NEB:博客分享 | 集中式、分布式和去中心化AI計算有何不同？

NBAI官方Blog發布最新原創文章：“集中式、分布式和去中心化人工智能計算有什么不同”，作者：IvanNonveiller&LéandreLarouche。

原文鏈接：

https://blog.nbai.io/what-is-the-difference-between-centralized-distributed-and-decentralized-ai-computing/

背景知識：

集中式計算，其終端是客戶機，數據全部存儲在中央系統，由數據庫管理系統進行管理，所有的處理都由該大型系統完成，終端只是用來輸入和輸出。終端自己不作任何處理，所有任務都在主機上進行處理。

分布式計算，又譯為分散式運算。分布式系統是一組計算機，透過網上相互連接傳遞消息與通信后并協調它們的行為而形成的系統。組件之間彼此進行交互以實現一個共同的目標。把需要進行大量計算的工程數據分割成小塊，由多臺計算機分別計算，再上傳運算結果后，將結果統一合并得出數據結論的科學。

去中心化計算，是把硬件和軟件資源分配到每個工作站或辦公室的計算模式。相比之下，集中式計算則是將大部分計算功能從本地或者遠程進行集中計算。去中心化計算是一種現代化的計算模式。

智云鏈Orion云平臺，集結全球礦工,激活全球閑散的AI算力資源,將浪費資源的哈希計算力轉化為高效率的AI算力，為企業及高校用戶提供低價AI算力資源，為用戶搭建去中心化AI應用程序提供速度優化，算力費用僅為使用亞馬遜等公司GPU算力的30%。

英國比特幣博客主持人 Peter McCormack 宣布退出 Twitter:金色財經消息，曾買下貝德福德足球俱樂部的英國比特幣博客主持人 Peter McCormack 宣布退出 Twitter，之后他的賬號將由其博客團隊運營。Peter McCormack 表示，他每天都浪費太多時間在無意義的討論以及閱讀刻薄的評論中，之后將刪除 Twitter 應用，但依然可以通過電子郵件與他聯系。

Peter McCormack 此前曾因公開表示澳本聰CSW 并非比特幣發明者中本聰而被 CSW 以誹謗的罪名起訴。[2022/3/21 14:09:15]

集中式、分布式和去中心化AI計算

有何不同？

WhatistheDifferenceBetween

Centralized,DistributedandDecentralizedAIComputing?

在人工智能(AI)背景下闡明不同類型的計算。

2009年，谷歌大腦開始使用NvidiaGPU創建功能強大的域名系統，深度學習經歷了一場大爆炸。GPU非常適合于機器學習中涉及的矩陣/矢量數學，能夠將深度學習系統的速度提高100倍以上，將運行時間從幾周縮短到幾天。

從那以后，人工智能以驚人的速度改變著我們的社會。自動推薦和建議約占人們在Netflix上觀看的內容的75％以及人們在亞馬遜上購買的內容的35％以上。Facebook正在使用人工智能來識別帖子，照片和視頻的內容，并向用戶顯示相關內容，以及過濾掉垃圾郵件。它在分布式環境中的應用，如互聯網，電子商務，移動通信，無線設備和分布式計算不斷增加，現在為工業和研究部門提供了巨大的經濟潛力。

金融博客零對沖評美國通脹數據：通脹同比增長6.8%，與預期一致:12月10日消息，金融博客零對沖評美國通脹數據：通脹同比增長6.8%，與預期一致，是1982年以來最快的增長速度。聯邦基金利率期貨已完全定價美聯儲6月加息，同時5月會議前加息的概率提高到了70%，2022年的預計加息次數也增加到了近三次；但值得注意的是美國國債收益率出現了下降，因6.8%未達到市場實際預期的7.0%水平。對持“通脹暫時性”觀點的人們的另一個打擊是，通貨膨脹的驅動因素越來越廣泛，而不僅僅是受疫情影響的少數因素。最后，盡管白宮自豪地吹噓工資增長，但11月實際工資連續第八個月下降，美國人的生活水平隨之下降。[2021/12/11 7:31:53]

三種類型的AI計算

今天，大多數帶有GPU的個人計算機可以用于分布式和去中心化計算、求解方程式以及為人工智能提供算力。三種主要不同類型的人工智能計算是集中式、分布式和去中心化。讓我們在深入研究他們之前，先進行簡單比較。

