اینفرا‌‌اکس (InfraX)
اینفرا‌‌اکس یک پلتفرم محاسباتی توزیع‌شده است که برای پشتیبانی از هوش مصنوعی متن‌باز طراحی شده و از منابع محاسباتی بلااستفاده در سراسر جهان بهره می‌برد. هدف این پلتفرم، دموکراتیک‌کردن دسترسی به زیرساخت‌های محاسباتی هوش مصنوعی و ارائه‌ی یک مدل اقتصادی پایدار برای تأمین‌کنندگان منابع است.
مرور کلی
اینفرا‌‌اکس به عنوان یک شبکه غیرمتمرکز فعالیت می‌کند و توان پردازشی بلااستفاده‌ی افراد و سازمان‌ها را به‌کار می‌گیرد. با ایجاد یک بازار برای منابع محاسباتی، اینفرا‌‌اکس به پژوهشگران و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا توان لازم برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس بالا را تأمین کنند. این پلتفرم پاسخی است به نیاز روزافزون به منابع محاسباتی که عمدتاً در اختیار چند شرکت بزرگ فناوری قرار گرفته است.
در این سیستم، گروهی از اپراتورهای گره منابع محاسباتی خود را در اختیار شبکه قرار می‌دهند. این منابع سپس در دسترس کاربران نیازمند توان پردازشی برای پروژه‌های هوش مصنوعی قرار می‌گیرد. این رویکرد توزیع‌شده علاوه بر گسترش دسترسی عمومی به زیرساخت‌های هوش مصنوعی، جایگزینی مقاوم‌تر و احتمالاً مقرون‌به‌صرفه‌تر نسبت به خدمات رایانش ابری متمرکز ارائه می‌دهد.
بنیان‌گذار
اینفرا‌‌اکس توسط ایلیا پولوسوخین (Illia Polosukhin) بنیان‌گذاری شده است؛ کسی که پیش‌تر به‌عنوان یکی از بنیان‌گذاران پروتکل نیر (NEAR Protocol) شناخته می‌شود. او با سابقه‌ای در حوزه فناوری بلاک‌چین و سیستم‌های توزیع‌شده، سابقه همکاری با گوگل ریسرچ (Google Research) را نیز دارد؛ جایی که در توسعه معماری ترنسفورمر (Transformer) که یکی از پایه‌های اصلی هوش مصنوعی مدرن است، نقش داشته است.
دیدگاه پولوسوخین برای اینفرا‌‌اکس بر پایه تجربه‌اش در زمینه هوش مصنوعی و سیستم‌های غیرمتمرکز شکل گرفته و او را به رهبری مناسب برای پروژه‌ای در تقاطع این دو حوزه تبدیل کرده است.
ویژگی‌های پلتفرم
پلتفرم اینفرا‌‌اکس (InfraX) بر پایه چند ویژگی اصلی طراحی شده که مدل محاسبات توزیع‌شده‌ی آن را ممکن می‌سازد:
-
شبکه محاسباتی توزیع‌شده: مجموعه‌ای جهانی از منابع محاسباتی که توسط اپراتورهای گره تأمین می‌شود و جایگزینی غیرمتمرکز برای خدمات رایانش ابری متمرکز فراهم می‌آورد.
-
بازار منابع: سیستمی که ارائه‌دهندگان منابع محاسباتی را با کاربرانی که به توان پردازشی برای پروژه‌های هوش مصنوعی نیاز دارند، متصل می‌کند.
-
مشوق‌های اقتصادی: مدلی اقتصادی مبتنی بر توکن که به اپراتورهای گره بابت در اختیار گذاشتن منابع خود، پاداش می‌دهد.
-
تمرکز بر متن‌باز: اولویت با پشتیبانی از توسعه و پژوهش هوش مصنوعی متن‌باز است تا دسترسی به توانایی‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای همه آسان‌تر شود.
طراحی این پلتفرم به گونه‌ای است که کاربران مختلف، از پژوهشگران مستقل گرفته تا سازمان‌های فعال در توسعه‌ی هوش مصنوعی، بتوانند به راحتی از آن استفاده کنند.
خدمات آینده
اینفرا‌‌اکس برای آینده چند خدمت کلیدی را برنامه‌ریزی کرده است:
-
استنتاج هوش مصنوعی (AI Inference): امکان اجرای مدل‌های آموزش‌دیده‌ی هوش مصنوعی در سطح شبکه توزیع‌شده.
-
آموزش هوش مصنوعی (AI Training): فراهم‌کردن توان پردازشی لازم برای آموزش مدل‌های جدید هوش مصنوعی.
-
ذخیره‌سازی داده: ارائه راهکارهای ذخیره‌سازی غیرمتمرکز برای مجموعه داده‌های حجیم مورد نیاز توسعه‌ی هوش مصنوعی.
-
محاسبات تخصصی: پشتیبانی از نیازهای محاسباتی خاص، مانند پردازش‌های سنگین مبتنی بر GPU برای یادگیری عمیق.
این خدمات با هدف ساخت یک اکوسیستم کامل برای توسعه‌ی هوش مصنوعی طراحی شده‌اند که بتواند با گزینه‌های متمرکز رقابت کند و در عین حال مزایای غیرمتمرکز بودن را حفظ نماید.
