Галузь штучного інтелекту стикається зі значними викликами, включаючи високу вартість та обмежену доступність обчислювальних ресурсів. Навчання та розгортання моделей штучного інтелекту потребує значної потужності GPU, часто дорога та недоступна для багатьох користувачів. Крім того, існує відсутність прозорості та перевірки в процесах штучного інтелекту, що призводить до проблем довіри та неефективності.

Hyperbolic розв'язує ці проблеми, використовуючи децентралізовану технологію. Створюючи децентралізований ринок GPU, Hyperbolic робить обчислювальні ресурси більш доступними та доступними. Цей ринок дозволяє користувачам орендувати простір неактивного GPU від різних постачальників, зменшуючи витрати і збільшуючи доступність. Крім того, Hyperbolic вводить доказ вибіркового вибіркового (PoSP) для надійних обчислень штучного інтелекту та використовує spML та Децентралізовану операційну систему Hyperbolic (Hyper-dOS) для оптимізації навчання та впровадження моделей штучного інтелекту.

Що таке Гіперболічний?

Джерело: веб-сайт Гейт

Hyperbolic — це децентралізована платформа, розроблена для революції в доступі до штучного інтелекту та обчислювальних ресурсів. За своєю суттю Hyperbolic створює маркетплейс, де користувачі можуть орендувати незадіяні потужності графічного процесора у різних постачальників. Такий підхід забезпечує ефективне використання ресурсів, значно знижуючи витрати, пов'язані з високопродуктивними обчисленнями. Децентралізуючи доступність потужності графічного процесора, Hyperbolic дозволяє ширшому колу користувачів брати участь у розробці та розгортанні штучного інтелекту, руйнуючи бар'єри, які традиційно обмежували доступ до цих технологій. Компанія Hyperbolic була заснована Доктор Джаспер ЧаніДоктор Ючен Цзін.

Місія та візія Гіперболічного

Місія Hyperbolic полягає в тому, щоб демократизувати доступ до штучного інтелекту та обчислювальних потужностей, роблячи ці ресурси доступними для всіх, незалежно від їхніх фінансових чи технічних можливостей. Бачення полягає в тому, щоб створити прозору, ефективну та децентралізовану екосистему, яка сприяє інноваціям та співпраці в галузі штучного інтелекту. Використовуючи технологію блокчейн і децентралізовані принципи, Hyperbolic прагне побудувати майбутнє, в якому розвиток штучного інтелекту буде більш інклюзивним і справедливим.

Користувачі Гіперболічної

• Компанії: Підприємства можуть використовувати Hyperbolic для ефективного тренування та впровадження моделей штучного інтелекту, зменшуючи оперативні витрати та прискорюючи ініціативи у галузі штучного інтелекту.
• Дослідники: Академічні та промислові дослідники отримують доступ до доступних обчислювальних ресурсів, що дозволяє їм проводити високорівневі дослідження в галузі штучного інтелекту без фінансового тягаря традиційних витрат на графічні процесори.
• Центри обробки даних: Центри обробки даних можуть монетизувати свій простір для неактивного використання графічних процесорів, здаючи його в оренду на ринку Hyperbolic, перетворюючи невикористані ресурси в джерело доходу.
• Особи: хобісти, студенти та незалежні розробники користуються доступними інструментами та ресурсами штучного інтелекту, що дозволяє їм експериментувати, навчатися та інновувати без значних фінансових вкладень.

Технологія за гіперболою

Proof of Sampling (PoSP)

Proof of Sampling (PoSP) - це протокол перевірки, призначений для забезпечення цілісності та надійності обчислень ШІ у децентралізованих системах. PoSP використовує метод вибіркового перевірки для перевірки транзакцій та взаємодій даних, що значно знижує обчислювальне навантаження порівняно з традиційними методами перевірки. Завдяки використанню принципів грошової теорії, PoSP спонукає учасників діяти чесно, що покращує загальну надійність мережі.

Як працює доказ вибіркового

PoSP працює, вибираючи випадкові вибірки з набору даних або обчислювального завдання та перевіряючи ці вибірки, а не весь набір даних. Використовуючи теоретико-ігрову модель, відому як чиста стратегія Nash Equilibrium, PoSP заохочує всіх учасників діяти чесно, підвищуючи надійність і надійність мережі. Цей метод зменшує обсяг даних, які потрібно обробити, роблячи процес верифікації більш ефективним. Учасники мережі зацікавлені в наданні точних зразків, оскільки нечесна поведінка може бути виявлена за допомогою статистичного аналізу. При виявленні розбіжностей накладаються штрафні санкції, які гарантують, що більшість учасників діють чесно.

spML

spML - це механізм підтвердження, призначений для вирішення недоліків попередніх систем (zkML та opML) шляхом оптимізації процесу перевірки інференції штучного інтелекту в децентралізованих мережах. Протокол spML використовує простий, але ефективний метод, щоб забезпечити як швидку обробку, так і високий рівень безпеки без обчислювальних витрат і складності, пов'язаної з zkML, або вразливості до шахрайства, що була помічена в opML.

