုံစိုက်မှု: ပရောဂျက်၏ ဦးတည်ချက်သည် cloud အခြေခံအဆောက်အအုံဘက်သို့ ရွေ့လျားနေပြီး၊ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုကို developer များနှင့် တည်ဆောက်သူများ ပိုမိုလွယ်ကူစွာ အသုံးပြုနိုင်အောင် လုပ်ဆောင်နေသည်ဟု ထင်ရသည်။
• ဒိုမိန်းက အကြောင်းအရာတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို ပြောပြနေသည်: “Network” မှ “.ai” သို့ ပြောင်းရွှေ့ခြင်းက အမှတ်တံဆိပ်ကို ၎င်းပိုမိုအာရုံစိုက်လာနေသော AI အခြေခံအဆောက်အအုံနယ်ပယ်နှင့် ပိုမိုတိုက်ရိုက်ဆက်စပ်စေသည်။
အပေါ်ယံအားဖြင့် ဒိုမိန်းပြောင်းလဲမှုတစ်ခုသာ ဖြစ်သေးသော်လည်း ပိုမိုကြီးမားသော အခြေအနေကို ကြည့်လိုက်သည့်အခါ Fluence သွားနေသည့် ဦးတည်ရာကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ ပြသသည့် အချက်ပြတစ်ခုလို ခံစားရသည်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုမှ AI ကို အာရုံစိုက်သည့် cloud အခြေခံအဆောက်အအုံသို့ ပြောင်းလဲတိုးတက်လာမှုကို ပိုမိုမြင်သာလာသည်။
#Fluence #AI #DePIN #Web3
@Fluence သည် ၎င်း၏ဝဘ်ဆိုက်ကို Fluence Network မှ fluence.ai သို့ တရားဝင်ပြောင်းရွှေ့ခဲ့ပြီး၊ ဤပြောင်းလဲမှုက ပထမမြင်ရသည်ထက် ပရောဂျက်၏ ဦးတည်ချက်အကြောင်း ပိုမိုပြောပြနေသည်ဟု ကျွန်ုပ်ထင်သည်။
• ဒိုမိန်းအသစ်: ယခုအခါ Fluence Network ကို fluence.ai မှတစ်ဆင့် ကိုယ်စားပြုထားပြီး AI ကို ပရောဂျက်၏ အမှတ်အသားဗဟိုချက်နှင့် ပိုမိုနီးကပ်စေသည်။
• AI အခြေခံအဆောက်အအုံ: ယင်းသည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုကွန်ရက်တစ်ခုအဖြစ်သာ လူသိများနေခြင်းထက် AI လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံကို Fluence က ပိုမိုအာရုံစိုက်လာနေကြောင်း ထင်ဟပ်စေသည်။
• GPU + CPU တွက်ချက်မှု: AI လုပ်ငန်းတာဝန်များ ဆက်လက်တိုးပွားလာသည်နှင့်အမျှ ပိုမိုအရေးပါလာသော GPU နှင့် CPU အရင်းအမြစ်နှစ်မျိုးစလုံးကို အသုံးပြုနိုင်ရေးအပေါ် Fluence က အခြေခံတည်ဆောက်နေသည်။
• Fluence Cloud: စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့် အချက်တစ်ခုမှာ Fluence Cloud ကို Fluence Project ၏ ဆက်ခံသူအဖြစ် ယခု Fluence က ဖော်ပြနေခြင်းဖြစ်သည်။
• ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အခြေခံအဆောက်အအုံကို အာရုံစိုက်မှု: ပရောဂျက်၏ ဦးတည်ချက်သည် cloud အခြေခံအဆောက်အအုံဘက်သို့ ရွေ့လျားနေပြီး၊ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုကို developer များနှင့် တည်ဆောက်သူများ ပိုမိုလွယ်ကူစွာ အသုံးပြုနိုင်အောင် လုပ်ဆောင်နေသည်ဟု ထင်ရသည်။
• ဒိုမိန်းက အကြောင်းအရာတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို ပြောပြနေသည်: “Network” မှ “.ai” သို့ ပြောင်းရွှေ့ခြင်းက အမှတ်တံဆိပ်ကို ၎င်းပိုမိုအာရုံစိုက်လာနေသော AI အခြေခံအဆောက်အအုံနယ်ပယ်နှင့် ပိုမိုတိုက်ရိုက်ဆက်စပ်စေသည်။
အပေါ်ယံအားဖြင့် ဒိုမိန်းပြောင်းလဲမှုတစ်ခုသာ ဖြစ်သေးသော်လည်း ပိုမိုကြီးမားသော အခြေအနေကို ကြည့်လိုက်သည့်အခါ Fluence သွားနေသည့် ဦးတည်ရာကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ ပြသသည့် အချက်ပြတစ်ခုလို ခံစားရသည်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုမှ AI ကို အာရုံစိုက်သည့် cloud အခြေခံအဆောက်အအုံသို့ ပြောင်းလဲတိုးတက်လာမှုကို ပိုမိုမြင်သာလာသည်။
#Fluence #AI #DePIN #Web3
• ဒိုမိန်းအသစ်: ယခုအခါ Fluence Network ကို fluence.ai မှတစ်ဆင့် ကိုယ်စားပြုထားပြီး AI ကို ပရောဂျက်၏ အမှတ်အသားဗဟိုချက်နှင့် ပိုမိုနီးကပ်စေသည်။
• AI အခြေခံအဆောက်အအုံ: ယင်းသည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုကွန်ရက်တစ်ခုအဖြစ်သာ လူသိများနေခြင်းထက် AI လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံကို Fluence က ပိုမိုအာရုံစိုက်လာနေကြောင်း ထင်ဟပ်စေသည်။
• GPU + CPU တွက်ချက်မှု: AI လုပ်ငန်းတာဝန်များ ဆက်လက်တိုးပွားလာသည်နှင့်အမျှ ပိုမိုအရေးပါလာသော GPU နှင့် CPU အရင်းအမြစ်နှစ်မျိုးစလုံးကို အသုံးပြုနိုင်ရေးအပေါ် Fluence က အခြေခံတည်ဆောက်နေသည်။
• Fluence Cloud: စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့် အချက်တစ်ခုမှာ Fluence Cloud ကို Fluence Project ၏ ဆက်ခံသူအဖြစ် ယခု Fluence က ဖော်ပြနေခြင်းဖြစ်သည်။
• ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အခြေခံအဆောက်အအုံကို အာရုံစိုက်မှု: ပရောဂျက်၏ ဦးတည်ချက်သည် cloud အခြေခံအဆောက်အအုံဘက်သို့ ရွေ့လျားနေပြီး၊ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုကို developer များနှင့် တည်ဆောက်သူများ ပိုမိုလွယ်ကူစွာ အသုံးပြုနိုင်အောင် လုပ်ဆောင်နေသည်ဟု ထင်ရသည်။
• ဒိုမိန်းက အကြောင်းအရာတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို ပြောပြနေသည်: “Network” မှ “.ai” သို့ ပြောင်းရွှေ့ခြင်းက အမှတ်တံဆိပ်ကို ၎င်းပိုမိုအာရုံစိုက်လာနေသော AI အခြေခံအဆောက်အအုံနယ်ပယ်နှင့် ပိုမိုတိုက်ရိုက်ဆက်စပ်စေသည်။
အပေါ်ယံအားဖြင့် ဒိုမိန်းပြောင်းလဲမှုတစ်ခုသာ ဖြစ်သေးသော်လည်း ပိုမိုကြီးမားသော အခြေအနေကို ကြည့်လိုက်သည့်အခါ Fluence သွားနေသည့် ဦးတည်ရာကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာ ပြသသည့် အချက်ပြတစ်ခုလို ခံစားရသည်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာတွက်ချက်မှုမှ AI ကို အာရုံစိုက်သည့် cloud အခြေခံအဆောက်အအုံသို့ ပြောင်းလဲတိုးတက်လာမှုကို ပိုမိုမြင်သာလာသည်။
#Fluence #AI #DePIN #Web3
86
·
--
သင့်ရဲ့ cloud ကုန်ကျစရိတ်က သင်ထင်ထားတာထက် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိနိုင်ပါတယ်။
Cloud အခြေခံအဆောက်အအုံက အသုံးပြုရအဆင်ပြေပေမယ့် အထူးသဖြင့် AI လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် ကွန်ပျူတာစွမ်းအားလိုအပ်ချက် မြင့်တက်လာတဲ့အခါ အဆင်ပြေမှုက ကုန်ကျစရိတ်များလာနိုင်ပါတယ်။
@fluence $FLT က လုပ်ငန်းတာဝန်များကို ကွန်ပျူတာစွမ်းအားပေးသည့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ၏ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ရက်နှင့် ချိတ်ဆက်ပေးခြင်းဖြင့် မတူညီသော နည်းလမ်းတစ်ခုကို အသုံးပြုထားပါတယ်။
• အခြေခံအဆောက်အအုံ ကုန်ကျစရိတ် သက်သာခြင်း- ရိုးရာ cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများအပေါ် လုံးဝမှီခိုစရာမလိုဘဲ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို အသုံးပြုနိုင်ခြင်း
• ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိခြင်း- လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် မတူညီသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများထံမှ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို ရယူအသုံးပြုနိုင်ခြင်း
• AI အတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်သော အခြေခံအဆောက်အအုံ- AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများက ကွန်ပျူတာစွမ်းအားလိုအပ်ချက်ကို ဆက်လက်မြင့်တက်စေသည့်အခါ အသုံးဝင်ခြင်း
• Cloud အပေါ် အာရုံစိုက်မှုလျှော့ချခြင်း- အရာအားလုံးကို အဓိကဝန်ဆောင်မှုပေးသူအုပ်စုတစ်စုတည်းမှတစ်ဆင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အစားထိုးရွေးချယ်စရာတစ်ခု
အဓိကအယူအဆက ရိုးရှင်းပါတယ်- ကွန်ပျူတာစွမ်းအားဟာ ပိုမိုအရေးပါလာနေတဲ့အတွက် ဘယ်နေရာကနေ၊ ဘယ်လိုရယူမလဲဆိုတဲ့ ရွေးချယ်စရာများ ရှိခြင်းက ကွန်ပျူတာစွမ်းအား ပိုမိုရရှိခြင်းလောက်ပဲ အရေးပါနိုင်ပါတယ်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာစွမ်းအားက စိတ်ဝင်စားစရာဖြစ်လာတဲ့နေရာက ဒီနေရာပါပဲ။
#Fluence #DePIN #AI
သင့်ရဲ့ cloud ကုန်ကျစရိတ်က သင်ထင်ထားတာထက် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိနိုင်ပါတယ်။
Cloud အခြေခံအဆောက်အအုံက အသုံးပြုရအဆင်ပြေပေမယ့် အထူးသဖြင့် AI လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် ကွန်ပျူတာစွမ်းအားလိုအပ်ချက် မြင့်တက်လာတဲ့အခါ အဆင်ပြေမှုက ကုန်ကျစရိတ်များလာနိုင်ပါတယ်။
@Fluence $FLT က လုပ်ငန်းတာဝန်များကို ကွန်ပျူတာစွမ်းအားပေးသည့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ၏ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ရက်နှင့် ချိတ်ဆက်ပေးခြင်းဖြင့် မတူညီသော နည်းလမ်းတစ်ခုကို အသုံးပြုထားပါတယ်။
• အခြေခံအဆောက်အအုံ ကုန်ကျစရိတ် သက်သာခြင်း- ရိုးရာ cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများအပေါ် လုံးဝမှီခိုစရာမလိုဘဲ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို အသုံးပြုနိုင်ခြင်း
• ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိခြင်း- လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် မတူညီသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများထံမှ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို ရယူအသုံးပြုနိုင်ခြင်း
