بدلًا من الاعتماد كليًا على مزوّدي الخدمات السحابية المركزيين، يهدف Cluster Protocol إلى ربط الأفراد والمؤسسات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) بشبكة موزعة من موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU). ويركّز نموذجه على توظيف القدرة الحاسوبية غير المستخدمة أو المتاحة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مع وضع إطار لمكافأة مزوّدي وحدات معالجة الرسومات (GPU) بما يتناسب مع مساهماتهم.
أبرز النقاط
- Cluster Protocol هو بروتوكول إثبات الحوسبة مصمم للحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي.
- يجمع المشروع بين موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU)، والبنية التحتية اللامركزية، والتشفير المتجانس بالكامل (FHE).
- يتيح النهج مفتوح المصدر للمجتمع الأوسع المشاركة في تطوير البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي.
- يستطيع مزوّدو وحدات معالجة الرسومات (GPU) المساهمة بموارد حاسوبية والحصول على مكافآت وفقًا لمستوى مشاركتهم.
- يهدف التشفير المتجانس بالكامل (FHE) إلى تمكين أعباء عمل الذكاء الاصطناعي من معالجة البيانات المشفرة دون الحاجة إلى كشف المعلومات الأصلية بصيغة نص واضح.
- يهدف Cluster Protocol إلى تسهيل الوصول إلى الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي أمام الأفراد والمؤسسات الصغيرة والمتوسطة.
- CP هو الرمز الأصلي المرتبط بـ Cluster Protocol، وهو متاح للتداول الفوري على Gate.
المصادر: موقع Cluster Protocol
ما هو Cluster Protocol؟
Cluster Protocol هو بروتوكول حوسبة لامركزي يركّز على دعم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها باستخدام موارد موزعة لوحدات معالجة الرسومات (GPU). وتقوم فكرته الأساسية على إنشاء بديل للبنية التحتية المركزية بدرجة كبيرة لحوسبة الذكاء الاصطناعي، من خلال إتاحة مساهمة موارد الحوسبة التابعة لمشاركين مختلفين في شبكة مشتركة.
ويعرّف البروتوكول نفسه على أنه بروتوكول إثبات الحوسبة، ما يعني أن المساهمات الحاسوبية تمثل عنصرًا أساسيًا في نموذج الشبكة. وبدلًا من النظر إلى وحدات معالجة الرسومات (GPU) كأجهزة فحسب، يسعى Cluster Protocol إلى إنشاء آلية لقياس الموارد الحاسوبية والتحقق منها ومكافأتها.
كما يعمل Cluster Protocol كمجتمع مفتوح المصدر. ويتيح هذا النهج للمطوّرين ومزوّدي وحدات معالجة الرسومات (GPU) والباحثين وغيرهم من المشاركين المساهمة في تطوير البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي. ويهدف الجمع بين الحوسبة الموزعة والتطوير مفتوح المصدر إلى بناء منظومة أوسع حول نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية.
كيف يعمل Cluster Protocol؟
يتمحور Cluster Protocol حول ربط أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بموارد الحوسبة الموزعة. ويمكن للمشاركين الذين يملكون وحدات معالجة رسومات (GPU) متاحة تخصيص قدرتهم الحاسوبية للشبكة، في حين تستفيد أعباء العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي من هذه الموارد.
وقد يتيح نموذج الحوسبة اللامركزي استخدامًا أفضل لموارد الحوسبة التي ستبقى خاملة بخلاف ذلك. فبدلًا من الاعتماد بشكل حصري على مراكز البيانات المركزية الكبرى، يمكن توزيع أعباء العمل بين الأجهزة المشاركة.
وتؤدي آلية إثبات الحوسبة دورًا محوريًا في هذا النموذج، لأن الشبكة تحتاج إلى وسيلة للتمييز بين المساهمات الحاسوبية الفعلية ومجرد الادعاءات بامتلاك أجهزة متاحة. ومن خلال ربط المكافآت بالمشاركة الحاسوبية، يهدف Cluster Protocol إلى تحفيز مزوّدي وحدات معالجة الرسومات (GPU) على تقديم موارد موثوقة.