Як працює spML

Протокол починається, коли користувач надсилає вхід зі своїм цифровим підписом на випадково вибраний сервер, відомий як Сервер А. Сервер А обробляє вхід та повертає вихід разом із його хешем, також підписаним для підтвердження його автентичності. Для забезпечення надійності висновку протокол може випадковим чином залучати додатковий сервер, Сервер Б, щоб незалежно перевірити вихід. Це відбувається з попередньо визначеною ймовірністю; якщо Сервер Б не вибраний, Сервер А отримує винагороду, і транзакція успішно завершується.

Якщо в процесі залучено сервер B, він обробляє той самий ввід і відсилає свій вихід та хеш користувачеві. Користувач порівнює обидва хеші. Якщо вони співпадають, вказуючи на однакові результати, обидва сервери отримують винагороду. Якщо хеші відрізняються, що вказує на можливу розбіжність або шахрайство, користувач розсилає цю інформацію всій мережі. Мережа, що складається з кількох вузлів, голосує за розгляд претензії згідно з принципом більшості. Санкції накладаються на будь-яку недобросовісну сторону для забезпечення цілісності та довіри системи.

Гіперболічна децентралізована операційна система (Hyper-dOS)

Hyper-dOS - це децентралізована операційна система, яка управляє та оркеструє ресурси у межах екосистеми Hyperbolic. Вона забезпечує розподіл та ефективне виконання обчислювальних завдань по всій мережі. Hyper-dOS відіграє важливу роль у підтримці продуктивності та масштабованості децентралізованої інфраструктури Hyperbolic, забезпечуючи безшовну інтеграцію та функціонування різних послуг штучного інтелекту. Шляхом координації виділення ресурсів, Hyper-dOS максимізує використання наявної обчислювальної потужності, забезпечуючи вчасне та ефективне виконання завдань.

Гіперболічна архітектура екосистеми

Джерело: блог Hyperbolic

Гіперболічний децентралізований оркестровий шар

Децентралізований оркестровий рівень є основою інфраструктури Hyperbolic. За допомогою децентралізованої операційної системи Hyper-dOS, цей рівень керує та оптимізує глобальну інфраструктуру GPU. Він інтегрує обчислювальну потужність з різних джерел, включаючи центри обробки даних, ферми для майнінгу, персональні комп'ютери та системи на місці.

Ключові особливості включають:

• Автомасштабування: Система може автоматично налаштовувати розмір кластерів GPU на основі поточного попиту, забезпечуючи ефективне використання ресурсів.
• Самовідновлення: Шар оркестрування може виявляти та відновлюватися від відмов автономно, забезпечуючи безперервну роботу без ручного втручання.
• Налагоджуваність: користувачі можуть налаштувати кластери відповідно до конкретних вимог, забезпечуючи гнучкість та адаптабельність для різних застосувань.

Шар штучного інтелекту

Цей рівень містить комплексний набір послуг та двигунів штучного інтелекту, що надають основні функціональні можливості для застосувань штучного інтелекту. Він підтримує широкий спектр завдань, від простої автоматизації до складних процесів оптимізації та покращення.

Ключові компоненти включають:

• Сервіси виведення: ці послуги дозволяють здійснювати прогнозування та приймати рішення в реальному часі за допомогою моделей штучного інтелекту з високою продуктивністю та точністю.
• Навчання моделей та настроювання: Інструменти для навчання та настроювання штучних інтелекту дозволяють розробникам адаптувати моделі до конкретних завдань та наборів даних, покращуючи їх ефективність.
• Оцінка моделі штучного інтелекту: це включає інструменти та критерії для оцінки продуктивності та точності моделей штучного інтелекту, що допомагає розробникам вдосконалювати свої моделі неперервно.

Верифікаційний та приватний шар

Рівень верифікації та конфіденційності забезпечує цілісність і конфіденційність обчислень штучного інтелекту. Він включає Proof of Sampling (PoSP) для перевірки точності обчислень, захищаючи від шахрайських дій. Крім того, цей рівень включає методи збереження конфіденційності для захисту конфіденційних даних під час обробки, гарантуючи, що дані користувачів залишаються безпечними та конфіденційними.