• AI အတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်သော အခြေခံအဆောက်အအုံ- AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများက ကွန်ပျူတာစွမ်းအားလိုအပ်ချက်ကို ဆက်လက်မြင့်တက်စေသည့်အခါ အသုံးဝင်ခြင်း
• Cloud အပေါ် အာရုံစိုက်မှုလျှော့ချခြင်း- အရာအားလုံးကို အဓိကဝန်ဆောင်မှုပေးသူအုပ်စုတစ်စုတည်းမှတစ်ဆင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အစားထိုးရွေးချယ်စရာတစ်ခု
အဓိကအယူအဆက ရိုးရှင်းပါတယ်- ကွန်ပျူတာစွမ်းအားဟာ ပိုမိုအရေးပါလာနေတဲ့အတွက် ဘယ်နေရာကနေ၊ ဘယ်လိုရယူမလဲဆိုတဲ့ ရွေးချယ်စရာများ ရှိခြင်းက ကွန်ပျူတာစွမ်းအား ပိုမိုရရှိခြင်းလောက်ပဲ အရေးပါနိုင်ပါတယ်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာစွမ်းအားက စိတ်ဝင်စားစရာဖြစ်လာတဲ့နေရာက ဒီနေရာပါပဲ။
#Fluence #DePIN #AI
Cloud အခြေခံအဆောက်အအုံက အသုံးပြုရအဆင်ပြေပေမယ့် အထူးသဖြင့် AI လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် ကွန်ပျူတာစွမ်းအားလိုအပ်ချက် မြင့်တက်လာတဲ့အခါ အဆင်ပြေမှုက ကုန်ကျစရိတ်များလာနိုင်ပါတယ်။
@Fluence $FLT က လုပ်ငန်းတာဝန်များကို ကွန်ပျူတာစွမ်းအားပေးသည့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများ၏ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ရက်နှင့် ချိတ်ဆက်ပေးခြင်းဖြင့် မတူညီသော နည်းလမ်းတစ်ခုကို အသုံးပြုထားပါတယ်။
• အခြေခံအဆောက်အအုံ ကုန်ကျစရိတ် သက်သာခြင်း- ရိုးရာ cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများအပေါ် လုံးဝမှီခိုစရာမလိုဘဲ ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို အသုံးပြုနိုင်ခြင်း
• ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိခြင်း- လုပ်ငန်းတာဝန်များအတွက် မတူညီသော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများထံမှ ကွန်ပျူတာစွမ်းအားကို ရယူအသုံးပြုနိုင်ခြင်း
• AI အတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်သော အခြေခံအဆောက်အအုံ- AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများက ကွန်ပျူတာစွမ်းအားလိုအပ်ချက်ကို ဆက်လက်မြင့်တက်စေသည့်အခါ အသုံးဝင်ခြင်း
• Cloud အပေါ် အာရုံစိုက်မှုလျှော့ချခြင်း- အရာအားလုံးကို အဓိကဝန်ဆောင်မှုပေးသူအုပ်စုတစ်စုတည်းမှတစ်ဆင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အစားထိုးရွေးချယ်စရာတစ်ခု
အဓိကအယူအဆက ရိုးရှင်းပါတယ်- ကွန်ပျူတာစွမ်းအားဟာ ပိုမိုအရေးပါလာနေတဲ့အတွက် ဘယ်နေရာကနေ၊ ဘယ်လိုရယူမလဲဆိုတဲ့ ရွေးချယ်စရာများ ရှိခြင်းက ကွန်ပျူတာစွမ်းအား ပိုမိုရရှိခြင်းလောက်ပဲ အရေးပါနိုင်ပါတယ်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းသော ကွန်ပျူတာစွမ်းအားက စိတ်ဝင်စားစရာဖြစ်လာတဲ့နေရာက ဒီနေရာပါပဲ။
#Fluence #DePIN #AI
9
·
--
လူတိုင်းက $ETH လို့ ပြောခဲ့ကြတယ်။ @fluence ကနေ $FLT အကြောင်း စတင်စဉ်းစားမိခဲ့တယ်။
မကြာသေးခင်က စိတ်ဝင်စားစရာ မေးခွန်းတစ်ခုကို တွေ့ခဲ့တယ်။ $BTC ရုတ်တရက် ပျောက်ကွယ်သွားခဲ့ရင် သူ့နေရာကို ဘယ်ပိုင်ဆိုင်မှုက အစားထိုးနိုင်မလဲ။
အဖြေတွေက အများအားဖြင့် ETH နဲ့ လူသိများပြီးသား အခြား crypto နာမည်တွေ ဖြစ်ကြတယ်။
ကျွန်တော်ကတော့ တခြားရှုထောင့်တစ်ခုကနေ စဉ်းစားမိတယ်။ နောက်ထပ် အရေးပါတဲ့ ဇာတ်ကြောင်းက ဘဏ္ဍာရေးပိုင်ဆိုင်မှု နောက်တစ်ခုသာ မဟုတ်ဘဲ နည်းပညာလှိုင်းသစ်ကို မောင်းနှင်ပေးမယ့် အခြေခံအဆောက်အအုံ ဖြစ်နေခဲ့ရင်ရော။
AI က တွက်ချက်မှုစွမ်းအားအတွက် ကြီးမားတဲ့ လိုအပ်ချက်ကို ဖန်တီးနေပြီ။ မော်ဒယ်တွေ၊ agent တွေနဲ့ အက်ပလီကေးရှင်းတွေ အားလုံး လည်ပတ်ဖို့ တွက်ချက်မှုအရင်းအမြစ်တွေ လိုအပ်တယ်။
ဒါကြောင့် $FLT ကို စောင့်ကြည့်ရတာ စိတ်ဝင်စားစရာ ဖြစ်နေတယ်။
@fluence က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ တွက်ချက်မှုစနစ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ဖို့ လုပ်ဆောင်နေပြီး၊ Evgeny Ponomarev က မကြာသေးခင်က AMA တစ်ခုမှာ ဆွေးနွေးခဲ့သလို၊ ပိုကြီးမားတဲ့ ရည်မှန်းချက်က AI ကို အရေးပါတဲ့ အစပြုရာအဖြစ်ထားပြီး ပိုမိုဗဟိုချုပ်ကိုင်လာတဲ့ cloud အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် အစားထိုးရွေးချယ်စရာတစ်ခု ဖန်တီးဖို့ ဖြစ်တယ်။
