Nosana 使个人能提供闲置的GPU计算能力加入一个去中心化的算力网格，这些网络允许个人利用他们的计算资源（如GPU）来帮助执行需要大量计算能力的任务。 下文将对Nosana将要打造的生态做一个梳理，并熟悉其上下游的关系。解释其重要性。请注意所有内容均非财务建议，仅供学习参考ChatGPT引发超算时代，算力需求猛增AI 预训练大模型是高算力与先进算法的结晶，其中先进算法通常涉及庞大的参数量。目前，这些大模型的参数已达到万亿级别，需要大量数据作为支撑。数据量的增加与深度学习的准确性成正比。随着数据量的增长，对计算能力的需求呈指数级增加。这是因为人工智能本质上是矩阵运算，矩阵的维度反映了数据特征的复杂性。通常，数据维度越高，模型参数越多，模型越复杂，准确度越高，对计算能力的需求也随之指数级增长。 根据OpenAI数据，模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度，存在万倍差距。运算规模的增长，带动了对AI训练芯片单点算力提升的需求，并对数据传输速度提出了更高的要求。GPU资源引用自Nosana报告 “全球对人工智能计算的需求超过了可用的按需供应。基本上，目前还没有足够的 GPU ...