在集中式環境中，所有的計算都在一個特定的計算機系統上完成，例如用于處理數據的專用服務器。然而，在分布式場景中，計算被分配給多個計算機，這些計算機聯合起來解決任務。例如，大量數據可以被分割并發送到特定的計算機，然后這些計算機將進行計算。

另一方面，分布式計算意味著并非所有事務都在同一位置處理，但是分布式處理器仍然處于單個實體的控制之下。你可以把它想象成一個加油站:雖然你可以從殼牌公司的不同分支機構獲得你的天然氣，但是資源仍然由同一家公司分銷。

動態 | IMF在新博客文章中闡述采用穩定幣的利弊:國際貨幣基金組織（IMF）最近發布了題為“數字貨幣的崛起”的博客文章，其中概述了采用新的數字支付方法（包括穩定幣）所帶來的潛在利益和風險。在IMF的分析中，銀行可能會失去其作為中間人的角色，因為公眾將轉向穩定幣供應商。然而，銀行不會消失，因為他們可能會嘗試通過自己創新來競爭。該博客進一步指出，科技巨頭的新壟斷可能會有所發展。因此，科技公司可以利用他們的網絡來回避競爭對手并將數據貨幣化。IMF還指出，政策制定者需要加強消費者保護和金融穩定以及存在失去“鑄幣稅”的可能性。在受通貨膨脹影響的國家，外幣穩定幣可以取代當地貨幣，隨后可能破壞貨幣政策和金融發展。IMF稱，穩定幣還可以促進非法活動，包括洗錢和恐怖主義融資。與此同時，IMF認為，穩定幣可以實現區塊鏈資產的無縫支付、降低交易成本并提高交易速度。[2019/9/20]

去中心化計算最終意味著沒有一家公司能夠控制處理。就其定義而言，去中心化計算意味著數據分布在不同的機器中，供不同的計算機執行任務。這種類型的計算消除了任何一方聚集大量數據的可能性。

分布式計算在數據處理和信息融合中發揮著越來越重要的作用。電子商務、移動通信和無線設備等行業嚴重依賴分布式計算來執行運營所需的計算任務。

集中式計算

集中式計算的典型例子是NFS(網絡文件系統)。有一臺NFS文件服務器計算機實際上承載著所有文件系統數據和元數據。客戶端計算機運行客戶端組件(NFS客戶端)，該組件允許計算機在各自的操作系統上本地安裝遠程文件系統。

V神談比特幣：曾有人出價每篇5個幣讓我給他博客寫文章:以太坊創始人Vitalik Buterin在接受記者采訪時表示：“曾經有人出價每篇5個幣讓我給他的比特幣博客寫文章，這筆收入讓我覺得是個好買賣，真正讓我醍醐灌頂的是，人們居然可以創造一個新的金融體系。”[2018/5/28]

在集中式方案中，客戶端計算機連接到服務器計算機(也稱為主計算機)，并提交請求。NFS客戶端截取對應于NFS裝載的文件系統請求，并使用RPC通過網絡將它們發送到NFS文件服務器。

這里的要點是，客戶不一定要輕量級。事實上，在緩存元數據方面，NFS客戶端可以非常積極，并且它們實現了大量優化以減少到服務器的往返次數。要理解的關鍵概念是，所有NFS客戶端在很大程度上依賴于承載文件系統數據的NFS服務器。客戶端計算機上的文件系統操作請求不會在本地處理。這些文件通過網絡發送到遠程文件服務器，因此客戶端機器與處理所有文件系統請求的服務器機器緊密耦合。

集中式計算的另一個例子是托管所有業務邏輯、運行數據庫等的web應用服務器。各種客戶機連接到web應用服務器，并通過HTTP應用層協議發送/接收請求/響應(當然，在HTTP下面通過TCP運行)。客戶端并不運行任何類型的軟件。它們通常是瘦客戶端，主要負責演示邏輯，例如顯示結果和允許用戶自定義UI。然而，所有核心應用邏輯都在運行在web應用服務器上的軟件中。

然而，集中式計算有很大的缺點，包括單點故障和有限的可擴展性。例如，如果服務器機器停機，客戶端可能會變得無用，因為沒有遠程服務器來處理請求，并且客戶端本身沒有足夠的能力在這種故障的情況下保持服務。如果客戶端不負責運行任何核心邏輯，并且高度依賴于服務器，則在服務器出現故障的情況下，這種系統的可用性會完全受損。

