能否使用區塊鏈的算力來解決深度學習訓練?

時間 2021-06-01 08:36:57

1樓:小超

現在礦工可以把閒置算力貢獻出來來作為gpu算力,而且這會極大的降低成本,把使用者租用的機器的錢直接進入礦工的錢包。而第三方區塊鏈公司只需要提供相關環境,統一調配,測試寬頻和機器效能即可。其實任何的方法就是降低成本,降低成本,降低成本!!!!!!!

至於方法是什麼,這個開發者不用特別關心,有算力用就可以!

2樓:幣頭社

一台礦機每秒鐘能做多少次雜湊碰撞,就是其「算力」的代表,單位寫成hash/s。 算力可以簡單的理解為計算能力。目前主流的礦機為14T左右的計算量級,即一台礦機就能每秒做至少1.

4*10的13次方次雜湊碰撞,我們可以說,這一台14T規格的礦機就有14T的算力。礦工所掌握的所有礦機佔位元幣全網總算力的百分比是多少,就代表TA在這10分鐘競爭中能夠獲勝的概率就是多少。 舉個例子,如果位元幣現在全網的算力是100,而某個礦工擁有10的算力,那麼TA每次競爭記賬成功的概率就是1/10。

3樓:yangdigital

首先題主的問題要問的究竟是什麼?

區塊鏈只是一類技術的統稱,位元幣,以太坊,萊特幣這些都是基於區塊鏈的專案,所以區塊鏈沒有算力,位元幣也沒有算力,有算力的只是每個區塊鏈專案裡的礦機而已。

如果題主問礦機能否作深度學習訓練?那答案是可以,除了位元幣礦機大部分是定製asic礦機外,其他很多區塊鏈專案的礦機都是通用計算裝置+顯示卡,當然可以跑深度學習訓練。

如果題主問有沒有區塊鏈專案可以支援用礦機的算力跑深度學習?答案是:有人嘗試,比如SONM

再補充乙個 SingularityNET,貌似也是個專門支援AI應用的區塊鏈專案

4樓:facetothefate

題主並沒有明白區塊鏈的算力是什麼。

礦工一直在做的就是乙個簡單的SHA256的雜湊運算。目的是把廣播的交易打包進乙個新塊,這個新塊頭部有乙個SHA256的雜湊值,需要滿足一定要求,由於SHA256不可逆性,你只能正向計算一次次的試直到你產生的雜湊值滿足要求為止。所以基本上就是在抽彩票,而且是全網大家一起抽。

因此挖礦現在廣泛採用的都是定製的硬體,因為SHA256的演算法明確,設計乙個專門的數位電路來實現演算法要不用軟體實現的演算法跑在通用計算機上更快,更省電。這樣的硬體是無法支援深度學習訓練的。

深度學習訓練的演算法本身就不是確定的,另外你的網路也不可能都長乙個樣(啟用函式,損失函式不盡相同,層數不同,節點數不同),所以這是目前為什麼深度學習還是以GPU通用計算為主,或者張量計算晶元,還有另外乙個可行的備選項是FPGA, 除非你模型演算法都確定,但是算雜湊的礦機也依然沒有什麼卵用。所以現在位元幣區塊鏈的算力並不能承載深度學習的應用。

5樓:立黨

首先要全球幾百萬使用者統一使用同乙個dataset,同乙個model;

然後大家拼命去訓練若干個epoch,訓練出accuracy更高的那個model;

然後花費大家很多的時間,把訓練好的model當作proof of work傳到幾百萬個人電腦上;

然後幾百萬個人再用非常多的時間來驗證一下;

最後幾百萬個人再一致同意你的model訓練得更準確一點;

然後呢?

前面別人訓練的結果就作廢!驚不驚喜,意不意外?

如果所有人的任何accuracy的model都可以算作proof of work,那我隨機生成10萬組引數,就等於有了10萬個貨幣,空手套白狼,你覺得這難道很公平?

所以其實問題很簡單,挖礦本質是讓大家去競爭去搞到乙份proof of work,先算先得,而不是把計算量去map reduce分給大家去一起算。

6樓:

這個問題等價於:能否讓有錢人把錢拿出來幫助窮人。

區塊鏈的算力確實很大,但是這些算力不是免費的,都是有成本的。但是深度學習訓練即難以有償使用,更難以保證365天每天24都有償使用。布置在地下室的礦機可是天天不休的在幹活啊。

如果說把區塊鏈的求解方法改為深度學習訓練的話,乙個問題就是挖到的位元幣到底屬於誰。現在的演算法是誰解出答案給誰,訓練呢?

7樓:

這是想讓區塊鏈計算的工作量更有意義一些嗎?

目前數字貨幣使用的演算法不可以,乙個區塊的工作量是靠找到符合條件的hash值得到體現的。目前深度學習的演算法和計算的目的,似乎跟這個無關。

不知道有沒有通過深度學習的方法可以做到比窮舉法更好的效果,而乙個好的hash演算法設計,理論上是要避免這一點的。

其實SHA系列的演算法,有一些低於窮舉計算量的分析效果(相比窮舉法能少嘗試好幾個數量級)。不知道現在的挖礦機有沒有應用這些密碼分析的成果,來大大降低尋找區塊的工作量。

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