DeepBrain Chain была создана в ноябре 2017 года. Ее цель – построить крупнейшую в мире распределенную высокопроизводительную вычислительную сеть на основе технологии блокчейн и стать важнейшей инфраструктурой в эпоху AI+Metaverse. Цепь DeepBrain состоит из трех важных частей: сети высокопроизводительных вычислительных мощностей и основной сети блокчейна.Сеть высокопроизводительных вычислительных мощностей будет официально запущена в конце 2018 года.Основная сеть блокчейнов будет запущена 20 мая 2021 года. будет официально запущен в ноябре 2021 года.
Основная сеть DeepBrain Chain разработана на основе Polkadot Substrate. DeepBrain Chain также является одним из немногих проектов высокопроизводительных вычислений в индустрии блокчейнов, который достиг широкомасштабного внедрения. DeepBrain Chain стремится улучшить вычислительную сила DeepBrain Chain с момента ее создания.Простота использования сети и продвижение коммерциализации достигли большого прогресса и широко используются в различных сценариях, таких как блокчейн, искусственный интеллект, облачные игры, визуальный рендеринг, биофармацевтика и полупроводники. Он обеспечивает высокую вычислительную мощность GPU, и почти 30 производителей по всему миру развернули высокопроизводительные облачные платформы GPU на основе сети DeepBrain Chain, обслуживающие сотни компаний и десятки тысяч групп разработчиков ИИ.

1. Сценарии применения

Используя технологию блокчейн, мы разработали децентрализованную, недорогую и защищенную конфиденциальность вычислительную платформу искусственного интеллекта, а также предоставляем комплексные сопутствующие продукты и услуги.
DeepBrain Chain — это децентрализованная нейронная сеть. Многочисленные узлы по всему миру будут обеспечивать компании ИИ вычислительной мощностью и получать вознаграждение DBC. 70% DBC будет оплачиваться системой, в то время как компаниям, занимающимся искусственным интеллектом, нужно платить только 30%.
Мы используем гибридный механизм консенсуса, сочетающий DPOS и POI.
DeepBrain Chain также является платформой для безопасных транзакций данных, которая максимизирует ценность данных и обеспечивает конфиденциальность данных, отделяя право собственности на данные от их использования.

2. Сеть вычислительной мощности ИИ DeepBrain Chain

DeepBrain Chain стремится стать крупнейшей в мире вычислительной сетью с искусственным интеллектом. Это полностью открытая сеть с открытым исходным кодом. Любой может создать собственную облачную платформу на базе вычислительной сети DeepBrain Chain. более 20 облачных платформ, и они быстро растут.
Характеристики вычислительной сети DeepBrain Chain AI следующие:

1. Различные типы машин
DeepBrain Chain Skynet предлагает множество графических процессоров для обучения искусственному интеллекту: от графических процессоров с 2 до 128 карт, и вы можете переключиться в любое время с Nvidia 1080TI до профессионального класса Nvidia V100, всегда найдется тот, который подойдет именно вам.

2. Низкая стоимость
Основная проблема, которую решает DeepBrain Chain, — это большие инвестиции в оборудование в индустрии искусственного интеллекта. вычислительные ресурсы снижают стоимость обучения производителей искусственного интеллекта до 30% от первоначальной.

3. Распределено
Вычислительные узлы, собранные DeepBrain Chain, расположены по всему миру, и огромные вычислительные мощности полностью покрыты; протокол децентрализованного хранения данных IPFS используется для хранения файлов для реализации ненадежная среда Безопасность данных.

4. Эластичное предложение
Благодаря технологии эластичного расширения DeepBrain Chain может автоматически развертывать контейнеры, а также быстро реплицировать и развертывать их на нескольких простаивающих узлах во время пиков трафика.

5. Одноранговое сопоставление
DeepBrain Chain объединяет вычислительные ресурсы потребителей вычислительной мощности и поставщиков вычислительной мощности, и пользователям не нужно нести какие-либо промежуточные затраты.

6. Поддержка нескольких фреймворков
Сеть вычислительных мощностей DeepBrain Chain AI будет поддерживать многие фреймворки для обучения и в настоящее время поддерживает TensorFlow, Caffe2, PyTorch, MXNet, CNTK, H2O.

(Приведенная выше информация взята с официального сайта DBC)

Ссылка по теме:
https://www.deepbrainchain.org/ailanding.html