#opg $OPG Tôi từng nghĩ rằng nút OpenGradient nhanh nhất chỉ đơn giản là nút gần nhất với người dùng.
Sau đó, tôi đã chứng kiến một yêu cầu không đạt được mục tiêu độ trễ vì một lý do bất ngờ.
Bộ lập lịch đã chọn nút suy diễn gần nhất, nhưng nút đó vẫn cần tải mô hình. Trong khi đó, một nút khác xa hơn đã nóng sẵn và đang ngồi không.
Đường truyền mạng ngắn hơn đã trở thành đường thực thi chậm hơn.
Quan sát đó đã thay đổi cách tôi suy nghĩ về việc đặt nút.
Càng nhìn vào, tôi càng thấy điều này không giống như một vấn đề địa lý mà giống như một vấn đề phối hợp hơn. Khoảng cách quan trọng, nhưng sự sẵn sàng của mô hình, áp lực hàng đợi, sự khả dụng của GPU, và liệu các nút dự phòng có thực sự độc lập hay không cũng quan trọng.
Một mạng có thể trông phân tán trên bản đồ nhưng vẫn chia sẻ các phụ thuộc ẩn giống nhau bên dưới.
Điều nổi bật với tôi là người dùng không trải nghiệm số lượng nút. Họ trải nghiệm độ trễ, sự cố và độ tin cậy.
Vậy có lẽ câu hỏi thực sự không phải là các nút OpenGradient tiếp theo sẽ xuất hiện ở đâu.
Có lẽ nó là liệu chúng có giảm thiểu các nút thắt mà người dùng thực sự có thể cảm nhận.
Điều gì quan trọng hơn cho một mạng AI toàn cầu: độ trễ thấp hơn hay sự độc lập thực sự khỏi sự cố?
#OPG #OpenGradient #AIInfrastructur e
@Depin #Blockchain
#Crypo @OpenGradient