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AI/Compute

नोट: यह दस्तावेज़ मूल अंग्रेजी संस्करण का स्वचालित अनुवाद है।

AI/Compute

AI/Compute उन प्रोजेक्टों को समूहित करता है जो AI वर्कलोड के लिए कम्प्यूटेशनल संसाधन प्रदान करते हैं — क्रिप्टो AI की GPU और इन्फ्रास्ट्रक्चर परत। ये विकेंद्रीकृत कंप्यूट नेटवर्क, GPU मार्केटप्लेस और ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म हैं, जो किसी को भी AI मॉडलों के प्रशिक्षण और संचालन के लिए प्रोसेसिंग शक्ति देने या उपभोग करने की सुविधा देते हैं।

DecAIHub रजिस्ट्री में AI/Compute सबसे बड़ी श्रेणियों में से एक है और भौतिक इन्फ्रास्ट्रक्चर से सबसे निकटता से जुड़ी हुई है। मूल वादा सीधा है: किसी एक क्लाउड प्रदाता से GPU किराए पर लेने के बजाय, उपयोगकर्ता ब्लॉकचेन प्रोटोकॉल द्वारा समन्वित कंप्यूट आपूर्तिकर्ताओं के वितरित नेटवर्क तक पहुँचते हैं।

कार्ड पढ़ते समय वर्कलोड के प्रकार मायने रखते हैं: कुछ नेटवर्क प्रशिक्षण (लंबे समय तक चलने वाले, उच्च-मेमोरी कार्य) पर ज़ोर देते हैं, अन्य inference (लेटेंसी-संवेदनशील सर्विंग) पर, और कई सामान्य-उद्देश्य जॉब कतारों के साथ बीच में स्थित हैं। AI/Compute लेबल तब लागू होता है जब पोज़िशनिंग और आर्टिफ़ैक्ट AI के लिए कंप्यूट का वर्णन करते हैं — न कि केवल सामान्य हैशिंग या असंबंधित वर्कलोड का।

संक्षेप में: AI/Compute में वे प्रोजेक्ट आते हैं जो AI कार्यों के लिए कम्प्यूटेशनल संसाधन आपूर्ति, समन्वित या मार्केटप्लेस के रूप में उपलब्ध कराते हैं।

इसका क्या अर्थ है

इस श्रेणी में प्रोजेक्ट कार्ड पढ़ते समय संसाधन-के-रूप-में-कंप्यूट और AI-के-रूप-में-कंप्यूट के बीच के अंतर को समझना महत्वपूर्ण है।

AI के संदर्भ में कंप्यूट का अर्थ है वह प्रोसेसिंग शक्ति जो मॉडलों को प्रशिक्षित करने, inference चलाने या डेटा पाइपलाइनों को संभालने के लिए आवश्यक है। पारंपरिक AI केंद्रीकृत क्लाउड प्रदाताओं (AWS, GCP, Azure) पर निर्भर है। AI/Compute प्रोजेक्ट ऐसे नेटवर्क बनाकर इसे विकेंद्रीकृत करने का प्रयास करते हैं, जहाँ स्वतंत्र प्रदाता GPU, CPU या विशेष एक्सेलेरेटर उपलब्ध कराते हैं, और एक प्रोटोकॉल परत खोज, शेड्यूलिंग, मूल्य-निर्धारण और निपटान संभालती है।

इन प्रोजेक्टों में ब्लॉकचेन की भूमिका व्यापक रूप से भिन्न होती है: साधारण भुगतान माध्यमों से लेकर ऑन-चेन proof-of-work सत्यापन और कंप्यूट प्रदाताओं के लिए प्रतिष्ठा प्रणालियों तक।

