这是一个创建于 100 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
为什么没有这样的平台，用户可以主动申请加入，加入后平台可以利用所有用户的显卡资源进行训练，如果训练出的大模型如果可商用，根据比例进行分成，用户从而获利。这样的话是不是老黄的显卡就卖不出去了，所以老黄说感觉明天公司快倒闭了。。。
 |
1
MRlaopeng 100 天前
感觉应该是有的, 这不就和挖矿或者挂机赚钱一样吗,你去问下 Ai
|
 |
2
cvooc 100 天前  2
挂机宝(挖矿版)
|
 |
3
MIUIOS 100 天前
早就有了，多了解一下币圈就知道了，一堆这种平台，但都是为了割韭菜
|
 |
4
xtreme1 100 天前 3
因为互联网那点可怜的带宽能让你训到宇宙热寂
|
 |
5
Zoyo94 100 天前
##### 仔细想想其实现阶段不现实
##### 这部分显卡之间的算力通讯延迟等等因素就够头疼的了 ##### 可以理解为之前的本地电脑，网络带宽发展到现阶段才实现了云端电脑。这只是单个普通通信，显卡那就复杂多了。 ##### 大差不差的道理。 |
 |
6
kuro1 100 天前
通信速度...
|
 |
7
sunny352787 100 天前 5
曾经有类似的项目，十几年前吧，有各种可以申请加入的分布式计算项目，蛋白质分析和寻找外星人什么的，利用分散的算力来做科学研究，纯公益性质的。现在你有数据分发的功夫都算完了。
|
 |
8
liu731 PRO 太多了（一堆根据这个概念割韭菜的），数据传输是硬伤
|
 |
9
shadowyue 100 天前 1
想一想，能部署在这样平台上的项目是有一定要求的，
最基本的就是计算任务可切片拆分，而且互相之间应该没有依赖关系。 否则第一切片的技术任务不完成，后面的任务都要干等着。 这种项目可不好找。 |
 |
10
mkroen 100 天前
有个算了么平台，有类似的功能。至于整合资源训练的想法，用户环境差异、资源分配、安全权限等一系列问题，这些都不太容易做好吧。另外大多数家庭都有电脑，做 cpu 边缘计算，如果算力整合方案可行，家庭共享的算力按理早就取代部分云服务器了。
|
 |
11
Hilalum 100 天前
无法 rdma
|
|
13
MIUIOS 100 天前
之前这种平台井喷式的出现过，大部分采用链交易，整个过程上链， 我也用过一些，最大的问题就是数据传输问题，提供算力的机器不一定能提供你需要的数据储存能力，随便一个大模型都几十 G ，这还没包括训练的数据啥，最后就变成了这种平台只能跑跑一些灰色的产业
|
 |
14
adrianyx 100 天前
现在训练主要的瓶颈其实在通讯，所以其实这个东西意义不大
|
 |
15
satoru 100 天前
为什么你会认为没有？
|
 |
16
dreamshield 100 天前
延迟接受不了
|
 |
17
shyrock2026 100 天前
你猜为啥大模型要用显存而不是内存。。。
|
 |
18
crayabel 100 天前
已经有了，你搜算力共享平台
|
 |
19
banmuyutian 100 天前
分布式蛋白质结构计算，可以用家里的闲置算力为科研做贡献 https://zh.wikipedia.org/wiki/Folding@home
|
 |
21
ethusdt 100 天前
我举一个例子： https://devnet.inference.net/
|
 |
22
7gugu 100 天前
这种平台就满足你的需要了吧： https://boinc.berkeley.edu/ 大家都会在上面贡献自己的算力，给科学任务计算用
|
 |
23
LeonardSc 100 天前
有，但是效率太低
|
 |
24
fcten 100 天前
因为大模型训练不仅要算力，还要考虑带宽和延迟。
即使是专门针对大模型训练优化的机房，算力利用率大概率都不到 60%。 通过互联网训练，算力利用率可能不到 1%。 |
 |
25
YsHaNg 100 天前
有的 最简单你跑个 ollama 暴露默认端口到公网过两天看看
|
 |
26
jerryrib 100 天前
BOINC
|
 |
27
pweng286 100 天前
有个什么寻找外星人.
