共有 GPU が登場しました!分散型機械学習に投資してマイニングの3倍の収益を得る

まだマイニングにGPUを使用していますか?そうなると大きな損失を被ることになります。

最近、海の向こうに「Vectordash」と呼ばれる機械学習共有コンピューティングパワープラットフォームが登場しました。開発者自身の言葉を借りれば、これは GPU 版の Airbnb に相当するとのことです。

GPU を持っているが、マイニングによる利益が低すぎると思いますか?このプラットフォームでコンピューティングリソースを共有して、他のユーザーの AI 開発を支援できます。

収入はマイニングの3～4倍！

AI 開発者は、AWS の 1/5 の価格でプラットフォーム上の共有 GPU をレンタルできます。

貧しい学生

この福祉のようなプラットフォームは、貧しい学生のシャリフ・シャミームと彼の2人の友人の副業です。

Shameem 氏は、このプラットフォームを構築するきっかけは自らの経験から得たものだと Reddit に投稿しました。

人工知能とディープラーニングを勉強している貧しい学生である Shameem さんは、ニューラルネットワークをトレーニングするために常に GPU を使用する必要がありますが、AWS と Google Cloud は非常に高価で、学生割引では十分ではありません。

「先生、今学期の最終課題は後で提出してもいいですか？GPU を借りるお金がなくて、モデルはまだ CPU を使ってゆっくりトレーニング中です...」

宿題を遅れて提出する理由は本当にみすぼらしいように思えますが、貧しい学生には彼らなりのやり方があるのです。

彼は、1080 Ti でイーサリアムをマイニングしている友人を見つけ、マイニング利益の 2 倍を支払い、マイナーのコンピューターを使用して自分のニューラルネットワークを喜んでトレーニングしました。それでも AWS よりはるかに安いです。

しかし、幸せを分かち合うことは、一人で楽しむことよりも悪いことです。このような優れたモデルは、世界中のマイナーを団結させる価値があり、また、世界中の GPU を持たない人々を団結させる価値もあります。

こうして Vectordash が誕生しました。

さあ、この 3 人の貧しい学生の名前を覚えておいてください。彼らが次のビル・ゲイツになったらどうしますか。彼らは、メリーランド大学のシャリフ・シャミーム氏とアルバズ・カティブ氏、そしてカーネギーメロン大学のアビシェク・バーガヴァ氏です。

所有者は機械に対してより多くのお金を受け取り、購入者はより少ないお金を受け取る

公式ウェブサイトでは、さまざまな GPU の明確な価格表が提供されています。最も収益の少ない旧型の GPU 1050 は 1 日あたり 1.92 ドルです。 Titan V は 1 日あたり 10.08 ドルで最も高い収益を上げています。

GPU プロバイダーはマイニングよりも収益を上げますが、開発者がレンタルする GPU インスタンスは高価ではありません。 1時間あたり0.17ドルから始まり、AWSのわずか5分の1です。最新の Titan V をレンタルする場合、料金は 1 時間あたりわずか 0.85 ドルです。

各 GPU インスタンスには、Ubuntu 16.04、CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch などの重要な機械学習環境もプリインストールされています。

2 つのリストを比較すると、マシンの所有者はより多くのお金を受け取り、購入者はより少ないお金を費やします。価格差を計算してみると、プラットフォーム側もかなり儲かっているようです。みんな本当に幸せです。

どうやって使うの？

開発者にとって、Vectordash の使用は他のクラウドサービスの使用と同様です。つまり、GPU インスタンスをレンタルし、接続用の IP アドレスと SSH キーを取得します。

このビデオデモを見てみましょう:

残念ながら、Quantum位では現在すべてのマシンがレンタル中であるため、全員が直接試用することはできませんでした。

△申し訳ございませんが、現在全てのマシンが使用中です。機械のオーナーになりたいですか?

