CPU не другорядні в AI: як децентралізовані мережі обчислень змінюють гру
CPU вражають тим, для чого вони були створені: гнучкі логічні операції. Вони спроєктовані для виконання однієї або декількох завдань одночасно — але надзвичайно добре. Це може звучати не так ефектно на фоні величезного паралелізму GPU, проте багатьом AI-задачам не потрібна така «важка артилерія».
Візьмімо автономні агенти — ті розумні інструменти, що використовують штучний інтелект для пошуку в мережі, написання коду або планування проєктів. Звісно, саму велику мовну модель можуть запускати на GPU, але все пов’язане з логікою, плануванням і прийняттям рішень цілком спокійно працює на CPU.
Навіть інференс (тобто безпосереднє використання моделі після тренування) цілком може здійснюватися на CPU, особливо якщо моделі компактні, оптимізовані або коли не потрібна ультранизька затримка.
CPU здатні впоратися з безліччю AI-завдань на відмінно. Проте ми так зациклилися на продуктивності GPU, що пропускаємо ту обчислювальну потужність, яка вже є прямо перед нами.
Нам не потрібно постійно створювати дорогі нові дата-центри з купою GPU, щоб задовольнити зростаючий попит на AI. Треба просто ефективніше використовувати те, що вже є.
Ось де стає справді цікаво. Бо тепер ми маємо спосіб зробити це реально.
Як децентралізовані мережі обчислень змінюють гру
DePIN (децентралізовані мережі фізичної інфраструктури) — це реальне рішення. Назва звучить складно, але ідея проста: люди надають у мережу свою невикористану обчислювальну потужність (наприклад, простаять CPU), яка об’єднується в глобальний пул для будь-якого охочого.
Замість того щоб орендувати час на централізованих GPU-кластерах хмарних провайдерів, ви можете запускати AI-навантаження на децентралізованій мережі CPU по всьому світу. Такі платформи створюють шар peer-to-peer обчислень, де завдання розподіляються, виконуються та перевіряються безпечно.
У цієї моделі є кілька очевидних переваг. По-перше, це значно дешевше. Не потрібно платити захмарні ціни за оренду дефіцитного GPU, якщо CPU впорається не гірше. По-друге, вона природно масштабується.
Доступні ресурси обчислювань зростають із тим, як дедалі більше людей приєднують свої машини до мережі. По-третє, ця модель наближає обчислення до «краю мережі». Завдання виконуються на пристроях поблизу джерела даних, що знижує затримку та підвищує приватність.
Уявіть це як Airbnb для обчислень. Замість того щоб будувати все нові та нові «готелі» (дата-центри), ми краще використовуємо вже наявні «вільні кімнати» (простійні CPU), які стоять простою в усьому світі.
Змінивши підхід і направляючи AI-навантаження до найвідповіднішого процесора — GPU, коли це справді необхідно, і CPU, коли вистачає його потужностей, — ми відкриваємо шлях до масштабування, ефективності та стійкості.
Підсумок
Час припинити ставити CPU в положення другорядних учасників у світі AI. Так, GPU критично важливі — тут без сумніву. Але CPU є скрізь, їхнє завантаження здебільшого низьке, а вони цілком здатні забезпечувати роботу багатьох AI-процесів.
Замість того щоб витрачати ще більше коштів на подолання недостачі GPU, ставмо собі розумніше запитання: а чи використовуємо ми вже наявні обчислювальні ресурси?
Зі зростанням кількості децентралізованих платформ, які підключають простійні CPU до економіки AI, маємо величезну можливість переосмислити, як ми масштабуємо AI-інфраструктуру. Справжня межа — не лише доступність GPU, а й наше мислення. Ми настільки звикли гнатися за «топовим» залізом, що не помічаємо прихований потенціал, котрий уже сидить без діла по всій мережі.
Думка автора: Наман Кабра, співзасновник та генеральний директор NodeOps Network.
Ця стаття призначена виключно для загального ознайомлення та не є юридичною чи інвестиційною порадою. Погляди та думки, викладені тут, належать виключно автору і не обов’язково відображають позицію CryptoAcademy.
