Tình hình tính toán phi tập trung trong AI

21/07/2024 18:06 93

Sau đây là bài đăng của khách của Jiahao Sun, CEO & Người sáng lập của FLock.io.

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phát triển, cuộc tranh luận giữa điện toán tập trung và phi tập trung ngày càng gay gắt. Các nhà cung cấp tập trung như Amazon Web Services (AWS) đã chiếm lĩnh thị trường, cung cấp các giải pháp mạnh mẽ và có thể mở rộng để đào tạo và triển khai mô hình AI. Tuy nhiên, điện toán phi tập trung đang nổi lên như một đối thủ cạnh tranh đáng gờm, mang đến những lợi thế và thách thức đặc biệt có thể xác định lại cách các mô hình AI được đào tạo và triển khai trên toàn cầu.

Hiệu quả chi phí thông qua các tài nguyên không được sử dụng

Một trong những lợi thế chính của điện toán phi tập trung trong AI là hiệu quả về chi phí. Các nhà cung cấp tập trung đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng, duy trì các trung tâm dữ liệu rộng lớn với GPU chuyên dụng để tính toán AI. Mô hình này, bất chấp việc mạnh mẽ, nhưng lại đắt tiền. Mặt khác, điện toán phi tập trung tận dụng các GPU "không được sử dụng" từ nhiều nguồn khác nhau trên thế giới.

Đây có thể là máy tính cá nhân, máy chủ nhàn rỗi hoặc thậm chí là máy chơi game. Bằng cách khai thác Pool của các tài nguyên chưa được sử dụng đúng mức, các nền tảng phi tập trung có thể cung cấp sức mạnh tính toán với chi phí chỉ bằng một phần chi phí của các nhà cung cấp tập trung. Việc dân chủ hóa các tài nguyên điện toán này giúp việc phát triển AI trở nên dễ tiếp cận hơn đối với các doanh nghiệp nhỏ và các công ty khởi nghiệp, thúc đẩy sự đổi mới và cạnh tranh trong không gian AI.

Khả năng truy cập nâng cao của GPU

Tình trạng thiếu GPU trên toàn cầu đã ảnh hưởng đáng kể đến khả năng của các doanh nghiệp nhỏ trong việc đảm bảo sức mạnh tính toán cần thiết từ các nhà cung cấp tập trung. Các tập đoàn lớn thường ký kết các hợp đồng dài hạn, độc quyền tiếp cận các nguồn tài nguyên quan trọng này.

Mạng điện toán phi tập trung giảm bớt vấn đề này bằng cách tìm nguồn cung ứng GPU từ nhiều nhà đóng góp khác nhau, bao gồm cả các game thủ PC cá nhân và các nhà cung cấp quy mô nhỏ. Khả năng tiếp cận tăng lên này đảm bảo rằng ngay cả những thực thể nhỏ hơn cũng có thể có được sức mạnh tính toán mà chúng cần mà không bị lu mờ bởi những gã khổng lồ trong ngành.

Quyền riêng tư dữ liệu và kiểm soát người dùng

Quyền riêng tư dữ liệu vẫn là mối quan tâm hàng đầu trong quá trình phát triển AI. Các hệ thống tập trung yêu cầu dữ liệu phải được chuyển đến và lưu trữ trong cơ sở hạ tầng của chúng, từ bỏ quyền kiểm soát của người dùng một cách hiệu quả. Việc tập trung hóa này đặt ra những rủi ro đáng kể về quyền riêng tư. Điện toán phi tập trung cung cấp một giải pháp thay thế hấp dẫn bằng cách giữ các tính toán gần gũi với người dùng. Điều này có thể đạt được thông qua học tập liên kết, trong đó dữ liệu vẫn còn trên thiết bị người dùng hoặc bằng cách sử dụng các nhà cung cấp điện toán phi tập trung an toàn.

Apple Private Cloud Computing minh họa cách tiếp cận này bằng cách tích hợp một số Node điện toán iCloud xung quanh một người dùng cụ thể, từ đó duy trì quyền riêng tư dữ liệu trong khi tận dụng sức mạnh tính toán của đám mây. bất chấp việc phương pháp này vẫn liên quan đến mức độ tập trung hóa nhưng nó nhấn mạnh sự thay đổi theo hướng người dùng kiểm soát dữ liệu nhiều hơn.

Giao thức xác minh và bảo mật

Bất chấp những lợi thế của nó, điện toán phi tập trung phải đối mặt với một số thách thức. Một vấn đề quan trọng là xác minh tính toàn vẹn và bảo mật của Node điện toán phi tập trung. Việc đảm bảo rằng các Node này không bị xâm phạm và chúng cung cấp sức mạnh tính toán thực sự là một vấn đề phức tạp.

