草を使ったクラウドソースAIデータセットのためのストレージのスケーリング

Grassが急速に拡大を続ける中、ネットワークはペタバイトレベルのデータ取得にスケーリングし、スタックのすべてのレイヤーでインフラストラクチャを垂直統合しています。分散型のAI駆動の未来の要求に応えるためには、効率的なストレージソリューションが重要です。そこでBackblazeが登場します。

ストレージのボトルネックを排除する

Grassは膨大な量のマルチモーダルデータを生成および処理し、高速かつコスト効率の良いストレージソリューションを必要としています。Backblazeのクラウドストレージを活用することで、Grassはボトルネックのリスクなしに大規模なデータセットを保存および取得でき、ネットワークの需要が拡大する際にもシームレスなアクセスを確保します。

仕組み

3百万のユーザーを持つGrassは、世界中に300万のノードのネットワークを持ち、ネットワーク帯域幅は約100 Gbits毎秒で、成長を続けています。これらのノードはGrassのバリデーターからのウェブリクエストを受信し、これらのリクエストを通常のトラフィックとして通過させながらウェブサイトからデータをスクレイピングします。

未来を見据えて

Grassが分散型AIインフラの限界を押し広げ続ける中、Backblazeとのパートナーシップは、スケーラビリティ、信頼性、効率性において重要な前進を示しています。このコラボレーションにより、GrassはAI駆動のデータ収集の爆発的な成長に追いつきつつ、ユーザーが期待するシームレスなパフォーマンスを維持できます。

Grassがクラウドソースされた帯域幅を使用して構築されたデータセットのためのストレージを拡張するために雑草を切り抜ける様子をご覧ください。

詳細に興味がある場合は、Grass Armyのウェブサイトで元の記事をお読みください。

草に触れてAI革命に参加しよう！