وقد يتغير التنفيذ التفصيلي لتخصيص أعباء العمل والتحقق منها وتوزيع المكافآت مع تطور البروتوكول. لذلك، ينبغي للمستخدمين الرجوع إلى أحدث الوثائق التقنية لـ Cluster Protocol للاطلاع على تفاصيل التنفيذ.
ما هو إثبات الحوسبة؟
إثبات الحوسبة هو آلية تهدف إلى إثبات مساهمة أحد المشاركين بموارد حاسوبية في شبكة. ويكتسب هذا النوع من التحقق أهمية في أنظمة الحوسبة اللامركزية لأن المشاركين قد يتوزعون على مناطق مختلفة، وقد يشغّلون أجهزة لا تملك الشبكة سيطرة مباشرة عليها.
وفي Cluster Protocol، يشكّل إثبات الحوسبة الأساس لربط المساهمات الحاسوبية بالمكافآت. إذ يساهم المشارك بقدرة من وحدات معالجة الرسومات (GPU)، ثم تقيّم الشبكة العمل الحاسوبي ذي الصلة، ويستطيع البروتوكول استخدام هذه المعلومات لتحديد حجم مساهمة المشارك.
ويختلف هذا النموذج عن أنظمة إثبات العمل التقليدية المستخدمة في بعض شبكات البلوكشين. فعادةً ما يوظف إثبات العمل القدرة الحاسوبية لتأمين شبكة بلوكشين من خلال عملية تنافسية، بينما يمكن لإثبات الحوسبة في البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي أن يركّز على جعل الحوسبة نفسها مفيدة لأعباء عمل مثل تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أو استدلالها.
ويُعد هذا الفرق مهمًا لأن الهدف لا يقتصر على استهلاك القدرة الحاسوبية، بل يتمثل في توجيه موارد الحوسبة نحو أعباء عمل مفيدة مرتبطة بالذكاء الاصطناعي.
لماذا يستخدم Cluster Protocol وحدات معالجة الرسومات (GPU)؟
تُعد وحدات معالجة الرسومات (GPU) مهمة للغاية للذكاء الاصطناعي الحديث، إذ تتطلب العديد من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي قدرًا كبيرًا من الحوسبة المتوازية. وقد يشمل تدريب نماذج تعلّم الآلة وتشغيلها معالجة مجموعات بيانات ضخمة وتنفيذ عدد كبير من العمليات الرياضية بالتزامن.
وتعتمد البنية التحتية المركزية للذكاء الاصطناعي عادةً على عناقيد كبيرة من الأجهزة المتخصصة للتعامل مع هذه الأعباء. لكن وحدات معالجة الرسومات (GPU) موزعة أيضًا بين المستخدمين الأفراد والمطوّرين والمؤسسات البحثية والشركات، وقد لا تعمل الكثير من هذه الأجهزة بصورة مستمرة.
ويهدف النهج اللامركزي الذي يتبناه Cluster Protocol إلى ربط هذه الموارد الموزعة بأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. وإذا أمكن تنسيق موارد الحوسبة بكفاءة، فقد تتمكن شبكة من المزوّدين الأصغر من الإسهام في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، من دون اعتماد كل أعباء العمل على مزوّد مركزي واحد.
وبالنسبة إلى مالكي وحدات معالجة الرسومات (GPU)، يتيح ذلك استخدامًا محتملًا إضافيًا لقدرتهم الحاسوبية المتاحة. فبدلًا من ترك الأجهزة دون استخدام، يمكن للمشاركين تخصيصها لأعباء العمل اللامركزية للذكاء الاصطناعي، والحصول على مكافآت وفقًا لقواعد البروتوكول.
ما الدور الذي يؤديه التشفير المتجانس بالكامل (FHE) في Cluster Protocol؟
التشفير المتجانس بالكامل، أو FHE، هو تقنية تشفير تتيح إجراء عمليات حسابية على بيانات مشفرة. وتنبع أهميته في سياق الذكاء الاصطناعي اللامركزي من تحدي الخصوصية المصاحب للحوسبة الموزعة.