Гіперболічний блокчейн-шар

Шар блокчейну є основою безпеки та прозорості Hyperbolic. Він надає безпечний та не змінний реєстр для всіх транзакцій та взаємодій в екосистемі. Цей шар покращує довіру та обліковість, забезпечуючи прозоре реєстрування всіх дій. Він також підтримує розумні контракти, що дозволяють автоматизовані та безпечні угоди між сторонами, що спрощують операції та зменшують потребу в посередниках.

Рівень застосування

Прикладний рівень - це інтерфейс, за допомогою якого кінцеві користувачі взаємодіють з екосистемою Hyperbolic. Він включає різноманітні програми та інтерфейси користувача, розроблені таким чином, щоб бути інтуїтивно зрозумілими та доступними. Цей рівень гарантує, що як технічні, так і нетехнічні користувачі можуть легко отримати доступ до послуг Hyperbolic і використовувати їх. Програми на цьому рівні варіюються від простих інформаційних панелей користувача до складних середовищ розробки, що задовольняють широкий спектр потреб користувачів.

AI Інференція Hyperbolic

Інференція штучного інтелекту - це процес, за яким навчені моделі штучного інтелекту інтерпретують нові дані та приймають рішення на основі свого навчання. На відміну від фази навчання, яка передбачає вивчення шаблонів з великих наборів даних, інференція застосовує ці вивчені знання до нових, невидимих даних для генерації прогнозів або результатів. Можливості інференції штучного інтелекту Hyperbolic розроблені з урахуванням ефективності та масштабованості, використовуючи розподілену мережу ресурсів GPU для надання швидких та точних результатів. Цей розподілений підхід забезпечує можливість розподілу завдань інференції між кількома вузлами, покращуючи продуктивність та надійність.

Переваги інференції штучного інтелекту Hyperbolic

• Масштабованість: Децентралізована мережа може обробляти завдання із великим масштабом висновків, забезпечуючи послідовну продуктивність навіть під час пікового навантаження.
• Вартісна ефективність: Використовуючи вільні ресурси GPU, Hyperbolic знижує вартість ШІ-інференції, зроблюючи її доступнішою для більш широкого кола користувачів.
• Енергоефективність: Ефективне висновування знижує обчислювальні витрати та споживання енергії, сприяючи більш екологічним додаткам штучного інтелекту.

Гіперболічні відкриті моделі штучного інтелекту

Джерело: веб-сайт Hyperbolic

Hyperbolic надає доступ до різноманітних високопродуктивних відкритих AI моделей, що дозволяє розробникам використовувати передову технологію без високих витрат, пов'язаних з традиційними провайдерами. Деякі приклади доступних моделей включають:

• Моделі мови Vision (VLM), поєднуючи візуальне і текстове розуміння, такі як Qwen2-VL-7B-Instruct, Pixtral-12B та Qwen2-VL-7B
• Базові моделі, що надають доступ до сили фундаментального штучного інтелекту, такого як Llama 3.1–405B-BASE (BF16) та Llama 3.1–405B-BASE (FP8)
• Моделі текст-на-текст для завдань обробки природної мови, такі як Qwen2.5–Code-32B, Llama 3.2–3B, DeepSeek-V2.5, Llama 3.1–7B, Hermes–3-70B, Llama 3.1–405B, Llama 3.1–3B та Llama 3.1–88
• Моделі текст-до-зображення для розкриття вашої творчості за допомогою згенерованих штучним інтелектом візуальних елементів, таких як Flux 1 [dev], SDXL-1.0, Segmind SD–1B, Stable Diffusion–1.5 та SDXL-1.0-Turbo
• Моделі тексту-на-мову для додатків синтезу голосу, таких як Melo TTS.

Керівництво з доступу та використання моделей відкритого джерела

Щоб отримати доступ до та використовувати відкриті моделі штучного інтелекту Hyperbolic, слід дотримуватися цих кроків:

1. Створіть обліковий запис: Зареєструйтеся на платформі Hyperbolic, щоб мати доступ до доступних моделей.
2. Виберіть модель: Перегляньте список доступних моделей та оберіть ту, яка відповідає вашим потребам.
3. Розгорніть модель: Використовуйте децентралізовану інфраструктуру Hyperbolic для розгортання моделі, забезпечуючи її роботу на найкращому доступному обладнанні.
4. Інтегруйте з програмами: Використовуйте API моделі, щоб інтегрувати його з вашими програмами та створити безшовні можливості штучного інтелекту.

