Distributed TrainingPresyo

(SN38)

Ang Subnet 38 ay isang espesyal na dibisyon sa loob ng Bittensor ecosystem na nakatuon sa distributed training. Hindi tulad ng mga inference-based subnet na nagpapatakbo lamang ng mga kasalukuyang model, pinag-uugnay ng SN38 ang isang malawak na network ng mga indibidwal na miner upang sama-samang mag-train ng malalaking Large Language Models (LLMs). Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng decentralized compute power, layunin ng proyekto na mapantayan ang kakayahan ng mga pangunahing centralized AI firm sa pamamagitan ng kolaboratibong pagbuo, na lumilikha ng isang decentralized supercomputer para sa model training.

Ang Backprop Finance, na kilala rin bilang DSTRBTD, ay ang founding organization na responsable sa pagbuo at pagpapanatili ng Distributed Training subnetwork. Nagbibigay sila ng technical framework, kabilang ang mga whitepaper at dokumentasyon, na nagbabalangkas sa long-term vision para sa decentralized AI training. Umaasa ang mga user at miner sa team na ito para sa strategic roadmap at mga architectural update na namamahala sa paglago at technological implementation ng subnet.

Ang mining sa SN38 ay resource-intensive at nangangailangan ng high-end hardware. Karaniwang kailangan ng mga kalahok ng NVIDIA GPUs na may hindi bababa sa 12GB ng VRAM, bagama't mas gusto ang mga high-tier card na may 24GB o higit pa para sa optimal na mga reward. Bukod pa rito, kritikal ang mataas na internet bandwidth dahil ginagamit ng mga miner ang Hivemind library upang patuloy na makipag-ugnayan. Ang wastong firewall configuration at matatag na peer-to-peer connectivity ay mahalaga upang maiwasan ang mga error sa panahon ng mga decentralized averaging step ng training process.

Ang SN38 token ay nagsisilbing subnet-specific asset na kumakatawan sa stake sa tagumpay ng subnet. Ginagamit ito para bigyan ng incentive ang mga miner na nagbibigay ng kinakailangang compute power para sa training ng malalaking model. Pinapayagan ng token ang mga kalahok na makilahok sa internal economy ng subnet, at nagsisilbi itong reward mechanism para sa mga nag-aambag sa sama-samang mga training goal ng network.

Ang Butterfly All-Reduce ay isang pangunahing technical algorithm na ginagamit ng SN38 upang i-synchronize ang model training sa libu-libong mga independent computer. Pinapayagan nito ang mga miner na i-average ang kanilang mga model weight sa buong network nang hindi umaasa sa isang central server. Tinitiyak nito na ang bawat kalahok ay nag-aambag sa parehong global model nang sabay-sabay, na nalalampasan ang malalaking bandwidth bottleneck na tradisyonal na nagpapabagal sa distributed training kumpara sa mga centralized server cluster.

Ang pangunahing pinagkaiba ng SN38 ay ang collaborative training architecture nito. Habang ang ibang subnet ay madalas na may mga miner na naglalaban-laban para magsumite ng pinakamahusay na indibidwal na model, ang SN38 ay nangangailangan ng mga miner na magtulungan sa isang unified model. Ang kooperatibong paraang ito ay idinisenyo upang patunayan na ang decentralized coordination ay kayang mag-scale para mag-train ng malalaking model na may 70 bilyon o higit pang parameter, na dati ay makakamit lamang ng malalaking centralized corporation na may malalawak na private data center.