小丁云算力：区块链+GPU云算力共享，以太坊挖矿会带来什么？

近年来，随着互联网的快速发展，以大数据、物联网、人工智能、区块链为代表的新一代数字技术与实体经济日益融合，造就了今天的新产业、新生态、新格局。机型不断更新并占上风。

试想一下，当区块链遇上人工智能，会擦出怎样的火花？

首先，我们要知道，人工智能——其本质是对人类学习过程的模拟。 比如特斯拉在做无人驾驶时，首先需要采集大量的实时路况数据，进行标记，然后将数据传输给算法，通过大量的算力进行反复演练以太坊挖矿软件，然后将钻好的模型加载到无人驾驶汽车中，汽车会自动识别路况。 这个过程就像学习拼音，然后根据我们脑海中储存的词汇来识别文本信息。 它也可以称为——机器学习。

在目前的模式下，企业可以自建服务器，也可以在中心化的云算力平台上购买算力。 据专注于人工智能GPU云算力共享的区块链项目深脑链CEO何勇介绍，众多人工智能企业的融资额中，将近10%到30%将投入算力建设。 . 这成为企业沉重的负担，制约着技术研发的投入。

深脑链想通过区块链技术解决人工智能企业的成本问题。 它利用区块链技术运行人工智能神经网络，去中心化分布在全球大量节点上，再利用闲置资源以太坊挖矿软件，通过发行代币在智能合约中完成交易。

在之前的算力挖矿中，算力挖矿和算力提供者站在对立面，提供者的算力来源只是单一的支付费用，但在深脑链上，每个节点的收益是70%。挖矿奖励+30%用户支付手续费的构成，收入结构的改变将导致算力成本下降。 买卖双方也不再是敌对关系，而是社区成员。

深脑链的网络节点可以是大型挖矿节点，比如大型矿池，也可以是中型挖矿节点，也可以使用Azure、阿里云挖矿，或者高性能GPU服务器。 矿工只需要安装深脑链挖矿软件和基本的人工智能运行环境。

与其他算力共享平台不同的是，GPU云算力是一个专注于人工智能垂直领域的共享平台。 因此，深脑链的设计具有行业特色。 比如针对高性能计算需求，各个节点容器通过负载均衡技术相互协作，分担并发压力。 再比如，人工智能厂商的用户诉求并不统一，高峰期很可能比平时高出几十倍。 这就需要具备有效应对突发流量的能力。 深脑链采用弹性扩容技术。 当分片（分片）的性能达到瓶颈时，将进行重新分片以增加分片的数量。 这样就可以在流量高峰时自动部署容器，快速复制部署到多个空闲节点，同时实现节点自动化运维。 当一个节点容器发生故障时，会及时报警提醒，并移除故障节点，同时添加一个节点。 正常节点。

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