Гіперболічний ринок GPU

Гіперболічний ринок відеокарт - це децентралізована платформа, яка дозволяє користувачам орендувати вільні потужності відеокарт від різних постачальників. Цей ринок з'єднує тих, хто потребує обчислювальних потужностей для завдань штучного інтелекту, з тими, у кого є зайві ресурси відеокарт, створюючи вигідне та ефективне рішення для обох сторін. Використовуючи цей ринок, користувачі можуть отримати доступ до високопродуктивних відеокарт за частку від вартості порівняно з традиційними постачальниками хмарних послуг.

Технологія за гіперболічним ринком відеокарт

Технологія, що стоїть за Hyperbolic GPU Marketplace, побудована на Hyperbolic Decentralized Operating System (Hyper-dOS). Ця система керує та оптимізує глобальну інфраструктуру GPU, забезпечуючи ефективне розподілення обчислювальних завдань по мережі. Hyper-dOS інтегрує різні джерела потужності GPU, включаючи центри обробки даних, ферми майнінгу, персональні комп'ютери та локальні системи, для створення надійної та масштабованої інфраструктури.

Ключові відмінності Гіперболічного ринку GPU

• Постачальники: Постачальники на гіперболічному ринку GPU можуть монетизувати свої незастосовані ресурси GPU, орендовуючи їх користувачам. Це забезпечує додатковий потік доходів для дата-центрів, мінінгових ферм та індивідів з високопродуктивними GPU. Постачальники отримують переваги від децентралізованої природи платформи, що забезпечує справедливу компенсацію та ефективне використання ресурсів.
• Орендарі: орендарі можуть мати доступ до різних варіантів GPU, щоб задовольнити свої обчислювальні потреби. Ринок пропонує безпроблемний досвід, що дозволяє користувачам орендувати GPU всього за кілька клацань. Ця доступність та конкурентоспроможні ціни роблять його привабливим варіантом для дослідників, розробників та компаній, які прагнуть зменшити витрати на свої ШІ інфраструктури.

Гіперболічне ціноутворення

Ціноутворення на ринку відеокарт

Marketplace Hyperbolic GPU пропонує гнучку та конкурентну структуру ціноутворення для оренди ресурсів GPU. Постачальники можуть встановлювати власні ціни в межах рекомендацій, наданих Hyperbolic, що гарантує справедливі ринкові ставки. Ось детальний розбір ціноутворення:

80GB VRAM:

• H100 SXM: $3.20 за годину
• H100 PCIe: $3.00 за годину
• A100 SXM: 1,80 долара на годину
• A100 PCIe: $1.60 за годину

48GB VRAM:

• L40: $1.00 на годину
• L40S: $1.00 за годину
• RTX 6000 Ада: $0.90 за годину
• RTX A6000: $0.75 за годину
• A40: $0.50 за годину

24GB VRAM і нижче:

• RTX 4090: 0,50 долара на годину
• RTX 3090 Ti: $0.30 за годину
• RTX 3090: $0.30 за годину
• RTX A5000: 0.30 грн на годину
• RTX A4000 Ada: $0.30 за годину
• RTX A4500: $0.30 за годину
• RTX A4000: $0.30 за годину
• RTX 3080: $0.20 на годину
• RTX 3070: $0.20 за годину
• A30: $0.20 за годину
• Tesla T4: $0.20 за годину

Hyperbolic бере 10% комісію з доходу від оренди. Наприклад, якщо постачальник встановлює ціну на H100 SXM в розмірі 2,50 доларів за годину, він отримає 2,25 долара за годину після вирахування плати за платформу. Ця структура комісій забезпечує справедливу компенсацію постачальникам при збереженні конкурентних цін для орендарів.

Ціноутворення для Штучного інтелекту

Hyperbolic пропонує модель ціноутворення з рівнями для послуг інференції штучного інтелекту, що відповідає різним потребам та бюджетам користувачів. Ось докладний огляд рівнів ціноутворення:

Базовий рівень:

• Безкоштовні користувачі: до 60 запитів на хвилину.
• Платні користувачі: до 600 запитів на хвилину для користувачів, які внесли мінімум $10 на свої рахунки.

Послуги включають доступ до моделей текст-текст, текст-голос, текст-зображення та текст-відео, а також послуги налаштування.

Корпоративний рівень:

• Необмежені запити: Підходить для великомасштабних операцій.
• Повний набір моделей штучного інтелекту: Доступ до всіх доступних моделей.
• Спеціалізована підтримка: налаштовані SLA та окремі екземпляри для корпоративних користувачів.