في بيئة الحوسبة التقليدية، قد يحتاج التطبيق إلى الوصول إلى البيانات بصيغة نص واضح حتى يتمكن من معالجتها. وإذا نُقلت أعباء العمل إلى مزوّدي حوسبة من أطراف ثالثة أو إلى مزوّدين موزعين، فقد تنكشف المعلومات الحساسة أمام مشغّلي البنية التحتية.
ويقدم التشفير المتجانس بالكامل نموذجًا مختلفًا؛ إذ تظل البيانات مشفرة أثناء إجراء عمليات حسابية معينة على تمثيلها المشفر، ثم يمكن لجهة مخولة فك تشفير النتيجة.
يدمج Cluster Protocol التشفير المتجانس بالكامل في نهجه للحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي. ويتمثل الهدف في تمكين موارد الحوسبة الموزعة من المشاركة في أعباء العمل المرتبطة بالذكاء الاصطناعي، مع الحد من الحاجة إلى كشف بيانات الإدخال الحساسة لمزوّدي وحدات معالجة الرسومات (GPU) الأفراد.
لكن التشفير المتجانس بالكامل قد يتطلب موارد حاسوبية كبيرة، كما يعتمد أداؤه العملي على مخططات التشفير وأعباء العمل والأجهزة والتنفيذ المستخدم. لذلك، ينبغي اعتباره تقنية للخصوصية، لا ضمانًا بأن جميع جوانب نظام الذكاء الاصطناعي اللامركزي آمنة تلقائيًا.
لماذا تُعد الخصوصية مهمة للذكاء الاصطناعي اللامركزي؟
تستطيع تطبيقات الذكاء الاصطناعي معالجة أنواع مختلفة من المعلومات، بدءًا من مجموعات البيانات العامة ووصولًا إلى معلومات الأعمال الخاصة وغيرها من البيانات الحساسة. وينشأ عن نقل الحوسبة عبر شبكة لامركزية تحدٍ إضافي: كيف يستفيد المستخدمون من الحوسبة الموزعة دون منح كل مزوّد للبنية التحتية وصولًا مباشرًا إلى البيانات التي تتم معالجتها؟
هنا تبرز أهمية الحوسبة التي تحافظ على الخصوصية. فمن خلال دمج تقنيات مثل التشفير المتجانس بالكامل، قد تتمكن البنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي من الفصل بين القدرة على إجراء العمليات الحسابية والقدرة على الاطلاع على البيانات الأساسية.
وقد يجعل ذلك الذكاء الاصطناعي اللامركزي أكثر ملاءمة للأفراد عند التعامل مع أعباء عمل تتضمن معلومات خاصة. أما المؤسسات الصغيرة والمتوسطة، فقد تحصل على إمكانية الوصول إلى موارد الحوسبة الموزعة من دون الحاجة إلى كشف بيانات أعمالها الحساسة مباشرة أمام مزوّدي وحدات معالجة الرسومات (GPU) من الأطراف الثالثة.
ومع ذلك، تظل ضمانات الخصوصية العملية رهينةً بالبنية الكاملة للنظام، بما في ذلك تنفيذ التشفير وإدارة المفاتيح وأمن البرمجيات والتطبيقات المبنية فوق البروتوكول.
كيف تتم مكافأة مزوّدي وحدات معالجة الرسومات (GPU)؟
يساهم مزوّدو وحدات معالجة الرسومات (GPU) بموارد حاسوبية في شبكة Cluster Protocol. وقد صُمم نموذج المكافآت في البروتوكول لتوفير حافز اقتصادي للمشاركين من أجل إتاحة أجهزتهم لأعباء العمل اللامركزية للذكاء الاصطناعي.
وينشأ عن ذلك تفاعل ثنائي الجانب: يحصل المستخدمون ومطوّرو الذكاء الاصطناعي على موارد حوسبة موزعة، بينما يتلقى مزوّدو وحدات معالجة الرسومات (GPU) تعويضًا مقابل توفير هذه الموارد.
وتحتاج شبكة الحوسبة اللامركزية المستدامة إلى تحقيق توازن بين الجانبين. فإذا لم تكن المكافآت كافية، فقد لا يجد المزوّدون حافزًا قويًا للحفاظ على أجهزتهم وإتاحتها. وإذا كان الطلب على الحوسبة محدودًا، فقد تقل أيضًا فرص المزوّدين في المساهمة بمواردهم.
