딥브레인 체인 AI 트레이닝 넷 정식 오픈…AI 컴퓨팅 파워 판매
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딥브레인 체인 AI 트레이닝 넷 정식 오픈…AI 컴퓨팅 파워 판매
  • 정용달 기자
  • 승인 2018.08.01 16:27
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2012년 이래로 인공지능 분야에 쓰이는 컴퓨팅 파워에 대한 수요가 기하급수적으로 늘었다. 지금까지 매 3.5개월마다 수요량이 배로 증가했으며, AI 기업의 컴퓨팅 파워에 대한 수요는 30만 배 이상 증가했다.

이와 같은 컴퓨팅 파워의 급격한 수요량의 증가는 인공지능 발전의 발목을 잡는 큰 문제점이다. 특히 인공지능 훈련에 필요한 천문학적인 컴퓨팅 비용으로 인해 기업들이 어려움을 겪고 있다.

마이크로소프트(Microsoft)는 지난 5월 18일 애저 머신 러닝(Azure Machine Learning) 및 AI용 비주얼 스튜디오 툴(Visual Studio Tools)과 같은 100개의 인공지능 서비스 및 개발 도구를 출시했다. 이 중 하나인 애저는 현재 전 세계 50개 이상의 지역에서 ‘세계 컴퓨터’라고 불린다. 이 밖에도 플랫폼 개발자는 마이크로소프트 글로벌 데이터센터의 스토리지와 컴퓨팅 파워 및 네트워크 인프라 서비스를 사용할 수 있다.

마이크로소프트 외에도 알리바바(Ali), 구글(Google), 아마존(Amazon)도 인공지능 산업의 인프라 서비스 구축에 열을 올리며 클라우드 컴퓨팅을 도입했다.

딥브레인 체인 AI 트레이닝 넷 메인넷 오픈

딥브레인 체인은 AI 기업을 위해 충분하고 안전한 데이터를 제공할 뿐만 아니라 AI 기업의 컴퓨팅 비용을 최대 70%까지 절약할 수 있도록 한다. 오는 8월 8일 AI 트레이닝 넷을 정식 오픈하는 딥브레인 체인은 세계 최초 블록체인을 기반으로 한 인공지능 컴퓨팅 플랫폼이다.

딥브레인 체인은 AI 트레이닝 넷 오픈 후부터 인공지능 업계 종사자를 포함해 컴퓨팅 파워 수요자들에게 AI 트레이닝 넷에서 DBC 토큰을 사용해 훈련하고 AI 컴퓨팅 파워 자원을 구매할 수 있는 서비스를 제공한다.

AI 트레이닝 네트워크 AI 트레이닝 넷은 딥브레인 체인의 핵심 개발팀이 개발한 기능으로 컴퓨팅 파워 공급자와 수요자의 거래를 위한 플랫폼이다. 컴퓨팅 파워 수요자는 교육 요구에 따라 AI 교육 네트워크에서 적합한 GPU 컴퓨팅 파워 공급 업체를 찾고 DBC를 지불함으로 적합한 GPU 컴퓨팅 파워에 대한 사용 권한을 얻을 수 있다.

컴퓨팅 파워 공급자는 공식 웹사이트에서 설치 패키지를 다운로드하면 딥브레인 체인 AI 트레이닝 네트워크 노드를 배포하고 유휴 GPU 컴퓨팅 리소스를 전체 네트워크에 공유할 수 있다.

딥브레인 체인은 곧 전 세계에 있는 유휴 컴퓨팅 자원을 수집하고, 딥브레인 체인 마이닝 머신을 구매할 수 있게 할 예정이다. 더불어 딥브레인 체인 플랫폼에서 끊임없이 컴퓨팅 파워를 제공해 클라우드 컴퓨팅 서버 플랫폼을 실현시키는 것을 목표로 하고 있다.

딥브레인 체인의 AI 트레이닝 네트워크 AI 트레이닝 넷이 기존 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 전복시킬 수 있는 이유는 딥브레인 체인의 독창적인 인센티브 매커니즘에 기인한다.

“마이닝 머신 소유자는 더 많이 팔고, 소비자는 덜 소비하게 한다”

컴퓨팅 파워 공급자 측은 단지 딥브레인 체인의 마이닝 소프트웨어 및 기본 인공지능 운영 환경을 설치만 함으로써 마이닝에 참여해 한 노드가 될 수 있고, DBC를 얻을 수 있다. 컴퓨팅 파워 수요자는 신경 네트워크 컴퓨팅 요구사항을 포함하는 컨테이너 이미지를 딥브레인 체인 클라이언트에게 제출하고 해당되는 양만큼의 DBC를 저장할 수 있다.

요구사항을 충족하는 노드는 컨테이너 이미지 배포를 위해 경쟁하게 되며, 이미지를 성공적으로 배포한 노드는 DBC를 보상으로 받는다.

실제 지불은 컴퓨팅 파워 공급자와 수요자에 의해 이뤄지며, 딥브레인 체인은 플랫폼이 돼 공급업체 간 소득 차이가 발생하지 않도록 한다. 결과적으로 딥브레인 체인 하에서 마이닝 머신 소유자는 더 많이 팔게 되며 소비자는 덜 소비하는 과정을 실현시킬 수 있다.

따라서 이러한 독창적인 인센티브 메커니즘으로 딥브레인 체인은 기존의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 압도하는 선도적인 지위를 차지할 수 있을 것으로 기대된다.


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