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Aethir與GAIB和GMI Cloud合作,推出由H200 GPU驅動的去中心化AI運算
星球君的朋友们
Odaily资深作者
2024-10-29 13:30
本文約1418字,閱讀全文需要約3分鐘
此次合作也將使GPU資源在全球範圍內更易於存取且更具成本效益。

Aethir 與 GAIB 和 GMI Cloud 宣布合作

去中心化雲端基礎設施供應商Aethir已與 AI 運算經濟層GAIB以及專注於AI 和AGI 的雲端服務供應商GMI Cloud 合作,將最先進的H200 Tensor Core GPU 整合到其去中心化運算生態系統中。這標誌著H200 GPU 在Web3 領域首次投入生產,為企業和開發人員提供了高效能運算技術。

H200 Tensor Core GPU 是最新的高效能圖形處理單元(GPU),專為加速AI 和機器學習工作負載而設計。 H200 基於創新的Hopper 架構構建,與前代產品H100 相比,在記憶體容量、頻寬和運算效率方面均有顯著提升。這些增強功能使H200 成為企業和開發人員處理複雜深度學習和生成式AI 應用的理想選擇。此外,此次合作也將使GPU 資源在全球範圍內更易於存取且更具成本效益。

透過這項舉措,Aethir、GAIB 和GMI Cloud 將為企業客戶提供處理要求苛刻的GPU 任務所需的強大運算能力,包括大型語言模型(LLM) 訓練和AI 推理。這種集成為企業提供了一種存取最新GPU 技術的全新去中心化方式,加速了大規模AI 應用的開發。

GAIB 引入了一種由真實AI 現金流支持的新型收益資產。 GMI Cloud 在GAIB 網路上質押實體H200 GPU,然後將其再質押到Aethir,使這些運算資源可供任何需要它們的人使用。未來,GAIB 將把這些GPU 及其收益代幣化並上鍊。這將使用戶能夠直接投資、交易和擁有GPU 作為資產。透過購買GPU NFT,用戶可以獲得由支援Web2 和Web3 AI 需求的底層GPU 產生的獎勵和效益。

作為此次合作的重要合作夥伴,GMI Cloud 也利用其在雲端技術方面的專業知識和技術資源,在優化將H200 GPU 整合到去中心化網路中方面發揮著至關重要的作用。 GMI 在雲端基礎設施方面的豐富經驗確保了H200 GPU 的潛力能夠實現,推動了AI 開發的創新並提高了全球開發人員的可近性。

GMI Cloud 創辦人兼執行長Alex Yeh 表示:「我們的使命是透過高效、按需的GPU雲為人類在AI 方面的雄心賦能。我們不只是在建立雲,我們還在創造Al 時代的支柱。

Aethir 執行長Daniel Wang 表示: 「透過此次整合,我們在全球範圍內提供企業級分散式GPU 運算。透過利用我們龐大的網絡,我們為下一代人工智慧開發人員提供了所需的工具,以高效建置、訓練和部署強大的模型。

GAIB 執行長Kony 表示: 「GAIB 正在透過建構一個經濟層,將GPU 轉變為流動性強、可交易的收益資產,從而解決投資非流動性運算資產和高進入門檻的挑戰。這種方法釋放了新的投資機會,提高了市場效率,並加速了人工智慧經濟的成長。

關於Aethir

Aethir 是一家專注於AI 的企業級「GPU-as-a-service」服務供應商。其去中心化的雲端運算基礎設施使GPU 供應商能夠與需要強大GPU 來處理苛刻的AI/ML 工作負載的企業建立聯繫。憑藉著不斷成長的超40, 000 個頂級GPU 網路(包括超3, 000 個NVIDIA H100),Aethir 可隨時隨地提供大規模的企業級GPU 運算。

在Framework Ventures、Merit Circle、Hashkey、Animoca Brands、Sanctor Capital 和Infinity Ventures Crypto (IVC) 等投資者的支持下,Aethir 已獲超1.4 億美元的融資,為去中心化計算的未來鋪路。

關於GAIB

GAIB 旨在成為未來 AI 運算的經濟層。該公司正在透過將GPU 及其相關收益代幣化來創建一種新型收益資產。 GAIB 這個名字不僅受到電影《沙丘》(Dune)的啟發——未知或未來(he unseen or the future),還專注於三個領域:GPU、AI 和金融化。 GPU 是AI 時代的新資產,計算是AI 時代的新貨幣。就像《沙丘》中的香料一樣,GAIB 正在解放價值數萬億美元的AI 和計算市場

誰控制了計算,誰就控制了宇宙。真正實現 AiFi、代幣化GPU、GPU 支援的穩定幣等。

關於GMI Cloud

GMI Cloud 正在為 AI 驅動的未來奠定基礎,確保未來的技術將推動我們的世界向前發展。

GMI Cloud 不僅僅是裸機,它還使用戶能夠在最先進的模型上進行訓練、微調和運行推理。它的叢集已準備好使用高度可擴展的GPU 容器和預先配置的流行ML 框架。


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