$BTC က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ ဘဏ္ဍာရေးလောကရဲ့ အရေးပါတဲ့ အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုတယ်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ တွက်ချက်မှုစနစ်က Web3 ရဲ့ နောက်အခန်းကဏ္ဍမှာလည်း အလားတူ အရေးပါတဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်မလား။
လူတိုင်းက $ETH လို့ ပြောခဲ့ကြတယ်။ @Fluence ကနေ $FLT အကြောင်း စတင်စဉ်းစားမိခဲ့တယ်။
မကြာသေးခင်က စိတ်ဝင်စားစရာ မေးခွန်းတစ်ခုကို တွေ့ခဲ့တယ်။ $BTC ရုတ်တရက် ပျောက်ကွယ်သွားခဲ့ရင် သူ့နေရာကို ဘယ်ပိုင်ဆိုင်မှုက အစားထိုးနိုင်မလဲ။
အဖြေတွေက အများအားဖြင့် ETH နဲ့ လူသိများပြီးသား အခြား crypto နာမည်တွေ ဖြစ်ကြတယ်။
ကျွန်တော်ကတော့ တခြားရှုထောင့်တစ်ခုကနေ စဉ်းစားမိတယ်။ နောက်ထပ် အရေးပါတဲ့ ဇာတ်ကြောင်းက ဘဏ္ဍာရေးပိုင်ဆိုင်မှု နောက်တစ်ခုသာ မဟုတ်ဘဲ နည်းပညာလှိုင်းသစ်ကို မောင်းနှင်ပေးမယ့် အခြေခံအဆောက်အအုံ ဖြစ်နေခဲ့ရင်ရော။
AI က တွက်ချက်မှုစွမ်းအားအတွက် ကြီးမားတဲ့ လိုအပ်ချက်ကို ဖန်တီးနေပြီ။ မော်ဒယ်တွေ၊ agent တွေနဲ့ အက်ပလီကေးရှင်းတွေ အားလုံး လည်ပတ်ဖို့ တွက်ချက်မှုအရင်းအမြစ်တွေ လိုအပ်တယ်။
ဒါကြောင့် $FLT ကို စောင့်ကြည့်ရတာ စိတ်ဝင်စားစရာ ဖြစ်နေတယ်။
@Fluence က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ တွက်ချက်မှုစနစ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ဖို့ လုပ်ဆောင်နေပြီး၊ Evgeny Ponomarev က မကြာသေးခင်က AMA တစ်ခုမှာ ဆွေးနွေးခဲ့သလို၊ ပိုကြီးမားတဲ့ ရည်မှန်းချက်က AI ကို အရေးပါတဲ့ အစပြုရာအဖြစ်ထားပြီး ပိုမိုဗဟိုချုပ်ကိုင်လာတဲ့ cloud အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် အစားထိုးရွေးချယ်စရာတစ်ခု ဖန်တီးဖို့ ဖြစ်တယ်။
$BTC က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ ဘဏ္ဍာရေးလောကရဲ့ အရေးပါတဲ့ အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုတယ်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ တွက်ချက်မှုစနစ်က Web3 ရဲ့ နောက်အခန်းကဏ္ဍမှာလည်း အလားတူ အရေးပါတဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်မလား။
မကြာသေးခင်က စိတ်ဝင်စားစရာ မေးခွန်းတစ်ခုကို တွေ့ခဲ့တယ်။ $BTC ရုတ်တရက် ပျောက်ကွယ်သွားခဲ့ရင် သူ့နေရာကို ဘယ်ပိုင်ဆိုင်မှုက အစားထိုးနိုင်မလဲ။
အဖြေတွေက အများအားဖြင့် ETH နဲ့ လူသိများပြီးသား အခြား crypto နာမည်တွေ ဖြစ်ကြတယ်။
ကျွန်တော်ကတော့ တခြားရှုထောင့်တစ်ခုကနေ စဉ်းစားမိတယ်။ နောက်ထပ် အရေးပါတဲ့ ဇာတ်ကြောင်းက ဘဏ္ဍာရေးပိုင်ဆိုင်မှု နောက်တစ်ခုသာ မဟုတ်ဘဲ နည်းပညာလှိုင်းသစ်ကို မောင်းနှင်ပေးမယ့် အခြေခံအဆောက်အအုံ ဖြစ်နေခဲ့ရင်ရော။
AI က တွက်ချက်မှုစွမ်းအားအတွက် ကြီးမားတဲ့ လိုအပ်ချက်ကို ဖန်တီးနေပြီ။ မော်ဒယ်တွေ၊ agent တွေနဲ့ အက်ပလီကေးရှင်းတွေ အားလုံး လည်ပတ်ဖို့ တွက်ချက်မှုအရင်းအမြစ်တွေ လိုအပ်တယ်။
ဒါကြောင့် $FLT ကို စောင့်ကြည့်ရတာ စိတ်ဝင်စားစရာ ဖြစ်နေတယ်။
@Fluence က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ တွက်ချက်မှုစနစ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ဖို့ လုပ်ဆောင်နေပြီး၊ Evgeny Ponomarev က မကြာသေးခင်က AMA တစ်ခုမှာ ဆွေးနွေးခဲ့သလို၊ ပိုကြီးမားတဲ့ ရည်မှန်းချက်က AI ကို အရေးပါတဲ့ အစပြုရာအဖြစ်ထားပြီး ပိုမိုဗဟိုချုပ်ကိုင်လာတဲ့ cloud အခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် အစားထိုးရွေးချယ်စရာတစ်ခု ဖန်တီးဖို့ ဖြစ်တယ်။
$BTC က ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ ဘဏ္ဍာရေးလောကရဲ့ အရေးပါတဲ့ အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုတယ်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုကင်းတဲ့ တွက်ချက်မှုစနစ်က Web3 ရဲ့ နောက်အခန်းကဏ္ဍမှာလည်း အလားတူ အရေးပါတဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်မလား။
72
·
--
@fluence : Wani Ya Sami M iyar GPU?
Yadda ake siyan da sayar da iyawar GPU a zahiri. Zai iya kasancewa akwai GPUs da dama a duniya, amma har yanzu akwai rashi ga wani takamaiman mai siye, wuri, nauyin aiki, ko lokacin. Wannan na sa farashi da samun dama su yi rikitarwa fiye da kawai sanya lamba kusa da GPU.
Anan ne gwanjon (auction) ke da amfani. Gwanjon gaba (forward auction) yana ba masu saye damar gasa don samun damar da ake samu, yayin da gwanjon baya (reverse auction) ke bai wa masu samar da dama damar gasa don biyan bukata.