私は GPU をレンタルしていませんでしたが、Vectordash の Web サイトから、心を打つ質問を受けました。「GPU を共有して、マシン所有者としてお金を稼ぐことに興味はありますか?」

QuantumBit が 1080 Ti を持っていたら、わずか数分でクラウドサービスプロバイダーに変身し、AI 研究者に利益をもたらし、1 日あたり 7.68 ドルを稼ぐチャンスを逃すはずがありません。まだ GPU を購入していないので、まずは皆さんの探索の手助けになればと思います。

機械の所有者になることは難しくありません。まずフォームに記入する必要があります:

△ https://goo.gl/forms/ghFqpayk0fuaXqL92

その後、1 日以内に Vectordash からガイドメールが届き、所有者にハイパーバイザーをインストールして GPU を共有するように指示されます。

オーナーは管理プログラムで GPU を提供する期間を選択できます。さらに、この管理プログラムは自動切り替え機能もサポートしています。 Vectordash の GPU が誰も占有していない場合は、利益を最大化するためにマイニングに使用できます。

支払いを受け取るには、所有者は仮想通貨ウォレットをバインドする必要もあります。ユーザーが GPU を使用した後、所有者は 5 秒以内にお金を受け取ります。ビットコイン、イーサリアム、ライトコインを選択でき、いつでも現金を引き出すことができます。

新たな機会

ああ、このモデルはみんなを興奮させます。

「学校を中退すれば、あなたは次のビル・ゲイツになれる。」

Reddit フォーラムでは、複数の人がこのアイデアを思いつきました。彼らは皆、シャリフ・シャミーム氏とそのパートナーに対し、研究をやめてアマゾンのライバルとなるこのプロジェクトに集中するよう促した。

現在、Amazon が提供する GPU クラウドコンピューティングサービスでは、K80 などの専用製品が使用されていますが、安価なコンシューマーグレードの GPU は、クラウドコンピューティングなどの商用シナリオでは使用できません。

ただし、この共有モデルは Nvidia の制限を回避しているようです。

Vectordash の創設者は、Amazon クラウドで Tesla K80 を使用するよりも 1080Ti でニューラルネットワークを 5 倍速くトレーニングしたと述べています。

人々は GPU を貸し出すことに意欲を示しています。シャミーム氏はツイッターで、ベータ版がオンラインになってから17時間以内に143個のGPUが届いたと述べた。

「AMD グラフィックカードは大丈夫ですか?」と質問したがらない人もいます。

もちろん違います。

OpenCL はまだ機械学習ライブラリで広くサポートされていないため、Vectordash は現在 AMD グラフィックカードをサポートしていません。もちろん、Vectordash のパートナーも、AMD、Intel、Google ができるだけ早く追いつくことを期待しています。彼らは、Nvidia だけが支配する世界に住みたいとは思っていません。

このビジネスモデルは、必然的にゴーレムを思い起こさせます。

報道によると、Golem は分散型のグローバルコンピューティングパワー市場です。 Golem は、コンピューティングタスクの構成と実行の方法を変更します。以下は字幕なしの動画紹介です。

隠れた心配事

「分散型機械学習は本当に良いアイデアです」と、XGBoost、MXNet、TVM の作者である Tianqi Chen 氏は言います。「しかし、セキュリティ上のリスクがあるかもしれません。」

+1、Keras の作者 François Chollet 氏もこれに賛同し、さらに、無作為の人のコンピューターを使用することはプライバシーとセキュリティ上の大惨事のように思われると指摘しました。これは、トレーニングデータが非常に機密性の高いプロジェクトの場合に特に当てはまるため、より安全なアプローチが必要になります。

Reddit フォーラムで、ネットユーザーが「GPU を提供することに興味があるのですが、個人情報が漏洩しないことをどう保証できますか?」と質問しました。ボットネットの一部にならないようにするにはどうすればいいですか?

Vectordash の創設者は、LXC (複数のオペレーティングシステムとアプリケーションが基本的な物理ハードウェアのセットを共有できるようにする仮想化テクノロジの中核) に基づくハイパーバイザーを使用していると回答しました。

しかし、これだけでは人々は完全に安心できないようです。

「完璧な解決策があるよ！」

現在、Google Brain チームの David Ha 氏は、ブロックチェーンを使用して信頼性とセキュリティの問題を解決し、TensorFlowCoin を発行して ICO を行う予定であると述べています...

コインを初めて発行した彼は、投資銀行と AI の分野で大物となるにふさわしい人物です。

もちろん彼は冗談を言っていた。

とにかく、これはまだ始まったばかりです。おそらく将来的には、人工知能の分野で、クリックするだけですぐにトレーニングを受けることが可能になるかもしれません。