Những tiến bộ trong công nghệ blockchain cung cấp các giải pháp tiềm năng, cho phép các cơ chế tự kiểm tra xác minh tính hợp pháp của Node điện toán mà không ảnh hưởng đến bảo mật.

Bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu trong các hệ thống phi tập trung

Một thách thức quan trọng khác là khả năng lộ dữ liệu cá nhân trong quá trình tính toán phi tập trung. Các mô hình AI phát triển mạnh trên các tập dữ liệu khổng lồ nhưng nếu không có công nghệ bảo vệ quyền riêng tư, hoạt động đào tạo phi tập trung có thể có nguy cơ bị gián đoạn dữ liệu. Các kỹ thuật như Học liên kết, Bằng chứng không có kiến thức và Mã hóa hoàn toàn đồng hình có thể giảm thiểu những rủi ro này.

Học liên kết, được các tập đoàn lớn áp dụng rộng rãi kể từ năm 2017, cho phép dữ liệu được duy trì cục bộ trong khi vẫn góp phần đào tạo mô hình. Bằng cách tích hợp các công nghệ mã hóa và bảo vệ quyền riêng tư này vào các mạng điện toán phi tập trung, chúng tôi có thể tăng cường bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư của người dùng, vượt qua các ranh giới mà AI phi tập trung có thể đạt được.

Mối quan tâm về băng thông và hiệu quả

Hiệu quả của mạng điện toán phi tập trung là một lĩnh vực đáng quan tâm khác. Hiệu suất truyền tải trong một hệ thống phi tập trung chắc chắn sẽ tụt hậu so với các cụm tập trung do tính chất phân tán của mạng. Những giai thoại lịch sử, chẳng hạn như việc AWS chuyển dữ liệu từ Toronto đến Vancouver trong cơn bão tuyết, nêu bật những thách thức về mặt hậu cần của việc truyền dữ liệu.

Tuy nhiên, những tiến bộ trong kỹ thuật AI như tinh chỉnh LoRA và nén mô hình có thể giúp giảm thiểu những tắc nghẽn băng thông này. Bằng cách tối ưu hóa quy trình truyền dữ liệu và tinh chỉnh các kỹ thuật đào tạo mô hình, mạng điện toán phi tập trung có thể đạt được mức hiệu suất cạnh tranh với các mạng tập trung.

Thu hẹp khoảng cách với các công nghệ mới nổi

Việc tích hợp công nghệ blockchain với AI mang đến một con đường đầy hứa hẹn để giải quyết nhiều thách thức mà điện toán phi tập trung phải đối mặt. Blockchain cung cấp sổ cái minh bạch và bất biến để theo dõi nguồn gốc dữ liệu và tính toán tính toàn vẹn của Node. Điều này đảm bảo rằng tất cả những người tham gia mạng có thể tin tưởng vào dữ liệu và tính toán đang được thực hiện.

Ngoài ra, các cơ chế đồng thuận blockchain có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản trị phi tập trung, cho phép cộng đồng cùng nhau quản lý và cải thiện mạng lưới.

Hơn nữa, những tiến bộ trong Học liên kết và Mã hóa đồng cấu là mấu chốt trong việc đảm bảo duy trì quyền riêng tư dữ liệu trong khi tận dụng tính chất phân tán của các mạng điện toán phi tập trung. Những công nghệ này cho phép các mô hình AI học hỏi từ các bộ dữ liệu phân tán mà không để lộ thông tin nhạy cảm, từ đó cân bằng nhu cầu về lượng dữ liệu khổng lồ với các yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư.

Tương lai của điện toán phi tập trung trong AI

Tiềm năng của mạng điện toán phi tập trung để cách mạng hóa sự phát triển AI là rất lớn. Bằng cách dân chủ hóa quyền truy cập vào các tài nguyên tính toán, tăng cường quyền riêng tư dữ liệu và tận dụng các công nghệ mới nổi, AI phi tập trung có thể cung cấp một giải pháp thay thế mạnh mẽ cho các hệ thống tập trung. Tuy nhiên, hành trình này đầy rẫy những thách thức đòi hỏi các giải pháp đổi mới và nỗ lực hợp tác từ cộng đồng AI và blockchain.

Khi tiến về phía trước, chúng ta phải tiếp tục khám phá và phát triển các giải pháp điện toán phi tập trung nhằm giải quyết những thách thức này. Bằng cách thúc đẩy một hệ sinh thái hợp tác, chúng ta có thể đảm bảo rằng tất cả mọi người đều có thể tiếp cận được lợi ích của AI, thúc đẩy một tương lai công bằng và đổi mới hơn cho việc phát triển AI.

Chia sẻ bài viết này với bạn bè qua Facebook / Zalo / Telegram:

Chia sẻ