اليوم سوف نتعلم عن الهيكلية المعيارية الرباعية 0G، وكيف تدعم بشكل متعاون الكون AI؟
من المعروف أن مجموعة تقنيات 0G هي نظام مكون من أربع طبقات معقدة، حيث يتم تحسين كل طبقة بشكل متطرف لوظائف محددة، وتستطيع أن تتكامل بسلاسة، مما يشكل نظام تشغيل AI لامركزي قوي (deAIOS).
1. طبقة التسوية والاتفاق ( في 0G Chain ): هذه هي حجر الزاوية لأمان النظام البيئي بأسره. إنها تستخدم آلية توافق CometBFT المحسّنة، وتقدم قدرة معالجة معاملات تزيد عن 2500 TPS ووقت نهائي للمعاملات دون ثانية، مما يضمن سرعة وأمان الشبكة. في الوقت نفسه، تحافظ على التوافق الكامل مع EVM، مما يسمح لمطوري بيئة Ethereum بالانتقال ونشر العقود الذكية بدون حواجز. في المستقبل، ستتطور إلى أداء أعلى من خلال تقنيات مثل DAG والمعالجة المتوازية. 2. توفر البيانات ( طبقة توفر البيانات ): هذا هو المحرك الأساسي لتحقيق التوسع غير المحدود في 0G. إنه مستقل عن توافق السلسلة الرئيسية، ويكرس جهوده لضمان إمكانية الوصول إلى البيانات بتكاليف منخفضة للغاية وسرعة عالية. من خلال تقسيم البيانات والتحقق من العقد الخفيفة القائمة على العينة العشوائية، تحقق هذه الطبقة قدرة مذهلة على المعالجة (لقد وصلت شبكة الاختبار إلى 50 جيجابت في الثانية)، ويمكنها تلبية الطلب الهائل على البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما يمكنها أيضًا توفير حلول DA عالية الأداء لسلاسل Rollup الأخرى ومحددات المشاركة. 3. 0G Storage (层 التخزين ): تخزين لامركزي عالي الأداء مصمم لبيانات الذكاء الاصطناعي. إنه مقسم بذكاء إلى طبقتين: طبقة السجل غير القابلة للتغيير لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة بأمان (مثل أوزان النموذج، بيانات التدريب)، وطبقة القيم المفتاحية القابلة للتغيير لمعالجة البيانات الحية التي تحتاج إلى تحديث متكرر. بالجمع بين الترميز المحو والألية PoRA، فإنه يوفر أداءً ممتازًا في القراءة والكتابة مع ضمان سلامة البيانات وقابليتها للاسترجاع. 4. Compute Network ( الشبكة الحسابية ): شبكة حوسبة لامركزية قائمة على السوق. تربط مقدمي خدمات GPU المنتشرين عالميًا بالمطورين الذين يحتاجون إلى قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين تقديم مهام الحوسبة (استدلال النموذج، تعديل دقيق) بسهولة كما هو الحال مع خدمات السحابة، حيث يقوم الشبكة تلقائيًا بمطابقة الموارد المثلى، ويضمن من خلال التشفير صحة عملية الحوسبة، وفي النهاية يحصلون على نتائج حسابية يمكن التحقق منها بتكلفة منخفضة جدًا.
تتصل هذه الطبقات الأربع ببعضها البعض من خلال واجهات واضحة، مما يسمح للمطورين باختيار خدمات محددة وفقاً لاحتياجات التطبيقات، مما يحقق مرونة وكفاءة غير مسبوقتين. فما هي القدرات والمزايا الرئيسية لـ 0G؟ سنتعلم ذلك في المقالة القادمة!
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
اليوم سوف نتعلم عن الهيكلية المعيارية الرباعية 0G، وكيف تدعم بشكل متعاون الكون AI؟
من المعروف أن مجموعة تقنيات 0G هي نظام مكون من أربع طبقات معقدة، حيث يتم تحسين كل طبقة بشكل متطرف لوظائف محددة، وتستطيع أن تتكامل بسلاسة، مما يشكل نظام تشغيل AI لامركزي قوي (deAIOS).
1. طبقة التسوية والاتفاق ( في 0G Chain ): هذه هي حجر الزاوية لأمان النظام البيئي بأسره. إنها تستخدم آلية توافق CometBFT المحسّنة، وتقدم قدرة معالجة معاملات تزيد عن 2500 TPS ووقت نهائي للمعاملات دون ثانية، مما يضمن سرعة وأمان الشبكة. في الوقت نفسه، تحافظ على التوافق الكامل مع EVM، مما يسمح لمطوري بيئة Ethereum بالانتقال ونشر العقود الذكية بدون حواجز. في المستقبل، ستتطور إلى أداء أعلى من خلال تقنيات مثل DAG والمعالجة المتوازية.
2. توفر البيانات ( طبقة توفر البيانات ): هذا هو المحرك الأساسي لتحقيق التوسع غير المحدود في 0G. إنه مستقل عن توافق السلسلة الرئيسية، ويكرس جهوده لضمان إمكانية الوصول إلى البيانات بتكاليف منخفضة للغاية وسرعة عالية. من خلال تقسيم البيانات والتحقق من العقد الخفيفة القائمة على العينة العشوائية، تحقق هذه الطبقة قدرة مذهلة على المعالجة (لقد وصلت شبكة الاختبار إلى 50 جيجابت في الثانية)، ويمكنها تلبية الطلب الهائل على البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، كما يمكنها أيضًا توفير حلول DA عالية الأداء لسلاسل Rollup الأخرى ومحددات المشاركة.
3. 0G Storage (层 التخزين ): تخزين لامركزي عالي الأداء مصمم لبيانات الذكاء الاصطناعي. إنه مقسم بذكاء إلى طبقتين: طبقة السجل غير القابلة للتغيير لتخزين مجموعات البيانات الكبيرة بأمان (مثل أوزان النموذج، بيانات التدريب)، وطبقة القيم المفتاحية القابلة للتغيير لمعالجة البيانات الحية التي تحتاج إلى تحديث متكرر. بالجمع بين الترميز المحو والألية PoRA، فإنه يوفر أداءً ممتازًا في القراءة والكتابة مع ضمان سلامة البيانات وقابليتها للاسترجاع.
4. Compute Network ( الشبكة الحسابية ): شبكة حوسبة لامركزية قائمة على السوق. تربط مقدمي خدمات GPU المنتشرين عالميًا بالمطورين الذين يحتاجون إلى قوة الحوسبة للذكاء الاصطناعي. يمكن للمطورين تقديم مهام الحوسبة (استدلال النموذج، تعديل دقيق) بسهولة كما هو الحال مع خدمات السحابة، حيث يقوم الشبكة تلقائيًا بمطابقة الموارد المثلى، ويضمن من خلال التشفير صحة عملية الحوسبة، وفي النهاية يحصلون على نتائج حسابية يمكن التحقق منها بتكلفة منخفضة جدًا.
تتصل هذه الطبقات الأربع ببعضها البعض من خلال واجهات واضحة، مما يسمح للمطورين باختيار خدمات محددة وفقاً لاحتياجات التطبيقات، مما يحقق مرونة وكفاءة غير مسبوقتين. فما هي القدرات والمزايا الرئيسية لـ 0G؟ سنتعلم ذلك في المقالة القادمة!