ولهذا يرتبط نموذج إثبات الحوسبة في Cluster Protocol ارتباطًا وثيقًا بهيكل الحوافز الخاص به. ويمكن للتحقق من المساهمات الحاسوبية المفيدة أن يوفر أساسًا لتوزيع المكافآت بين مزوّدي وحدات معالجة الرسومات (GPU) المشاركين.
من يمكنه استخدام Cluster Protocol؟
صُمم Cluster Protocol لدعم فئات متعددة من المشاركين في منظومة الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
مزوّدو وحدات معالجة الرسومات (GPU)
يمكن للأفراد أو المؤسسات التي تملك موارد مناسبة من وحدات معالجة الرسومات (GPU) المساهمة بقدرتها الحاسوبية في الشبكة، ما يتيح توفير أجهزة الحوسبة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.
مطوّرو الذكاء الاصطناعي
يمكن للمطوّرين الاستفادة من موارد الحوسبة اللامركزية لدعم أعباء عمل نماذج الذكاء الاصطناعي، دون الاعتماد كليًا على مزوّد مركزي للبنية التحتية.
المؤسسات الصغيرة والمتوسطة
قد تستفيد المؤسسات الصغيرة والمتوسطة من الوصول إلى موارد الحوسبة الموزعة والبنية التحتية التي تركز على الخصوصية، دون الحاجة إلى بناء مراكز بيانات كبيرة للذكاء الاصطناعي وتشغيلها بنفسها.
المساهمون في المشاريع مفتوحة المصدر
بما أن Cluster Protocol يركز على مجتمع مفتوح المصدر، يستطيع المطوّرون والباحثون المساهمة في المنظومة عبر تطوير البرمجيات والبحث وتحسين البنية التحتية وغيرها من أشكال المشاركة.
Cluster Protocol والذكاء الاصطناعي اللامركزي
يشير الذكاء الاصطناعي اللامركزي إلى الأساليب التي توزّع أجزاءً من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أو الحوسبة أو البيانات أو تطوير النماذج بين مشاركين متعددين، بدلًا من تركيزها لدى عدد محدود من المؤسسات المركزية.
ويركّز Cluster Protocol تحديدًا على جانب الحوسبة في هذه المعادلة. إذ يجمع نموذجه بين موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU) الموزعة وآليات تهدف إلى التحقق من المساهمات الحاسوبية وحماية البيانات أثناء المعالجة.
ويتناول هذا النهج تحديين تزداد أهميتهما مع توسع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي: الوصول إلى موارد الحوسبة وخصوصية البيانات. ويستطيع المزوّدون المركزيون تقديم نطاق واسع، لكن البنية التحتية اللامركزية قد توفر مصادر إضافية للقدرة الحاسوبية، وتحد من الاعتماد على مزوّد واحد للبنية التحتية.
وتعتمد فعالية هذا النموذج في نهاية المطاف على عوامل تشمل المشاركة في الشبكة، وقدرة وحدات معالجة الرسومات (GPU) المتاحة، والطلب على أعباء العمل، وآليات التحقق، وأداء تقنيات الحفاظ على الخصوصية.
ما هو رمز CP؟
CP هو الرمز المرتبط بـ Cluster Protocol، ويشكل جزءًا من المنظومة الاقتصادية الأوسع للمشروع، كما يرتبط بنموذج الحوسبة اللامركزي للبروتوكول.
وقد تتوقف المنفعة المحددة والاقتصاديات الرمزية لـ CP على تنفيذ البروتوكول وتطوره المستقبلي. وينبغي للمستخدمين التمييز بين الرمز نفسه والبنية التحتية الحاسوبية: فامتلاك CP لا يوفر بحد ذاته قدرة حوسبة عبر وحدات معالجة الرسومات (GPU)، كما أن توفير موارد الحوسبة لا يعني بالضرورة استخدام كل مشارك لـ CP بالطريقة نفسها.