Dukkanin suna samar da hanya mafi motsi don gano abin da lissafin lamba (compute) a zahiri yake da daraja a wani lokaci. Kuma ga wanda ke sayen tsantsar iyawar GPU, zaɓin mafi arha ba lallai ba ne ya zama mafi dacewa.
Hakanan kana bukatar ka tambayi: Shin iyawar tana samuwa ne a lokacin da kake bukatarta? Shin hanyar sadarwar (networking fabric) na iya daukar nauyin aikin? Wane SLA ne ke zuwa tare da wannan kayan more rayuwa? Idan wani abu ya karye, yaya sauri za a mayar da shi? Waɗannan bayanan na iya yin babban bambanci yayin da aikin AI ke gudana a sikelin manya.
Fluence na gina zuwa kasuwa ta duniya inda cibiyoyin bayanai za su iya haɗuwa kai tsaye da ingantacciyar bukata don shirye-shiryen (reserved) gungu na GPU.
Abin sha'awa shi ne, wannan ba wai kawai game da ƙara ƙarin GPUs ba ne. Yana nufin sanya GPUs da tuni suke akwai su fi sauƙin samu, kwatanta, farashi, da amfani da su.
#Fluence #DePIN #AI
@Fluence : Wani Ya Sami M iyar GPU?
Yadda ake siyan da sayar da iyawar GPU a zahiri. Zai iya kasancewa akwai GPUs da dama a duniya, amma har yanzu akwai rashi ga wani takamaiman mai siye, wuri, nauyin aiki, ko lokacin. Wannan na sa farashi da samun dama su yi rikitarwa fiye da kawai sanya lamba kusa da GPU.
Anan ne gwanjon (auction) ke da amfani. Gwanjon gaba (forward auction) yana ba masu saye damar gasa don samun damar da ake samu, yayin da gwanjon baya (reverse auction) ke bai wa masu samar da dama damar gasa don biyan bukata.
Dukkanin suna samar da hanya mafi motsi don gano abin da lissafin lamba (compute) a zahiri yake da daraja a wani lokaci. Kuma ga wanda ke sayen tsantsar iyawar GPU, zaɓin mafi arha ba lallai ba ne ya zama mafi dacewa.
Hakanan kana bukatar ka tambayi: Shin iyawar tana samuwa ne a lokacin da kake bukatarta? Shin hanyar sadarwar (networking fabric) na iya daukar nauyin aikin? Wane SLA ne ke zuwa tare da wannan kayan more rayuwa? Idan wani abu ya karye, yaya sauri za a mayar da shi? Waɗannan bayanan na iya yin babban bambanci yayin da aikin AI ke gudana a sikelin manya.
Fluence na gina zuwa kasuwa ta duniya inda cibiyoyin bayanai za su iya haɗuwa kai tsaye da ingantacciyar bukata don shirye-shiryen (reserved) gungu na GPU.
Abin sha'awa shi ne, wannan ba wai kawai game da ƙara ƙarin GPUs ba ne. Yana nufin sanya GPUs da tuni suke akwai su fi sauƙin samu, kwatanta, farashi, da amfani da su.
#Fluence #DePIN #AI
Yadda ake siyan da sayar da iyawar GPU a zahiri. Zai iya kasancewa akwai GPUs da dama a duniya, amma har yanzu akwai rashi ga wani takamaiman mai siye, wuri, nauyin aiki, ko lokacin. Wannan na sa farashi da samun dama su yi rikitarwa fiye da kawai sanya lamba kusa da GPU.
Anan ne gwanjon (auction) ke da amfani. Gwanjon gaba (forward auction) yana ba masu saye damar gasa don samun damar da ake samu, yayin da gwanjon baya (reverse auction) ke bai wa masu samar da dama damar gasa don biyan bukata.
Dukkanin suna samar da hanya mafi motsi don gano abin da lissafin lamba (compute) a zahiri yake da daraja a wani lokaci. Kuma ga wanda ke sayen tsantsar iyawar GPU, zaɓin mafi arha ba lallai ba ne ya zama mafi dacewa.
Hakanan kana bukatar ka tambayi: Shin iyawar tana samuwa ne a lokacin da kake bukatarta? Shin hanyar sadarwar (networking fabric) na iya daukar nauyin aikin? Wane SLA ne ke zuwa tare da wannan kayan more rayuwa? Idan wani abu ya karye, yaya sauri za a mayar da shi? Waɗannan bayanan na iya yin babban bambanci yayin da aikin AI ke gudana a sikelin manya.
Fluence na gina zuwa kasuwa ta duniya inda cibiyoyin bayanai za su iya haɗuwa kai tsaye da ingantacciyar bukata don shirye-shiryen (reserved) gungu na GPU.
Abin sha'awa shi ne, wannan ba wai kawai game da ƙara ƙarin GPUs ba ne. Yana nufin sanya GPUs da tuni suke akwai su fi sauƙin samu, kwatanta, farashi, da amfani da su.
#Fluence #DePIN #AI
1
123
·
--
Wan di njaluk AI sing nyopir nang mburi layar? @fluence
Siji bab sing tak anggep menarik babagan agen AI yaiku latensi ora mesthi disebabake langsung saka model kasebut.
Agen bisa nggawe sawetara panjaluk alat, njupuk state, nindakake validasi, nganyari memori, banjur mbaleni loop kaping pirang-pirang. Kadhang sawetara milidetik wektu CPU sing telat ing saben langkah katon ora apa-apa wae yen dhewe, nanging sakdurunge kabeh alur rampung, telat-telat kuwi bisa nambah lan nyurung panjaluk ngluwihi deadline.
Ing kéné infrastruktur dadi luwih penting tinimbang sing katon wiwitan.
Kanggo beban kerja AI, kinerja rata-rata ora mesthi cukup. Masalah sing sejatine bisa katon
utamane nalika kontensi CPU nyebabake telat cilik ing pirang-pirang tahapan.
Mulane komputasi sing dikhususake dadi opsi sing menarik kanggo beban kerja sing butuh kinerja sing bisa ditebak.
Fluence nindakake iki saka sisi komputasi sing terdesentralisasi, menehi akses kanggo sumber daya CPU sing dikhususake kanggo beban kerja sing butuh kapasitas sing luwih konsisten.