نکات برجسته
اینفرا‌‌اکس (InfraX) با چند ویژگی کلیدی از دیگر پلتفرم‌ها متمایز می‌شود:
-
دموکراتیک‌کردن زیرساخت هوش مصنوعی: با توزیع منابع محاسباتی، اینفرا‌‌اکس تلاش می‌کند دسترسی به توسعه‌ی هوش مصنوعی را برای طیف وسیع‌تری از پژوهشگران و توسعه‌دهندگان ممکن سازد.
-
اقتصاد پایدار: این پلتفرم فرصت‌های اقتصادی برای تأمین‌کنندگان منابع ایجاد کرده و آن‌ها را به مشارکت در شبکه تشویق می‌کند.
-
اکوسیستم متن‌باز: تمرکز اینفرا‌‌اکس بر حمایت از توسعه‌ی متن‌باز در حوزه هوش مصنوعی است که به پیشرفت فناوری‌های قابل‌دسترس برای همگان کمک می‌کند.
-
معماری غیرمتمرکز: ساختار توزیع‌شده‌ی پلتفرم، در برابر نقاط شکست واحد و سانسور احتمالی مقاوم‌تر است.
رویکرد اینفرا‌‌اکس نقطه مقابل روند فزاینده‌ی تمرکزگرایی در منابع محاسباتی هوش مصنوعی است؛ روندی که نگرانی‌هایی درباره‌ی دسترسی و کنترل توسعه‌ی هوش مصنوعی ایجاد کرده است.
معماری فنی
اگرچه جزئیات فنی دقیق به‌طور گسترده منتشر نشده، به‌احتمال زیاد اینفرا‌‌اکس ترکیبی از فناوری بلاک‌چین برای هماهنگی و ایجاد مشوق‌ها، و پروتکل‌های تخصصی برای توزیع و مدیریت وظایف محاسباتی به‌کار می‌گیرد. این سیستم باید چند چالش فنی را مدیریت کند:
-
تخصیص منابع و زمان‌بندی در شبکه‌ای ناهمگن از گره‌های محاسباتی
-
تدابیر امنیتی برای محافظت از منابع محاسباتی و وظایف هوش مصنوعی
-
انتقال و مدیریت کارآمد داده‌ها برای پردازش‌های سنگین مبتنی بر داده
-
تضمین کیفیت خدمات برای وظایف حساس به زمان
معماری فنی اینفرا‌‌اکس باید میان غیرمتمرکز بودن و نیازهای عملکردی سنگین وظایف هوش مصنوعی که اغلب به تأخیر کم و پهنای باند بالا نیاز دارند، توازن ایجاد کند.
دسترسی و مشارکت
اینفرا‌‌اکس (InfraX) راه‌های مختلفی برای مشارکت افراد و سازمان‌ها در پلتفرم فراهم کرده است:
-
تأمین‌کنندگان منابع: افراد و سازمان‌ها می‌توانند منابع محاسباتی خود را در اختیار شبکه قرار دهند و پاداش دریافت کنند.
-
توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی: پژوهشگران و توسعه‌دهندگان می‌توانند از منابع محاسباتی برای توسعه و اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده کنند.
-
اعضای جامعه: علاقه‌مندان می‌توانند به جامعه‌ی اینفرا‌‌اکس بپیوندند، از آخرین تحولات باخبر شوند و در آینده در فرآیندهای تصمیم‌گیری مشارکت داشته باشند.
زمینه‌ی بازار
اینفرا‌‌اکس وارد بازاری شده که در آن تقاضا برای منابع محاسباتی هوش مصنوعی به‌سرعت در حال افزایش است، درحالی‌که کنترل آن عمدتاً در دست چند شرکت بزرگ فناوری قرار دارد. برخی عوامل مؤثر در این زمینه عبارت‌اند از:
-
رشد شدید تقاضا برای منابع محاسباتی، به‌ویژه برای آموزش مدل‌های زبانی بزرگ و سیستم‌های یادگیری عمیق
-
نگرانی از تمرکز قابلیت‌های هوش مصنوعی در اختیار تعداد محدودی از نهادهای قدرتمند
-
افزایش هزینه‌ی سخت‌افزارهای تخصصی مانند GPU و TPU که برای توسعه‌ی هوش مصنوعی ضروری هستند
-
علاقه‌مندی فزاینده به مدل‌های متن‌باز به‌عنوان جایگزینی برای سیستم‌های مالکیتی
از دیگر پروژه‌های فعال در حوزه‌ی محاسبات توزیع‌شده و هوش مصنوعی غیرمتمرکز می‌توان به شبکه گولم (Golem Network)، شبکه رندر (Render Network) و ابتکارات مختلف مبتنی بر بلاک‌چین اشاره کرد. تمایز اینفرا‌‌اکس در تمرکز ویژه‌اش بر پروژه‌های هوش مصنوعی و همچنین پیشینه‌ی بنیان‌گذارش در هر دو حوزه‌ی هوش مصنوعی و سیستم‌های غیرمتمرکز است.
نظرات کاربران