ومع تطور منظومة Cluster Protocol، قد يصبح دور CP أكثر ارتباطًا بالمشاركة في الشبكة والحوافز ووظائف البروتوكول الأخرى. وينبغي التحقق من تفاصيل الرمز الحالية بالرجوع إلى أحدث الوثائق الرسمية للمشروع.
أين يمكنك تداول CP؟
يتوفر CP للتداول الفوري على Gate.
تداول CP/USDT على Gate
قبل التداول، ينبغي للمستخدمين التحقق من زوج التداول الحالي، وشبكة الإيداع والسحب، وغيرها من معلومات الأصول المعروضة على المنصة.
ما الفوائد المحتملة لـ Cluster Protocol؟
موارد الحوسبة الموزعة
قد يجمع Cluster Protocol موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU) من مشاركين مختلفين، ما ينشئ مصدرًا لامركزيًا للقدرة الحاسوبية اللازمة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.
الحوسبة التي تحافظ على الخصوصية
يهدف استخدام التشفير المتجانس بالكامل (FHE) إلى تعزيز خصوصية البيانات عبر إتاحة إجراء عمليات حسابية معينة على بيانات مشفرة.
حوافز لمزوّدي وحدات معالجة الرسومات (GPU)
يمكن لنموذج إثبات الحوسبة أن يربط المساهمات الحاسوبية المفيدة بالمكافآت، بما يوفر حافزًا للمشاركين لتقديم قدرة وحدات معالجة الرسومات (GPU).
سهولة الوصول للمشاركين الأصغر
قد تجعل البنية التحتية اللامركزية موارد حوسبة الذكاء الاصطناعي أكثر سهولة للأفراد والمؤسسات الصغيرة والمتوسطة التي لا تملك القدرة على تشغيل مراكز بيانات مركزية واسعة النطاق.
التطوير مفتوح المصدر
يتيح المجتمع مفتوح المصدر للمطوّرين والباحثين فحص البنية التحتية وتحسينها وتوسيعها، بما قد يدعم مشاركة أوسع في المنظومة.
ما مخاطر Cluster Protocol؟
يواجه Cluster Protocol عددًا من التحديات الشائعة في شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية والحوسبة الموزعة.
مخاطر الأداء الحاسوبي: قد يؤدي التشفير المتجانس بالكامل إلى تكاليف حاسوبية إضافية مقارنةً بالمعالجة التقليدية. لذلك، يعتمد أداء أعباء العمل اللامركزية للذكاء الاصطناعي بدرجة كبيرة على كفاءة التنفيذ وأداء الأجهزة.
مخاطر تنسيق الشبكة: يتعين على شبكة وحدات معالجة الرسومات (GPU) اللامركزية تنسيق الموارد بين أجهزة ومواقع وتكوينات مختلفة. وقد يكون الحفاظ على أداء متسق أكثر صعوبة من تشغيل مركز بيانات مركزي خاضع للتحكم.
مخاطر موثوقية المزوّدين: قد يختلف مزوّدو وحدات معالجة الرسومات (GPU) الأفراد من حيث مدة التشغيل وعرض النطاق الترددي ومواصفات الأجهزة وجداول الصيانة. ويحتاج البروتوكول إلى آليات للتعامل مع هذه الاختلافات.
مخاطر الأمان: يمكن للتشفير تعزيز الخصوصية، لكنه لا يلغي جميع مخاطر الأمان. فلا تزال ثغرات البرمجيات وإخفاقات إدارة المفاتيح والعقد الخبيثة ونقاط الضعف على مستوى التطبيقات قادرة على التأثير في نظام الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
مخاطر الاعتماد: تعتمد الفائدة طويلة الأجل لشبكة الحوسبة اللامركزية على العرض والطلب معًا. وتحتاج الشبكة إلى عدد كافٍ من مزوّدي وحدات معالجة الرسومات (GPU)، إلى جانب أعباء عمل كافية للذكاء الاصطناعي، لبناء منظومة مستدامة.
مخاطر الرمز: يُعد CP أصلًا رقميًا وقد يشهد تقلبات كبيرة في السوق. وقد لا تعكس قيمته السوقية مباشرةً حجم نشاط الحوسبة الجاري في الشبكة.