记不清了,类似. |
 |
28
zhanying 100 天前
NVLink 可是牢黄的护城河，就互联网那点上行带宽你还想分布式训练。。。。
|
 |
29
gefranks 100 天前
SETI@home, 差不多有快 30 年前了.
|
 |
30
ThirdPer 100 天前
最大问题还是网络带宽，你想想现在家用宽带那点速度，传个几十 G 的模型数据都要传半天，更别说实时通信了。而且显卡之间的延迟要求特别高，不像以前那种可以慢慢算的科学计算
币圈倒是有一堆这种概念的项目，但大多数都是割韭菜的... 真正能落地的很少。老黄也不用担心显卡卖不出去，毕竟现在 AI 训练对硬件要求越来越变态了，家用显卡根本扛不住那种规模 |
 |
31
XnEnokq9vkvVq4 100 天前
https://chutes.ai/ 好像就是
|
 |
32
zhwguest 100 天前
内存的带宽都嫌慢，还何况网络....
|
 |
33
ambition117 100 天前 via iPhone
nvlink 1.8TB/s(大 B)都嫌慢，还指望互联网那小水管
|
 |
34
HENQIGUAI 100 天前
先看有没有，再问为什么。
|
 |
35
Masonn 100 天前
也是有的，深度学习里面“联邦学习”就是解决你说的这个问题，多中心训练
|
 |
36
williamx 100 天前
这种几十年前就有了，不说挖矿，公益计算也很多。
|
 |
37
cha0szhao 100 天前
CG 行业的渲染农场
|
 |
38
LnTrx 100 天前
要区分两件事：
通过公众网络借用算力。这已经很成熟了，无论是 CPU 还是 GPU 。 通过公众网络联合训练一个大模型。这缺乏意义，因为大模型训练本来的重要瓶颈就在互联带宽，公众网络远远无法满足需求。 |
 |
40
COOOOOOde 100 天前
|
 |
41
layxy 100 天前
因为 AI 执行和训练需要很高的带宽
|
 |
42
gongym 100 天前
这不就是矿池嘛
|
 |
43
killva4624 100 天前
数据量大了之后，通信、存储、计算都是瓶颈。
|
 |
44
clemente 100 天前
因为 AI 训练
从全局的角度看 是阻塞的 分布式节点不支持异构 |
|
45
clemente 100 天前
400GB 的模型 你想说 同步到每个设备上做训练吗? 垃圾节点的接入对于整个分布式简直是攻击
|
 |
46
kiracyan 100 天前
分布式计算的算法才是关键
|
 |
47
Pteromyini 100 天前
甚至都不用提大规模训练，现在的稍大点的模型都会遇到明显的 io 瓶颈和并行瓶颈。主流的训练方案多卡甚至都是只用一个卡的算力+多卡的显存
|
 |
48
ShinichiYao 100 天前
当年的 SETI@HOME ，寻找外星人计划就是，电脑上安装完就是一个屏保，电脑空闲的时候显示一个很科技感的屏保，后台贡献 CPU 算力
|
 |
49
i8086 100 天前
|
|
50
ShinichiYao 100 天前
而且是离线也可以运行，把计算内容分片下发，计算完成后在有网络连接的时候把结果传回服务器
|
 |
51
osilinka 100 天前
有吧，加拿大 Montreal 就有个创业公司做这个，不过不知道现在怎么样？
https://nebulai.network/ |
 |
52
way2explore2 100 天前 via Android
|
 |
53
opengps 100 天前
赚了一个亿分你一块钱你高兴吗？你交电费够用啊？
|
|
54
clemente 100 天前
说一个类似的对比
现在欧美这么多不工作的人 应该拉到一起去做芯片制造和芯片设计 你觉得能行吗 人与人之间差距 很大. 并到一个系统 只会是攻击性的 |
 |
55
yansideyu 100 天前
挺多 depin 项目宣传的就是共享 GPU 、CPU 、闲置带宽之类的，但实际大部分项目都是骗钱的
|
 |
56
dosmlp 100 天前
带宽太低，延迟太高
|
 |
57
wenkgin 100 天前
以前不是有新闻报道过，黄瑟网站挖矿吗
|
 |
58
dmanbu 100 天前
你把显卡改成老婆，再重新读一下标题看看？
|
 |
59
liuidetmks 100 天前
曾经有个 ZetaGrid ，用来寻找黎曼猜想的反例 05 年停了
|
 |
60
Haku 100 天前
我记得很久以前有个项目，不知道是不是上面提到的 ZetaGrid ，在显卡还没那么重要的年代，通过分布式计算的想法，让个人电脑贡献算力。
现在的话应该是云算力啥的吧，也有的 |
 |
61
nanvon 100 天前
有的兄弟有的，不少公司都是做这个业务的，现在政府也在搭建区域算力中心，也就是你说的这种
|
 |
62
echo1937 99 天前
有些项目例如蛋白质折叠这类对并行友好的是 OK 的，大模型训练这类对带宽延迟敏感的不行。
|
 |
63
xkeyC 99 天前
挖矿是分布式弱关联暴力破解
ai 训练高关联高带宽，互联网不太够 |
 |
64
xomix 99 天前
带宽问题导致的，全光纤直连应该可以。
|
 |
65
Greendays 99 天前
一个 PCIE4.0 x 4 的接口有超过 40Gbps 的带宽了，这得多少网线才能追得上。
|
Select Language