Kula/aku mikir iki bakal saya dadi relevan nalika agen AI pindhah saka eksperimen sing prasaja menyang produksi. Nalika agen nangani puluhan langkah, nyuda variasi saka saben tahapan bisa menehi pengaruh sing luwih gedhé marang pengalaman pangguna pungkasan.
Pitakon sing tak ngawasi prasaja: nalika beban kerja agen dadi luwih rumit, apa komputasi sing bisa ditebak bakal dadi wigati sing padha karo tenaga komputasi mentah?
https://fluence.ai/
#Fluence #AI #DePIN
Wan di njaluk AI sing nyopir nang mburi layar? @Fluence
Siji bab sing tak anggep menarik babagan agen AI yaiku latensi ora mesthi disebabake langsung saka model kasebut.
Agen bisa nggawe sawetara panjaluk alat, njupuk state, nindakake validasi, nganyari memori, banjur mbaleni loop kaping pirang-pirang. Kadhang sawetara milidetik wektu CPU sing telat ing saben langkah katon ora apa-apa wae yen dhewe, nanging sakdurunge kabeh alur rampung, telat-telat kuwi bisa nambah lan nyurung panjaluk ngluwihi deadline.
Ing kéné infrastruktur dadi luwih penting tinimbang sing katon wiwitan.
Kanggo beban kerja AI, kinerja rata-rata ora mesthi cukup. Masalah sing sejatine bisa katon
utamane nalika kontensi CPU nyebabake telat cilik ing pirang-pirang tahapan.
Mulane komputasi sing dikhususake dadi opsi sing menarik kanggo beban kerja sing butuh kinerja sing bisa ditebak.
Fluence nindakake iki saka sisi komputasi sing terdesentralisasi, menehi akses kanggo sumber daya CPU sing dikhususake kanggo beban kerja sing butuh kapasitas sing luwih konsisten.
Kula/aku mikir iki bakal saya dadi relevan nalika agen AI pindhah saka eksperimen sing prasaja menyang produksi. Nalika agen nangani puluhan langkah, nyuda variasi saka saben tahapan bisa menehi pengaruh sing luwih gedhé marang pengalaman pangguna pungkasan.
Pitakon sing tak ngawasi prasaja: nalika beban kerja agen dadi luwih rumit, apa komputasi sing bisa ditebak bakal dadi wigati sing padha karo tenaga komputasi mentah?
https://fluence.ai/
#Fluence #AI #DePIN
Siji bab sing tak anggep menarik babagan agen AI yaiku latensi ora mesthi disebabake langsung saka model kasebut.
Agen bisa nggawe sawetara panjaluk alat, njupuk state, nindakake validasi, nganyari memori, banjur mbaleni loop kaping pirang-pirang. Kadhang sawetara milidetik wektu CPU sing telat ing saben langkah katon ora apa-apa wae yen dhewe, nanging sakdurunge kabeh alur rampung, telat-telat kuwi bisa nambah lan nyurung panjaluk ngluwihi deadline.
Ing kéné infrastruktur dadi luwih penting tinimbang sing katon wiwitan.
Kanggo beban kerja AI, kinerja rata-rata ora mesthi cukup. Masalah sing sejatine bisa katon
utamane nalika kontensi CPU nyebabake telat cilik ing pirang-pirang tahapan.
Mulane komputasi sing dikhususake dadi opsi sing menarik kanggo beban kerja sing butuh kinerja sing bisa ditebak.
Fluence nindakake iki saka sisi komputasi sing terdesentralisasi, menehi akses kanggo sumber daya CPU sing dikhususake kanggo beban kerja sing butuh kapasitas sing luwih konsisten.
Kula/aku mikir iki bakal saya dadi relevan nalika agen AI pindhah saka eksperimen sing prasaja menyang produksi. Nalika agen nangani puluhan langkah, nyuda variasi saka saben tahapan bisa menehi pengaruh sing luwih gedhé marang pengalaman pangguna pungkasan.
Pitakon sing tak ngawasi prasaja: nalika beban kerja agen dadi luwih rumit, apa komputasi sing bisa ditebak bakal dadi wigati sing padha karo tenaga komputasi mentah?
https://fluence.ai/
#Fluence #AI #DePIN
1
53
·
--
@fluence VPC іске қосылуы Fluence экожүйесі үшін маңызды қадам болуы мүмкін.
https://fluence.ai/
Жаңа VPC инфрақұрылымы әзірлеушілерге жеке желілеуі бар бірнеше VM-ді, қауіпсіздік топтарымен, бақыланатын egress-мен, қосымша қоғамдық IP-лермен және cloud-init-мен іске қосуға мүмкіндік береді. Қарапайым тілмен айтқанда, бұл Fluence-ті әртүрлі сервистер қауіпсіз түрде бірге жұмыс істейтін нақты қолданбаларды іске қосуға әлдеқайда лайық етеді.
$FLT тұрғысынан алғанда, меніңше, дәл осы жерде қызық нәрсе басталады.
Инфрақұрылымның жаңа мүмкіндігі FLT бағасының автоматты түрде өсуін білдірмейді. Ең маңызды сұрақ — VPC Fluence-ке көбірек әзірлеушілерді, жүктемелерді және бизнес-өнімдерді тартуға көмектеседі ме.
Егер қабылдау өссе, есептеу қуаты желі бойынша көбірек орналастырылуы мүмкін, бұл негізінде сұранысты күшейтіп, әрі қарай FLT-ті қолдайтын іргетас көрсеткіштерін жақсартуы ықтимал.
Сондықтан мен хабарландырудың өзінен гөрі қолдануды көбірек бақылап жүрмін. Егер Fluence практикалық инфрақұрылым қосып, сол мүмкіндіктер нақты желілік белсенділікке айналса, менің ойымша, бұл уақыт өте келе FLT үшін оң катализаторға айналуы мүмкін.
Маған арналған тұжырым қарапайым: жақсырақ инфрақұрылым → көбірек пайдалану жағдайлары → көбірек желілік белсенділік → ықтимал түрде FLT іргетас көрсеткіштерінің күшеюі.
