Майнеры DeepBrainChain привлекли более $100 млн: три главных факта о проекте

Майнеры DeepBrainChain привлекли более $100 млн: три главных факта о  …

Loading

18 мая 2018, DeepBrainChain объявляет предзаказ для майнеров AI(“DBCAIM”) на официальном сайте и на WeChatHTML5 страничке. По состоянию на 1 июня, более 1,000 человек получили DBCAIM, включая более двухсот 128GPUAIM-кластеров, и залог в сумме более, чем 100 миллионов долларов США.

Итак, почему DBCAIM пользуется таким огромным успехом среди инвесторов?

Решение болезненных вопросов компаний AI

С 2012 года, расчеты, производимые AI-компаниями, выросли более, чем в 300,000 раз. Стоимость оборудования стала помехой для AI-компаний и особенно для AI-стартапов. Большинство современных чипов углубленного обучения представляют собой либо Google TPU, либо Nvidia GPU. Пока Google TPU в основном используется для облачного расчетного центра, Nvidia GPU занимает львиную долю рынка.

В отличие от игровых чипов, чипы углубленного обучения являются ОЧЕНЬ дорогими, их стоимость определяется шестизначными цифрами. Даже учитывая облачные сервисы, расчеты очень и очень многим просто не по карману.

Тестовая Сеть DeepBrainChain начинает свое существование в июне. Техническая команда закончила создание первой итерационной структуры и начала ее тестирование. Ими также было завершено конструирование тренировочной мониторинговой системы AI и начато создание второй итерационной структуры.

Запуск “DBCAIM” является важным моментом в миссии DeepBrainChain, которая заключается в построении глобального децентрализованного облачного AI. В качестве вычислительных узлов в экосистеме DeepBrainChain, DBCAIM обеспечат гораздо более дешевые и удобные расчеты для AI-компаний.

Toп-команда по управлению качеством DBCAIM

В апреле этого года, доктор Доньян Ванг, лучший эксперт по искусственному интеллекту в Силиконовой долине, вошел в команду DeepBrainChain, в качестве главы отдела по изучению искусственного интеллекта и исполнительного вице-президента Исследовательского центра Силиконовой долины. Доктор Вонг имеет почти 20-летний опыт в разработках искусственного интеллекта, которые проводились в Силиконовой долине, и возглавлял многие топ-команды из Fortune 500 (Cisco, Netapp, Mideaи Samsung). За 1 год и 9 месяцев, доктор Вонг создал с нуля исследовательский центр Midea в Силиконовой долине, и построил разнородную AI-платформу углубленного изучения “MideaBrain”. После того, как он начал заниматься DeepBrainChain, многие эксперты пошли по его стопам.

Джейсон Пай, директор отдела продакт-менеджмента DeepBrain, имеет 15-летний опыт работы с оборудованием и управлением продукцией в Supermicro, IBM, иFordMotor. Он представил обучающую линейку продукции AI для Supermicro для повышения пропускной способности и производительности связи между устройствами. Также, сотрудничая с Nvidia, он впервые вывел на рынок технологию Nvlink, которая оптимизирует процесс углубленного обучения путем повышения увеличения пропускной способности одноранговой сети в пять раз по сравнению с аналогами PCIe 3.0.

Брейн Ксю, главный исследователь данных, имеет навыки и опыт в решении сложных практических задач. Он имеет большой опыт работы в области программного обеспечения с более чем 48 продуктами (AI, ML, dataanalytics, и др.) и принятия блестящих решений, будучи техническим менеджером, с 1998 года. Он создал 20 программ (их стоимость оценивается от 5 до 50 млн. долларов США) для таких больших потребителей, как Boeing, DARPA, и др. и разработал 25 коммерческих продуктов (Intel и др.) с 2005 года. Он является автором более 38 технических документов и патентов США и 76 технических презентаций.

Ян Хуанг — эксперт в области AI, компьютерного зрения, машинного обучения и углубленного обучения. До прихода в DeepBrainChain, он работал в IBM в качестве инженера по программному обеспечению Web-Replay, делая акцент на обработке видео/изображения и исследований в разработке AI, известен своими публикациями и патентами как человек, для которого приоритетным в коллективе является индивидуальность. Он является ведущим специалистом в области компьютерного зрения в Йельском университете и доктором в области обработки изображений в Вашингтонском университете.

Хайсон Гу — старший директор DeepBrainChain в области приложенийAI для компьютерного зрения и робототехники. До прихода в DeepBrainChain, доктор Гу был менеджером отдела и старшим менеджером в Konica-Minolta и Midea, руководил командами AI при создании DLPF для аналитики изображений, видео и документов; начал создавать систему диагностики рака, основанную на AI, которая признана одной из главных национальных стратегических технологий 2020 Японии; разработал AI технологии визуального контроля электронного оборудования, автомобильной, пищевой промышленности и производства бытовой техники.

В рамках проекта было проведено несколько этапов обсуждений параметров AIM в целях обеспечения качества. Всегда следовал стандартам отрасли и никогда не давал бросал громких слов на ветер.

Инновационная и инвестиционно-привлекательная продукция

В blockchain очень важен майнинг. По сравнению с инвестированием вторичного рынка, майнинг является менее рискованным и приносит больше стабильного дохода. Именно поэтому он более предпочтителен. Как бы там ни было, большая часть сегодняшнего майнинга, вроде Bitcoin или Ethereum представляет собой PoW, то есть механизм, который критикуют за потерю ресурсов.

Без сомнения, майнинг обеспечивает майнерам неплохой доход. Но как бы там ни было, при PoW-майнинге, огромная доля расчетной мощности просто теряется. Объединив майнинг с тренингами AI, DeepBrainChain объединяет глобально разбросанные вычислительные мощности, чтобы помочь компаниям AI завершить их тренировочные задания. Иными словами, таким образом, майнинг превращается в углубленной обучение AI, машинное обучение и расчеты, обеспечивая майнерам аналогичный, а чаще всего и более высокий доход.

К тому же, присоединившись к DeepBrainChain MainNet, участники в пределах экосистемы получают возможность заработать большую сумму DBC, в то время как те, у кого есть дополнительные вычислительные мощности, могут заработать еще больше, полностью используя свои простаивающие ресурсы. За счет объединения децентрализованных вычислительных мощностей AI экосистема DeepBrainChain позволяет компаниям AI приобретать вычислительные ресурсы по гораздо более низкой цене. И по мере увеличения числа узлов майнинга, образуется прибыльный цикл, в котором выигрывает каждый участник.

О DeepBrainChain

DeepBrainChain — первая в мире вычислительная AI-платформа, работающая на blockchain. DeepBrainChain использует технологию blockchain, чтобы помочь AI-компаниям сэкономить до 70% затрат на вычислительную мощность, сохраняя конфиденциальность данных при обучении AI.

DeepBrainChain стремится построить публичную цепочку AI для обеспечения высокопроизводительной вычислительной мощности и защиты конфиденциальных данных AI-компаний и всех клиентов с потребностью в AI. AI-компании могут разместить свои продукты на DeepBrainChain. Узлы в системе DeepBrainChain имеют два источника дохода: SystemReward и DBC.