वास्तविक विकेंद्रीकृत कंप्यूट को मार्केटिंग से अलग करने वाली चीज़ है मापने योग्य साक्ष्य: वास्तविक GPU प्रदाता जो वास्तविक कार्य कर रहे हैं, सत्यापन योग्य उपयोग मेट्रिक्स, और पूर्ण किए गए कार्य का ऑन-चेन निपटान। AI/Compute प्रोजेक्टों में पाए जाने वाले विशिष्ट AI component में GPU ऑर्केस्ट्रेशन इंजन, जॉब शेड्यूलर, proof-of-compute प्रोटोकॉल, कंप्यूट मार्केटप्लेस और संसाधन-मिलान एल्गोरिदम शामिल हैं। कुछ प्रोजेक्ट कच्चे GPU किराए पर ध्यान देते हैं; अन्य मॉडल-सचेत शेड्यूलिंग या फ़ेडरेटेड प्रशिक्षण समन्वय जैसी उच्च-स्तरीय परतें जोड़ते हैं।

सामान्य उप-संयोजन

DecAIHub संयुक्त श्रेणियों का उपयोग करता है। नीचे AI/Compute के भीतर सबसे अधिक बार आने वाले संयोजन दिए गए हैं। Infra प्रमुख जोड़ी है; DePIN, AI/Training और AI/Inference के साथ ओवरलैप बताते हैं कि एक ही नेटवर्क आपूर्ति और माँग को कैसे प्रस्तुत करता है।

उप-संयोजन इसका क्या अर्थ है
AI/Compute | Infra सबसे बड़ा समूह: GPU नेटवर्क, कंप्यूट ऑर्केस्ट्रेशन परतें और विकेंद्रीकृत क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म।
AI/Compute | DePIN टोकन प्रोत्साहनों वाला भौतिक GPU और कंप्यूट इन्फ्रास्ट्रक्चर — हार्डवेयर प्रदाता संसाधन देने के लिए टोकन कमाते हैं।
AI/Compute | AI/Training विशेष रूप से मॉडल प्रशिक्षण वर्कलोड (बड़े पैमाने पर, लंबे समय तक चलने वाले) के लिए प्रावधानित कंप्यूट।
AI/Compute | AI/Inference विशेष रूप से प्रोडक्शन में प्रशिक्षित मॉडल चलाने (लेटेंसी-संवेदनशील, उच्च-थ्रूपुट) के लिए प्रावधानित कंप्यूट।

एक ही प्रोजेक्ट कई डोमेन टैग धारण कर सकता है (जैसे AI/Compute | Infra | DePIN)।

प्रोजेक्ट कार्ड में क्या देखें

DecAIHub पर AI/Compute कार्ड पढ़ते समय इन बातों पर ध्यान दें:

  • AI component — क्या कार्ड में कोई ठोस AI component (GPU ऑर्केस्ट्रेशन, जॉब शेड्यूलिंग, proof of compute, कंप्यूट मार्केटप्लेस) सूचीबद्ध है, या केवल सामान्य "decentralized compute" संदेश हैं?
  • वास्तविक आपूर्ति के साक्ष्य — क्या Tier-1 आर्टिफ़ैक्ट मौजूद हैं जो वास्तविक GPU प्रदाताओं, मापने योग्य उपयोग या पूर्ण किए गए कार्यों के ऑन-चेन प्रूफ़ दिखाते हैं?
  • Onchain necessity (onchain_score) — क्या ब्लॉकचेन टोकन जारी करने से अधिक कुछ करता है? ऑन-चेन जॉब मिलान, निपटान, स्लैशिंग या सत्यापन योग्य कंप्यूट प्रूफ़ खोजें। देखें AI reality, Onchain necessity और Token necessity।
  • AI reality स्कोर (ai_score) — GPU प्रदान करना इन्फ्रास्ट्रक्चर है, अपने आप में AI नहीं। क्या प्रोजेक्ट के पास अपनी AI लॉजिक है, या वह केवल दूसरों के वर्कलोड होस्ट करता है?

