Skip to main content

Subnet nedir

Not: Bu belge orijinal İngilizce versiyonun otomatik bir çevirisidir.

Subnet nedir

Subnet (alt ağ), daha büyük bir blok zinciri platformunun içinde veya yanında çalışan bağımsız, amaca özel bir ağdır. Her uygulamayı aynı doğrulayıcı kümesini, kuralları ve işlem kapasitesini paylaşmaya zorlamak yerine, bir subnet belirli bir iş yükünün — AI çıkarımı, veri işleme veya oyun gibi — kendi mutabakat parametrelerine sahip, kendine ayrılmış bir doğrulayıcı kümesi üzerinde çalışmasına olanak tanır. Ana platform paylaşılan güvenlik altyapısını sağlarken, subnet kendi kullanım senaryosu için optimize etme özgürlüğü kazanır.

Kısaca: subnet, daha geniş bir blok zinciri ekosistemi içinde uzmanlaşmış, kendi kendini yöneten bir ağdır — genel amaçlı bir zincirin kısıtlamaları olmadan özel hesaplama ortamlarına ihtiyaç duyan AI projeleri için özellikle önemlidir.

Subnet'ler nasıl çalışır

Temel fikir, ağ düzeyinde sorumlulukların ayrılmasıdır. Her şeyi tek bir yekpare zincirin yönetmesi yerine, subnet'ler iş yükünü paralel, uzmanlaşmış ortamlara böler.

Doğrulayıcılar ve üyelik

Bir subnet kendi doğrulayıcı kümesini tanımlar. Bu doğrulayıcılar, ana ağın doğrulayıcılarının bir alt kümesi olabileceği gibi, subnet'in belirli gereksinimlerini karşılayan tamamen bağımsız operatörler de olabilir. Her subnet kendi staking kurallarını, donanım gereksinimlerini ve performans standartlarını belirleyebilir. Bu, AI iş yüklerine odaklanan bir subnet'in doğrulayıcılardan GPU donanımına sahip olmalarını isteyebileceği, genel amaçlı bir subnet'in ise standart sunucularda çalışabileceği anlamına gelir.

Özel kurallar ve yürütme

Her subnet kendi sanal makinesini, mutabakat parametrelerini, ücret yapısını ve yönetişim modelini uygulayabilir. Bu esneklik, bir subnet'in ana zincirin yürütme ortamının sınırlamalarını devralmadığı anlamına gelir. AI odaklı bir subnet, hızlı çıkarım mutabakatı için blok sürelerini optimize edebilirken, finans odaklı bir subnet işlem sıralama garantilerine öncelik verebilir.

İki öne çıkan uygulama

Bittensor subnet'leri. Bittensor, tüm ağını subnet'ler etrafında örgütler. Her Bittensor subnet'i, belirli bir AI iş türü — metin üretimi, görüntü tanıma, veri kazıma, protein katlanması ve daha fazlası — için rekabetçi bir pazardır. Bir subnet'teki madenciler uzmanlaşmış AI görevini yerine getirir; doğrulayıcılar ise çıktılarını puanlar. TAO token emisyonları, ağ düzeyindeki yönetişime göre subnet'lere dağıtılır ve her subnet içinde ödüller en iyi performans gösteren madencilere ve doğrulayıcılara akar. Mevcut mimari itibarıyla Bittensor, her biri kendi AI görevi için bağımsız olarak optimize edilmiş onlarca aktif subnet'i destekler.

Avalanche subnet'leri. Avalanche, subnet'leri bir ölçekleme ve özelleştirme mekanizması olarak kullanır. Herhangi bir doğrulayıcı grubu bir Avalanche subnet'i oluşturabilir ve içinde bir veya daha fazla blok zinciri başlatabilir. Her subnet kendi doğrulayıcı gereksinimlerini, mutabakat ayarlarını ve sanal makinesini tanımlar. Avalanche'ın Primary Network'ü (X-Chain, P-Chain ve C-Chain'i içerir) tüm doğrulayıcıların katılması gereken bir subnet'in kendisidir. Ek subnet'ler paralel olarak çalışır ve projelerin daha geniş Avalanche ekosisteminden yararlanmayı sürdürürken, uyumluluk özellikleri, özel işlem desteği veya özel gas tokenları gibi belirli özelliklere sahip özel zincirler başlatmalarını sağlar.

Kripto AI projeleri için neden önemli

AI iş yüklerinin, genel amaçlı blok zincirlerinin karşılamakta zorlandığı özel hesaplama gereksinimleri vardır. Subnet'ler bu uyumsuzluğu doğrudan giderir.

Uzmanlaşmış hesaplama. Model çıkarımı, eğitim koordinasyonu ve veri doğrulaması gibi AI görevleri, standart token transferlerinden farklı donanım ve performans özellikleri gerektirir. Subnet'ler, AI projelerinin DeFi işlemleri ve NFT mint'leriyle blok alanı için rekabet etmek yerine, bu iş yükleri için özel olarak donatılmış ve teşvik edilmiş doğrulayıcılar üzerinde çalışmasına olanak tanır.

Performans izolasyonu. Ana zincirdeki bir alım-satım etkinliği artışı, bir AI subnet'inin çıkarım hattını yavaşlatmaz. Her subnet kendi işlem kapasitesi ve ücret dinamiklerine sahiptir; bu, birbiriyle ilgisiz iş yükleri arasındaki çapraz etkileşimi önler.

