Render Network mira a risolvere i collo di bottiglia del cloud con una piattaforma GPU distribuita.

Render Network si Espande con la Piattaforma di Calcolo AI Disperso

La piattaforma, approvata attraverso le proposte di governance RNP-019 e RNP-021, aggrega migliaia di unità di elaborazione grafica distribuite geograficamente in un unico strato di calcolo, offrendo accesso su richiesta per carichi di lavoro AI e di uso generale senza dipendere da hyperscaler centralizzati.

Secondo la fondazione, Dispersed è progettato per affrontare la capacità limitata, i costi crescenti e l’accesso ristretto riscontrati da sviluppatori e imprese che utilizzano fornitori di cloud tradizionali. Dispersed afferma di consentire alle organizzazioni di selezionare GPU basate su requisiti specifici dei compiti mantenendo il controllo sui modelli e sui dati.

Il sistema, ha spiegato la fondazione venerdì, è strutturato per evitare il lock-in del fornitore e interfacce di programmazione delle applicazioni opache che possono limitare la flessibilità di distribuzione. Il team ha notato che i carichi di lavoro di produzione iniziali sono già in fase di test da parte di utenti pilota tra cui OTOY Studio e Scrypted Network, entrambi pianificano di eseguire flussi di lavoro AI e creativi sulla piattaforma.

OTOY Studio, un ambiente di creazione che mescola flussi di lavoro 3D con strumenti AI, sta spostando una parte dei suoi processi di produzione di immagini e video sulla rete. Scrypted Network si sta preparando anche a distribuire agenti AI autonomi che selezionano dinamicamente risorse di calcolo secondo necessità, indicando che l’infrastruttura GPU distribuita viene testata oltre ai casi d’uso sperimentali.

La Render Network prevede di integrare fino a 1.000 GPU di livello enterprise, inclusi modelli Nvidia H100 e H200, sistemi AMD MI300, GPU Intel Data Center Max, e Groq LPU. Queste risorse sono gestite da operatori di nodi indipendenti in tutto il mondo che guadagnano compensi basati su token legati al completamento e alla disponibilità dei lavori, espandendo l’offerta di calcolo attraverso la partecipazione decentralizzata.

Render Network stessa è un mercato di rendering GPU decentralizzato che connette creatori e sviluppatori con risorse informatiche inattive. Fondata da Jules Urbach e lanciata pubblicamente nel 2020, la rete era inizialmente focalizzata sul rendering 3D e sugli effetti visivi, ma ha gradualmente supportato carichi di lavoro di apprendimento automatico e AI generativa.

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La rete opera utilizzando il suo token di utilità nativo, RENDER, che facilita i pagamenti per i servizi di calcolo, ricompensa gli operatori di nodi e permette la partecipazione alla governance. I dati di mercato mostrano RENDER scambiato a circa $1.55 questo weekend, con una capitalizzazione di mercato vicino a $806 milioni. Il token ha registrato un modesto guadagno dell’1.35% nell’ultimo giorno ma rimane in calo di circa il 3.35% su sette giorni e circa il 29% nell’ultimo mese, riflettendo una volatilità più ampia tra i token AI.

Le statistiche mostrano che, mentre i token focalizzati sull’AI stanno riprendendo un po’ di respiro oggi, guardando più lontano racconta una storia meno lusinghiera, con la maggior parte del settore che ancora inciampa in una debole performance di mercato. RENDER si inserisce perfettamente in quel modello. Dal suo massimo storico di $13.53 del 17 marzo 2024, il token ha perso oltre l’88% del suo valore.

FAQ 🧠

• Cos’è Dispersed?
  Dispersed è una piattaforma di calcolo GPU distribuita lanciata dalla Render Network Foundation per supportare i carichi di lavoro AI e di uso generale.
• Chi ha approvato il lancio di Dispersed?
  La piattaforma è stata approvata attraverso le proposte di governance RNP-019 e RNP-021 di Render Network.
• Cos’è Render Network?
  Render Network è un mercato di GPU decentralizzato che connette creatori e sviluppatori con risorse informatiche inattive.
• A cosa serve il token RENDER?
  RENDER è utilizzato per pagamenti, incentivi agli operatori e partecipazione alla governance all’interno della rete.