अकेली यह श्रेणी क्या सिद्ध नहीं करती

AI/Compute लेबल वाले प्रोजेक्ट को उसकी पोज़िशनिंग और उपलब्ध आर्टिफ़ैक्ट के आधार पर कंप्यूट-केंद्रित के रूप में वर्गीकृत किया गया है। केवल लेबल इसकी पुष्टि नहीं करता कि:

  • नेटवर्क पर वास्तविक GPU प्रदाता सक्रिय रूप से वर्कलोड संभाल रहे हैं;
  • कंप्यूट वास्तव में AI के लिए उपयोग हो रहा है, न कि बेकार पड़ा है;
  • कंप्यूट के ऊपर बना AI वास्तविक, स्वामित्व वाला या उपयोगी है;
  • विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण केंद्रीकृत विकल्पों की तुलना में सार्थक लाभ देता है;
  • कंप्यूट मार्केटप्लेस के कार्य करने के लिए टोकन आवश्यक है।

हमेशा प्रोजेक्ट कार्ड में पूरा DecAI Fit स्कोर और साक्ष्य ब्लॉक देखें।

भ्रमित न हों

  • AI/Inference — मॉडल चलाकर परिणाम देने की क्रिया पर केंद्रित है; कंप्यूट वह संसाधन है जो inference को शक्ति देता है, लेकिन दोनों श्रेणियाँ अलग-अलग परतों को संबोधित करती हैं। देखें AI/Inference।
  • AI/Training — मॉडल बनाने और सुधारने पर केंद्रित है; प्रशिक्षण को कंप्यूट की आवश्यकता होती है, लेकिन यह एक अलग गतिविधि है। देखें AI/Training।
  • AI/Agents — स्वायत्त सॉफ़्टवेयर बनाता है जो निर्णय लेता है और कार्य करता है; एजेंट कंप्यूट का उपभोग कर सकते हैं, लेकिन यह श्रेणी व्यवहार के बारे में है, संसाधनों के बारे में नहीं। देखें AI/Agents।
  • AI के बिना DePIN — कुछ DePIN प्रोजेक्ट AI के लिए GPU कंप्यूट के बजाय स्टोरेज, बैंडविड्थ या सेंसर प्रदान करते हैं। AI/Compute लेबल केवल तभी लागू होता है जब कंप्यूट AI वर्कलोड को लक्षित करता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

यदि कोई प्रोजेक्ट GPU समय बेचता है, तो ai_score कभी-कभी कम क्यों दिखता है?

हार्डवेयर की आपूर्ति इन्फ्रास्ट्रक्चर है। AI reality स्कोर सत्यापन योग्य AI-विशिष्ट लॉजिक को पुरस्कृत करता है (मॉडलों के लिए ट्यून किए गए शेड्यूलर, inference से जुड़ी प्रूफ़ प्रणालियाँ, आदि)। वर्णित AI-उन्मुख सॉफ़्टवेयर के बिना कच्चा किराया, ML-सचेत ऑर्केस्ट्रेशन का दस्तावेज़ीकरण करने वाले स्टैक से अलग स्कोर कर सकता है।

कार्ड पर AI/Compute, AI/Inference से कैसे अलग है?

AI/Inference मॉडलों और आउटपुट को परोसने पर ज़ोर देता है। AI/Compute इस पर ज़ोर देता है कि मशीनें कौन देता है और कार्य कैसे मिलाए और निपटाए जाते हैं। एक ही प्रोजेक्ट दोनों को छू सकता है; संयुक्त टैग और AI component फ़ील्ड से देखें कि टीम किस परत पर ज़ोर देती है।

क्या "decentralized" का अर्थ हमेशा कई स्वतंत्र प्रदाता होता है?

केवल लेबल से आवश्यक रूप से नहीं। साक्ष्य देखें: डैशबोर्ड, दस्तावेज़ या ऑन-चेन संकेत जो विविध प्रदाताओं और पूर्ण किए गए कार्य को दिखाते हैं — केवल प्रोटोकॉल व्हाइटपेपर नहीं।

बाहरी संदर्भ

  • CUDA Zone — GPU computing — GPU-त्वरित कंप्यूटिंग पर संदर्भ सामग्री, जो अक्सर कंप्यूट नेटवर्कों में चर्चित AI वर्कलोड के नीचे का स्टैक होता है।
  • NIST Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) — विकेंद्रीकृत AI इन्फ्रास्ट्रक्चर के दावों का मूल्यांकन करते समय विश्वसनीय AI सिस्टमों पर व्यापक संदर्भ।

यह भी देखें

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