#DePIN #AI #Web3
@Fluence VPC іске қосылуы Fluence экожүйесі үшін маңызды қадам болуы мүмкін.
https://fluence.ai/
Жаңа VPC инфрақұрылымы әзірлеушілерге жеке желілеуі бар бірнеше VM-ді, қауіпсіздік топтарымен, бақыланатын egress-мен, қосымша қоғамдық IP-лермен және cloud-init-мен іске қосуға мүмкіндік береді. Қарапайым тілмен айтқанда, бұл Fluence-ті әртүрлі сервистер қауіпсіз түрде бірге жұмыс істейтін нақты қолданбаларды іске қосуға әлдеқайда лайық етеді.
$FLT тұрғысынан алғанда, меніңше, дәл осы жерде қызық нәрсе басталады.
Инфрақұрылымның жаңа мүмкіндігі FLT бағасының автоматты түрде өсуін білдірмейді. Ең маңызды сұрақ — VPC Fluence-ке көбірек әзірлеушілерді, жүктемелерді және бизнес-өнімдерді тартуға көмектеседі ме.
Егер қабылдау өссе, есептеу қуаты желі бойынша көбірек орналастырылуы мүмкін, бұл негізінде сұранысты күшейтіп, әрі қарай FLT-ті қолдайтын іргетас көрсеткіштерін жақсартуы ықтимал.
Сондықтан мен хабарландырудың өзінен гөрі қолдануды көбірек бақылап жүрмін. Егер Fluence практикалық инфрақұрылым қосып, сол мүмкіндіктер нақты желілік белсенділікке айналса, менің ойымша, бұл уақыт өте келе FLT үшін оң катализаторға айналуы мүмкін.
Маған арналған тұжырым қарапайым: жақсырақ инфрақұрылым → көбірек пайдалану жағдайлары → көбірек желілік белсенділік → ықтимал түрде FLT іргетас көрсеткіштерінің күшеюі.
#DePIN #AI #Web3
https://fluence.ai/
Жаңа VPC инфрақұрылымы әзірлеушілерге жеке желілеуі бар бірнеше VM-ді, қауіпсіздік топтарымен, бақыланатын egress-мен, қосымша қоғамдық IP-лермен және cloud-init-мен іске қосуға мүмкіндік береді. Қарапайым тілмен айтқанда, бұл Fluence-ті әртүрлі сервистер қауіпсіз түрде бірге жұмыс істейтін нақты қолданбаларды іске қосуға әлдеқайда лайық етеді.
$FLT тұрғысынан алғанда, меніңше, дәл осы жерде қызық нәрсе басталады.
Инфрақұрылымның жаңа мүмкіндігі FLT бағасының автоматты түрде өсуін білдірмейді. Ең маңызды сұрақ — VPC Fluence-ке көбірек әзірлеушілерді, жүктемелерді және бизнес-өнімдерді тартуға көмектеседі ме.
Егер қабылдау өссе, есептеу қуаты желі бойынша көбірек орналастырылуы мүмкін, бұл негізінде сұранысты күшейтіп, әрі қарай FLT-ті қолдайтын іргетас көрсеткіштерін жақсартуы ықтимал.
Сондықтан мен хабарландырудың өзінен гөрі қолдануды көбірек бақылап жүрмін. Егер Fluence практикалық инфрақұрылым қосып, сол мүмкіндіктер нақты желілік белсенділікке айналса, менің ойымша, бұл уақыт өте келе FLT үшін оң катализаторға айналуы мүмкін.
Маған арналған тұжырым қарапайым: жақсырақ инфрақұрылым → көбірек пайдалану жағдайлары → көбірек желілік белсенділік → ықтимал түрде FLT іргетас көрсеткіштерінің күшеюі.
#DePIN #AI #Web3
1
82
·
--
Не另一个价值 $5.5M 的算力交易，面向 @fluence
Fluence 已与一位客户签署了一笔价值 $5.5M 的算力交易，该客户正在构建一个面向 AGI 的项目，重点是从生物学出发，寻找通往药物的更快速路径。
让我印象更深的不只是交易规模。
更关键的是它所要解决的问题：确保算力不会成为瓶颈。
AI 开发正变得越来越依赖算力，但仅仅拥有更多 GPU 并不能说明全部。更大的挑战在于：让算力在需要的时间和地点可用。
这也是去中心化 GPU 市场变得有意思的地方。
Fluence 正在打造一个市场，让 GPU 提供商可以为工作负载展开竞争，从而可能为团队提供一种更灵活的方式来获取所需算力。
我想，我们将会听到更多关于 AI 背后的算力层的消息，而不只是模型本身。
$5.5M 是一笔交易，但它也表明：可靠地获取 GPU 算力正变得越来越有价值。
值得关注接下来 Fluence 会做什么。
$FLT #DePIN #AI #Web3
Не另一个价值 $5.5M 的算力交易，面向 @Fluence
Fluence 已与一位客户签署了一笔价值 $5.5M 的算力交易，该客户正在构建一个面向 AGI 的项目，重点是从生物学出发，寻找通往药物的更快速路径。
让我印象更深的不只是交易规模。
更关键的是它所要解决的问题：确保算力不会成为瓶颈。
AI 开发正变得越来越依赖算力，但仅仅拥有更多 GPU 并不能说明全部。更大的挑战在于：让算力在需要的时间和地点可用。
这也是去中心化 GPU 市场变得有意思的地方。
Fluence 正在打造一个市场，让 GPU 提供商可以为工作负载展开竞争，从而可能为团队提供一种更灵活的方式来获取所需算力。
我想，我们将会听到更多关于 AI 背后的算力层的消息，而不只是模型本身。
$5.5M 是一笔交易，但它也表明：可靠地获取 GPU 算力正变得越来越有价值。
值得关注接下来 Fluence 会做什么。
$FLT #DePIN #AI #Web3
Fluence 已与一位客户签署了一笔价值 $5.5M 的算力交易，该客户正在构建一个面向 AGI 的项目，重点是从生物学出发，寻找通往药物的更快速路径。
让我印象更深的不只是交易规模。
更关键的是它所要解决的问题：确保算力不会成为瓶颈。
AI 开发正变得越来越依赖算力，但仅仅拥有更多 GPU 并不能说明全部。更大的挑战在于：让算力在需要的时间和地点可用。
这也是去中心化 GPU 市场变得有意思的地方。
Fluence 正在打造一个市场，让 GPU 提供商可以为工作负载展开竞争，从而可能为团队提供一种更灵活的方式来获取所需算力。
我想，我们将会听到更多关于 AI 背后的算力层的消息，而不只是模型本身。
$5.5M 是一笔交易，但它也表明：可靠地获取 GPU 算力正变得越来越有价值。
值得关注接下来 Fluence 会做什么。
$FLT #DePIN #AI #Web3
1
77
·
--
@fluence : GPU есептелмеген жасырын нарығы
AI жүктемелері кеңейіп жатыр, деректер орталықтары үлкейіп келеді, ал компаниялар есептеуге (compute) қомақты қаржы салып жатыр.
