La Fondation Render Network a lancé Dispersed, une plateforme de calcul GPU distribuée visant à alléger les contraintes croissantes de l’infrastructure cloud centralisée à mesure que les charges de travail mondiales d’intelligence artificielle (IA) s’étendent.
Render Network cible les goulets d'étranglement du cloud avec une plateforme GPU distribuée.

Render Network s’étend avec la plateforme de calcul dispersée pour l’IA
La plateforme, approuvée par les propositions de gouvernance RNP-019 et RNP-021, agrège des milliers d’unités de traitement graphique géographiquement distribuées en une seule couche de calcul, offrant un accès à la demande pour les charges de travail IA et polyvalentes sans dépendance aux hyperscalers centralisés.
Selon la fondation, Dispersed est conçu pour répondre à la capacité limitée, aux coûts croissants et à l’accès restreint auxquels sont confrontés les développeurs et les entreprises utilisant les fournisseurs de cloud traditionnels. Dispersed permettrait aux organisations de choisir les GPU en fonction des exigences spécifiques de la tâche tout en conservant le contrôle sur les modèles et les données.
OTOY Studio, un environnement de création mélangeant des flux de travail 3D avec des outils d’IA, déplace une partie de ses processus de production d’images et de vidéos vers le réseau. Scrypted Network se prépare également à déployer des agents autonomes d’IA qui sourcent les ressources de calcul de façon dynamique selon les besoins, indiquant que l’infrastructure GPU distribuée est testée au-delà des cas d’utilisation expérimentaux.
Le Render Network prévoit d’intégrer jusqu’à 1 000 GPU de qualité entreprise, y compris les modèles Nvidia H100 et H200, les systèmes AMD MI300, les GPU Intel Data Center Max et les LPUs Groq. Ces ressources sont exploitées par des opérateurs de nœuds indépendants dans le monde entier, qui reçoivent une compensation basée sur des jetons liée à l’achèvement et à la disponibilité des travaux, élargissant l’offre de calcul grâce à une participation décentralisée.
Render Network lui-même est un marché de rendu GPU décentralisé qui connecte les créateurs et les développeurs avec des ressources de calcul inactives. Fondé par Jules Urbach et lancé publiquement en 2020, le réseau s’est initialement concentré sur le rendu 3D et les effets visuels, mais a de plus en plus pris en charge les charges de travail d’apprentissage automatique et d’IA générative.
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Le réseau fonctionne avec son jeton utilitaire natif, RENDER, qui facilite les paiements pour les services de calcul, récompense les opérateurs de nœuds et permet la participation à la gouvernance. Les données du marché montrent que RENDER se négocie à environ 1,55 $ ce week-end, avec une capitalisation boursière proche de 806 millions de dollars. Le jeton a affiché un modeste gain de 1,35 % au cours de la dernière journée, mais reste en baisse d’environ 3,35 % sur sept jours et d’environ 29 % au cours du mois dernier, reflétant la volatilité plus large des jetons d’IA.
Les statistiques montrent que bien que les jetons axés sur l’IA reprennent un peu de souffle aujourd’hui, un coup d’œil à long terme raconte une histoire bien moins flatteuse, avec la plupart du secteur encore en difficulté face à une performance de marché faible. RENDER s’inscrit parfaitement dans ce schéma. Depuis son plus haut historique de 13,53 $ le 17 mars 2024, le jeton a perdu plus de 88 % de sa valeur.
FAQ 🧠
- Qu’est-ce que Dispersed ?
Dispersed est une plateforme de calcul GPU distribuée lancée par la Fondation Render Network pour soutenir les charges de travail IA et polyvalentes. - Qui a approuvé le lancement de Dispersed ?
La plateforme a été approuvée par les propositions de gouvernance RNP-019 et RNP-021 de Render Network. - Qu’est-ce que Render Network ?
Render Network est un marché de GPU décentralisé connectant les créateurs et les développeurs avec des ressources de calcul inactives. - À quoi sert le jeton RENDER ?
RENDER est utilisé pour les paiements, les incitations aux opérateurs et la participation à la gouvernance au sein du réseau.
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