ما مستقبل الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي؟
تزداد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اعتمادًا على القدرة الحاسوبية، لا سيما مع ازدياد أحجام النماذج واتساع انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويفتح ذلك المجال أمام نماذج بنية تحتية بديلة يمكنها دعم المزوّدين المركزيين التقليديين.
وتسعى الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي إلى استغلال هذه الفرصة بتحويل الأجهزة الموزعة إلى مورد منسق. وتركّز مشاريع مثل Cluster Protocol على جعل هذا النموذج أكثر قابلية للتطبيق عبر الجمع بين حوافز الحوسبة وتقنيات الخصوصية.
ومن المرجح أن يتوقف التطور طويل الأجل للذكاء الاصطناعي اللامركزي على قدرة الشبكات الموزعة على توفير أداء تنافسي وبنية تحتية موثوقة وخصوصية كافية واقتصاديات جاذبة. وبالنسبة إلى Cluster Protocol، ستكون متابعة نمو شبكة وحدات معالجة الرسومات (GPU)، ومجتمع المطوّرين، وأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، والتطبيقات الداعمة أمرًا مهمًا.
الخلاصة
Cluster Protocol هو بروتوكول إثبات الحوسبة ومجتمع مفتوح المصدر يركّز على الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي. ويجمع نهجه بين موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU) الموزعة والتشفير المتجانس بالكامل لمعالجة تحديين أساسيين في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي: الوصول إلى القدرة الحاسوبية وخصوصية البيانات.
ومن خلال توفير حوافز لمزوّدي وحدات معالجة الرسومات (GPU) وربط مواردهم بأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، يهدف Cluster Protocol إلى بناء بيئة حوسبة أكثر توزيعًا. وفي الوقت نفسه، يوفر التشفير المتجانس بالكامل طبقة موجهة نحو الخصوصية قد تساعد على الحد من الحاجة إلى كشف البيانات الحساسة أثناء الحوسبة.
وسيعتمد المستقبل المحتمل للمشروع على الاعتماد العملي، لا على الفكرة وحدها. وتشمل العوامل المؤثرة في تطور المنظومة قدرة الشبكة، والطلب على أعباء العمل، والكفاءة الحاسوبية، والأمان، وتنفيذ الخصوصية، ودور رمز CP.
الأسئلة الشائعة
ما هو Cluster Protocol؟
Cluster Protocol هو بروتوكول إثبات الحوسبة ومجتمع مفتوح المصدر يركّز على نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية والحوسبة الموزعة عبر وحدات معالجة الرسومات (GPU).
ما هو إثبات الحوسبة؟
إثبات الحوسبة هو آلية للتحقق من المساهمات الحاسوبية أو قياسها داخل شبكة. وفي Cluster Protocol، يُستخدم كجزء من الإطار الذي يربط موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU) بالمكافآت.
ما هو التشفير المتجانس بالكامل (FHE) في Cluster Protocol؟
يرمز FHE إلى التشفير المتجانس بالكامل. وهي تقنية تشفير تتيح تنفيذ عمليات حسابية معينة على البيانات المشفرة، بما يدعم الحوسبة التي تحافظ على الخصوصية.
من يمكنه توفير القدرة الحاسوبية لـ Cluster Protocol؟
يمكن للأفراد والمؤسسات التي تمتلك موارد مناسبة من وحدات معالجة الرسومات (GPU) المشاركة بصفتها مزوّدين للحوسبة، وفقًا للمتطلبات التقنية للبروتوكول.
فيمَ يُستخدم CP؟
CP هو الرمز المرتبط بـ Cluster Protocol. وتعتمد منفعته المحددة على التنفيذ الحالي للبروتوكول وتطوره.
أين يمكنني تداول CP؟
يتوفر CP للتداول الفوري على Gate من خلال زوج التداول CP/USDT.
هل Cluster Protocol مشروع لشبكات البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN)؟
يتشارك Cluster Protocol بعض الخصائص مع شبكات البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN)، لأنه ينسّق موارد الحوسبة المادية الموزعة. ومع ذلك، ينبغي فهم موقعه المحدد في ضوء نموذج إثبات الحوسبة والبنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي الخاص به.