金融博客Zerohedge：有人認為幣市這一波暴跌是俄羅斯寡頭拋售比特幣換美元所致:金融博客Zerohedge稱，這一波數字貨幣下跌的催化劑尚不明確，不過有些人認為俄羅斯寡頭正在拋售數字貨幣以獲取美元，而另一些人則認為這是在俄羅斯可能進一步承壓導致數字貨幣崩盤之前先行賣出。[2018/4/9]

在可擴展性方面，所有核心應用程序邏輯都獨立于一臺服務器。因此，我們可以想象的唯一擴展系統的方法是垂直擴展，向服務器添加更多存儲、I/O帶寬和處理能力(CPU數量、內核數量)。服務器越強大，整個系統的性能就越好。問題在于難以創建，維護和依賴單個計算機來解決所有的問題。最終，通過添加更多硬件來擴展單個機器的嘗試可能不具有成本效益。

為了解決這個問題，向系統中添加另一個計算節點可能更合理，這意味著通過添加另一臺計算資源剛好夠用的機器來橫向擴展(也稱為水平擴展)。如果只有一個系統，并且具有給定數量的資源和處理能力，例如內核數量，那么就只有有限的客戶端請求可以并行處理。在高活動期間，單個服務器模型將很快成為瓶頸，因為很難跟上并發用戶請求的涌入，以及系統可以真正處理請求數量。

分布式計算

在分布式計算系統中，是由多個客戶端機器一起工作來解決一項任務。分布式系統擁有多臺客戶機，通常配備輕量級軟件代理，而不是優于所有客戶機并從屬于所有客戶機的主計算機。在這種情況下，盡管共享實現目標所需的信息，但所有客戶端機器都自主工作。

分布式計算系統的一個例子是SETI研究所，該機構收集衛星圖像，試圖尋找外星生命，然后將大量數據分發給世界各地的計算機，由計算機進行分析，并將其發送回SETI。這里的關鍵是沒有一臺計算機能夠處理如此大量的數據。然而，分布式計算系統的可擴展性使得這成為可能。

分布式計算最有價值的優勢是它提供了近乎無限的可擴展性，并且沒有單點故障。與集中式計算系統不同，分布式環境可以處理所有SETI的數據，而不會由于一臺計算機的故障而導致操作關閉。如果一臺客戶機出現故障，計算網絡的其余部分可以安全地繼續運行。

分布式計算系統的其他好處包括降低了操作成本以及提高了性能、可靠性和透明度。

去中心化計算

在去中心化計算中，沒有一臺服務器單獨負責所有處理。該體系結構允許在多個計算節點(也稱為機器)之間分配工作負載，并且每個計算節點都同樣能夠為請求提供服務。

去中心化計算的最佳例子是Cassandra數據存儲。在這個模型中，數據存儲在多個節點上，客戶端請求可以到達任何節點(可能是地理位置最近的節點，以最小化延遲)。實際上沒有任何單點故障，因為客戶端機器不依賴單個服務器來滿足所有請求。相反，該系統包括多個節點，這些節點仍然可用于處理用戶請求。

去中心化計算的主要優勢是我們可以通過增加更多節點來擴展系統，從而增加計算能力和容錯能力。然而，在去中心化計算中，心理模型并不容易。因為現在我們有更多的機器，我們也有更多的問題要處理。事實上，去中心化計算在某種程度上與分布式計算非常相似。在分散和分布式人工智能計算中，用戶通常需要在兩個空間中處理同一組問題和挑戰。

可以預料，去中心化系統容易導致復雜的問題，如副本管理以及跨數據拷貝和多個節點的一致性維護。因此，在著手設計去中心化系統之前，理解和內化分布式系統的基本概念是很重要的。用戶應該了解所有領域中眾所周知的挑戰。

Orion云平臺

Orion云平臺是一個基于區塊鏈的、以人工智能為中心的分布式超級算力平臺，旨在滿足復雜人工智能計算對算力不斷增長的需求。該平臺由NebulaAI開發，這是一家總部位于蒙特利爾的創業公司，與Concordia和McGill大學合作。

Orion云平臺的計算資源來自個人以及挖礦公司、游戲公司等所擁有的基于GPU的分布式計算資源，將使得全世界的閑散算力能夠得到共享。與此同時，NebulaAI為AI公司和高校等算力需求方提供的算力費用大大低于傳統計算供應商的費用。

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目前公司設有BlockChain、AI、Platform，Marketing等部門，擁有各項技術的高端人才，另外還設有培訓學校和全球志愿者招募計劃，源源不斷地為團隊輸送后備人才儲備。

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