Початок роботи з Гіперболічним

Як створити обліковий запис у Hyperbolic

• Відвідайте Гіперболічний сайт.
• Реєстрація: Виберіть увійти за допомогою облікових записів Google або GitHub, або виберіть «Створити обліковий запис», щоб встановити унікальний пароль.
• Завершіть реєстрацію: заповніть необхідні дані та підтвердіть свою адресу електронної пошти.
• Доступ до панелі інструментів: Після реєстрації ви одразу отримаєте доступ до інтелектуальної панелі інструментів Hyperbolic, де ви зможете досліджувати різні моделі штучного інтелекту та ресурси GPU.

Початок роботи з гіперболічним інтелектом

Щоб почати використовувати послуги інференції штучного інтелекту Hyperbolic:

1. Отримайте ключ API: Після створення облікового запису перейдіть на сторінку Налаштування на панелі інструментів Hyperbolic AI, щоб отримати свій ключ API.

2. Вибрати модель: виберіть з різноманітних моделей штучного інтелекту, доступних на платформі.

3. Запустіть інференцію: Використовуйте надані кінцеві точки API для запуску завдань інференції. Наприклад, ви можете генерувати текст, зображення або аудіо, надсилаючи запити на відповідні кінцеві точки.

Як орендувати відеокарти на Hyperbolic

1. Перейдіть на вкладку Оренда відеокарт: На платформі Hyperbolic перейдіть в розділ "Оренда відеокарт".
2. Виберіть інстанцію GPU: Виберіть інстанцію GPU, яка найкраще підходить для ваших потреб з доступних варіантів.
3. Орендуйте GPU: клацніть «Оренда» та зачекайте, доки екземпляр не покаже «Готовий до підключення».
4. Підключіться до GPU: Використовуйте наданий SSH-команду для підключення до екземпляра GPU за допомогою обраного SSH-клієнта.
5. Використовуйте GPU: Після підключення ви можете почати використовувати GPU для обчислювальних завдань.

Господарючи та монетизуючи моделі штучного інтелекту

1. Підготуйте свою модель: Переконайтеся, що ваша модель штучного інтелекту готова до впровадження.
2. Завантажте свою модель: Використовуйте платформу Hyperbolic для завантаження своєї моделі.
3. Налаштування хостингу: Налаштуйте налаштування хостингу, включаючи кінцеві точки API та розподіл ресурсів.
4. Заробляйте на своєму моделі: Встановіть ціни на доступ до вашої моделі. Hyperbolic надає інструменти для управління платежами та відстеження використання.
5. Моніторинг продуктивності: Використовуйте панель приладів для моніторингу продуктивності моделі та вносьте налаштування за потреби.

Гіперболічний похід на збір коштів

Джерело: веб-сайт Hyperbolic

Hyperbolic успішно залучила 20 мільйонів доларів США за допомогою кількох раундів фінансування, продемонструвавши сильну впевненість інвесторів у своєму баченні та технології. У листопаді 2022 року Hyperbolic залучив 725 000 доларів США у своєму раунді pre-seed фінансування. Ці ранні інвестиції допомогли компанії розвинути свою основну технологію та створити основну команду. У липні 2024 року компанія залучила $7 млн у раунді початкового фінансування під керівництвом Faction та Polychain Capital за участю Longhash Ventures, Bankless Ventures та Nomad. Цей раунд дозволив Hyperbolic розширити свою інфраструктуру та покращити ринок децентралізованих графічних процесорів. Потім Hyperbolic залучив 12 мільйонів доларів у своєму раунді серії А, очолюваному Polychain Capital і Variant, з додатковими інвестиціями від Republic Capital, IOSG Ventures і Wintermute. Це фінансування мало вирішальне значення для масштабування операцій, покращення сервісів штучного інтелекту та розширення бази користувачів.

Висновок

Звертаючись до критичних викликів, таких як високі витрати, обмежений доступ до обчислювальної потужності та потреба в прозорій перевірці, Hyperbolic демократизує технологію штучного інтелекту. Його децентралізований ринок GPU, інноваційні технології, такі як Proof of Sampling (PoSP) та spML, та комплексна архітектура екосистеми надають надійні, ефективні та безпечні рішення для багатьох користувачів. Переходячи до майбутнього, Hyperbolic залишається вірним своїй візії створення прозорої, ефективної та децентралізованої екосистеми, яка сприяє інноваціям та співпраці. Незалежно від того, чи ви компанія, дослідник, центр обробки даних чи приватна особа, Hyperbolic пропонує інструменти та ресурси, необхідні для ефективного використання потужності штучного інтелекту та обчислювальної технології.