Özel teşvik tasarımı. Subnet'ler, projelerin AI katkılarına uyarlanmış ödül mekanizmaları tasarlamalarını sağlar. Bittensor'un yaklaşımı — madencileri AI çıktılarının kalitesine göre puanlamak — mutabakat mekanizmasının model kalitesinden habersiz olduğu genel amaçlı bir zincirde uygulanması zor olurdu.

Bu mimari desen, daha geniş bir kavram olan appchain'lerle ilişkilidir — genelliği, belirli bir alandaki optimize edilmiş performansla takas eden uygulamaya özel zincirler.

DecAIHub proje kartlarında nerede görünür

  • Type — bir subnet olarak çalışan veya subnet başlatan bir proje, subnet tabanlı tasarımını yansıtan bir mimari türle sınıflandırılabilir.
  • Main chain — subnet'ler ana platformlarına bağlıdır. Bir Bittensor subnet'inde çalışan proje, ana zincir olarak Bittensor'u listeler; bir Avalanche subnet'indeki proje ise Avalanche'a atıfta bulunur.
  • Consensus — subnet'ler ana zincirin mutabakat mekanizmasını kullanabilir veya kendi varyantlarını uygulayabilir; bu, mutabakat alanında görünür.

Subnet tek başına neyi kanıtlamaz

  • AI kalitesi — bir subnet içinde çalışmak, AI iş yükünün sofistike, doğru veya yararlı olduğunu garanti etmez. Subnet bir altyapı tercihidir, model kalitesinin bir ölçüsü değildir.
  • Merkeziyetsizlik — bir subnet çok az doğrulayıcıya sahip olabilir. Subnet'in gerçek merkeziyetsizliğini etiketin kendisi değil, doğrulayıcıların sayısı ve bağımsızlığı belirler.
  • Güvenlik — bir subnet'in güvenliği, kendi doğrulayıcı kümesine ve ekonomik teşviklerine bağlıdır. Küçük, zayıf stake edilmiş bir subnet, ana zincirden daha az güvenli olabilir.
  • Gereklilik — her AI projesinin özel bir subnet'e ihtiyacı yoktur. Bazı AI görevleri, genel amaçlı zincirlerde veya geleneksel bulut altyapısında iyi çalışır. Bir subnet'in varlığı, doğru mimari tercih olduğunu kanıtlamaz.

Karıştırmayın

  • L2 — bir L2, güvenlik için işlemleri ana L1 zincirine geri mutabık kılar. Subnet ise kendi doğrulayıcılarına sahip paralel bir ağdır ve işlem kesinliği için doğası gereği ana zincire bağımlı değildir.
  • Sidechain — bağımsız çalışmaları bakımından subnet'lere benzer; ancak sidechain'ler genellikle tanımlı bir subnet çerçevesinin parçası olmak yerine ana zincire köprü aracılığıyla bağlanır.
  • Appchain — appchain, uygulamaya özel bir blok zinciridir. Subnet'ler appchain'leri uygulamanın bir yoludur; ancak terimler eş anlamlı değildir. Bir appchain, herhangi bir subnet çerçevesinin dışında var olabilir.
  • Shard — sharding, tek bir zincirin durumunu paralel işlenen parçalara böler. Subnet ise kendi durumuna ve doğrulayıcı kümesine sahip ayrı bir ağdır, tek bir zincirin bölümü değildir.

Sık sorulan sorular

Bittensor subnet'leri ile Avalanche subnet'leri aynı şekilde mi çalışır?

Hayır. Uzmanlaşmış alt ağlar kavramını paylaşırlar; ancak uygulamada önemli ölçüde farklılaşırlar. Bittensor subnet'leri, madencilerin çıktı kalitesine göre puanlanıp TAO ile ödüllendirildiği rekabetçi AI görev pazarlarıdır. Avalanche subnet'leri ise kendi sanal makineleri ve mutabakat parametreleriyle bütün blok zincirleri başlatabilen özelleştirilebilir doğrulayıcı kümeleridir. Bittensor subnet'leri AI için amaca özel inşa edilmiştir; Avalanche subnet'leri ise genel bir altyapı yapı taşıdır.

Herkes subnet oluşturabilir mi?

Hem Bittensor'da hem de Avalanche'ta subnet oluşturmak belirli koşulları karşılamayı gerektirir. Bittensor'da yeni bir subnet kaydetmek TAO tokenlarının kilitlenmesini gerektirir ve subnet'in işlevsel olabilmesi için madencileri ve doğrulayıcıları çekmesi gerekir. Avalanche'ta subnet başlatmak, bir doğrulayıcı kümesi oluşturmayı ve ona bir veya daha fazla blok zinciri konuşlandırmayı gerektirir. Teknik ve ekonomik engeller değişkendir; ancak subnet'ler maliyetsiz veya taahhütsüz oluşturulmaz.

AI projeleri neden genel bir zincirde çalışmak yerine subnet kullanır?

Genel amaçlı blok zincirleri, AI iş yükleri için değil, finansal işlemler için optimize edilmiştir. AI görevleri özel donanım (GPU'lar), özel performans puanlaması, uzmanlaşmış mutabakat kuralları veya paylaşılan bir zincirin sağlayabileceğinden daha yüksek işlem kapasitesi gerektirebilir. Subnet'ler, AI projelerinin mutabakat ve ekonomik güvenlik için daha geniş bir blok zinciri ekosistemine bağlı kalmayı sürdürürken, hesaplama ihtiyaçlarına göre uyarlanmış bir ortam tanımlamalarını sağlar.

Dış kaynaklar

Ayrıca bakınız

No comments to display

Back to top