Бірақ GPU тарихының тағы бір жағы бар, мен оны бақылауға тұрарлық деп ойлаймын:
Кейбір құрылғылар жүктемелер арасында бос тұрады. Кейбірі толық пайдаланылмайды. Ал кейбір есептеу басқаларға қолжетімді ету үшін қиын.
Бұл болашақтағы есептеу туралы әңгімені тек “тағы да көп GPU қосу” емес, бар болып тұрған GPU-ларды қаншалықты тиімді пайдалана алатынымызға көбірек әкеледі.
@fluence идеясы қарапайым, бірақ қызық: қолжетімді есептеуді (available compute) оны қажет ететін адамдар мен жүктемелермен байланыстыратын инфрақұрылым құру.
Егер AI сұранысы үдей берсе, менің ойымша, әңгіме біртіндеп мынадан:
“Кімде ең көп GPU бар?”
— мынаған ауысады:
“Кім ең көп есептеуді (compute) қолжетімді ете алады, оны икемді әрі тиімді пайдаландыра алады?”
GPU экономикасы енді тек аппараттық құрал туралы ғана болмауы мүмкін.
Бұл сондай-ақ қазірдің өзінде бар есептеу ресурстарының айналасында жақсырақ нарықтар (рыноктар) құру туралы да болуы мүмкін.
#DePIN #AI #Web3
@Fluence : GPU есептелмеген жасырын нарығы
AI жүктемелері кеңейіп жатыр, деректер орталықтары үлкейіп келеді, ал компаниялар есептеуге (compute) қомақты қаржы салып жатыр.
Бірақ GPU тарихының тағы бір жағы бар, мен оны бақылауға тұрарлық деп ойлаймын:
Кейбір құрылғылар жүктемелер арасында бос тұрады. Кейбірі толық пайдаланылмайды. Ал кейбір есептеу басқаларға қолжетімді ету үшін қиын.
Бұл болашақтағы есептеу туралы әңгімені тек “тағы да көп GPU қосу” емес, бар болып тұрған GPU-ларды қаншалықты тиімді пайдалана алатынымызға көбірек әкеледі.
@Fluence идеясы қарапайым, бірақ қызық: қолжетімді есептеуді (available compute) оны қажет ететін адамдар мен жүктемелермен байланыстыратын инфрақұрылым құру.
Егер AI сұранысы үдей берсе, менің ойымша, әңгіме біртіндеп мынадан:
“Кімде ең көп GPU бар?”
— мынаған ауысады:
“Кім ең көп есептеуді (compute) қолжетімді ете алады, оны икемді әрі тиімді пайдаландыра алады?”
GPU экономикасы енді тек аппараттық құрал туралы ғана болмауы мүмкін.
Бұл сондай-ақ қазірдің өзінде бар есептеу ресурстарының айналасында жақсырақ нарықтар (рыноктар) құру туралы да болуы мүмкін.
#DePIN #AI #Web3
AI жүктемелері кеңейіп жатыр, деректер орталықтары үлкейіп келеді, ал компаниялар есептеуге (compute) қомақты қаржы салып жатыр.
Бірақ GPU тарихының тағы бір жағы бар, мен оны бақылауға тұрарлық деп ойлаймын:
Кейбір құрылғылар жүктемелер арасында бос тұрады. Кейбірі толық пайдаланылмайды. Ал кейбір есептеу басқаларға қолжетімді ету үшін қиын.
Бұл болашақтағы есептеу туралы әңгімені тек “тағы да көп GPU қосу” емес, бар болып тұрған GPU-ларды қаншалықты тиімді пайдалана алатынымызға көбірек әкеледі.
@Fluence идеясы қарапайым, бірақ қызық: қолжетімді есептеуді (available compute) оны қажет ететін адамдар мен жүктемелермен байланыстыратын инфрақұрылым құру.
Егер AI сұранысы үдей берсе, менің ойымша, әңгіме біртіндеп мынадан:
“Кімде ең көп GPU бар?”
— мынаған ауысады:
“Кім ең көп есептеуді (compute) қолжетімді ете алады, оны икемді әрі тиімді пайдаландыра алады?”
GPU экономикасы енді тек аппараттық құрал туралы ғана болмауы мүмкін.
Бұл сондай-ақ қазірдің өзінде бар есептеу ресурстарының айналасында жақсырақ нарықтар (рыноктар) құру туралы да болуы мүмкін.
#DePIN #AI #Web3
1
92
Log in to explore more content
Join global crypto users on Binance Square
⚡️ Get latest and useful information about crypto.
💬 Trusted by the world’s largest crypto exchange.
👍 Discover real insights from verified creators.
အီးမေးလ် / ဖုန်းနံပါတ်
ရေပန်းစားနေသော ခေါင်းစဉ်များ
USPPIMissMayEaseBTCPressure
ကြည့်ရှုမှု 1 ကြိမ်
18 ဦး ဆွေးနွေးနေသည်
အောက်တိုဘာလတွင် အမေရိကန် PPI သည် တစ်နှစ်အတွင်း ၆.၅% မြင့်တက်၊ ၆.၆% ခန့်မှန်းချက်ထက် အနည်းငယ်နိမ့်
Binance News
·နှစ်သက်မှု 7 ခု
·ကြည့်ရှုမှု 1.9k ကြိမ်
WhatWillDriveCryptoandStocks’NextRebound?
ကြည့်ရှုမှု 76,201 ကြိမ်
1,055 ဦး ဆွေးနွေးနေသည်
BitcoinBreaksBelow200WeekMovingAverage
ကြည့်ရှုမှု 2,425 ကြိမ်
117 ဦး ဆွေးနွေးနေသည်