클러스터 프로토콜은 분산형 AI 모델을 위한 컴퓨팅 증명 프로토콜이자 오픈 소스 커뮤니티입니다. 암호화 및 연합 학습 기술을 통합하여 안전한 모델 훈련을 용이하게 하고 데이터 개인 정보 보호 및 현지화를 보장합니다. 분산형 데이터 세트, 협업 모델 훈련, 리소스 기여를 통한 수동적 수입 창출 기회와 같은 기능을 통해 클러스터 프로토콜은 GPU 액세스를 민주화하고, 분산형 데이터 공유를 촉진하고, 계산 장벽을 줄이고, 개발자를 위한 모델 수익 창출을 단순화하는 것을 목표로 합니다. ^[1]

개요

Cluster Protocol은 AI, 블록체인 및 GPU 기술에서 증가하는 컴퓨팅 파워 수요를 분산화를 통해 해결합니다. 컴퓨팅 자원, 데이터 세트 및 AI 모델의 교환을 용이하게 하여 AI 개발을 민주화하는 것을 목표로 합니다. 사용자는 Deploy to Earn과 같은 이니셔티브를 통해 유휴 GPU를 수익화할 수 있으며, Proof of Compute Protocol은 안전한 거래와 최적화된 자원 사용을 보장합니다. 이 플랫폼은 $CP 토큰으로 지원되며, 이는 기여를 장려하고 지속 가능한 성장을 촉진합니다. ^[1][2]

또한, 작업의 검증 가능한 처리를 위한 투명한 컴퓨팅 레이어를 도입하고, 데이터 독점을 방지하기 위해 데이터 제어를 분산화하며, 간소화된 AI 모델 배포를 위한 사전 구축된 이미지 인스턴스를 제공합니다. 고급 AI 모델은 실행 작업을 처리하고, 개인 정보 보호는 안전한 데이터 처리와 규정 준수를 보장하기 위해 우선시됩니다. ^[1][2]

기술

컴퓨팅 증명 계층 (PoC)

"컴퓨팅 증명"은 작업 증명 및 지분 증명 메커니즘을 포함하여 계산 작업 완료를 검증하는 방법 또는 시스템을 나타냅니다. Cluster Protocol은 이 접근 방식을 활용하여 AI 작업을 위한 컴퓨팅 리소스를 효율적이고 안전하게 활용합니다. 이 메커니즘은 TPU 및 GPU와 같은 특수 하드웨어가 필요한 훈련 및 추론 문제와 같은 리소스 집약적인 기능을 대상으로 합니다. ^[3]

PoC 아키텍처는 5가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. ^[3]

1. 분산 컴퓨팅 노드 네트워크: 이 아키텍처는 산업 등급 컴퓨팅 리소스를 갖춘 수많은 노드의 분산 네트워크에 의존합니다. 이러한 노드는 전 세계에 분산되어 다양한 컴퓨팅 성능과 기능을 제공합니다.
2. 신뢰할 수 없는 컴퓨팅 증명 계층: 네트워크의 핵심은 당사자 간의 신뢰가 필요 없이 계산 작업을 검증하는 신뢰할 수 없는 컴퓨팅 증명 계층입니다. 이는 노드에서 제공하는 계산 결과의 정확성을 보장하고 사기 행위를 방지하며 무결성을 보장합니다.
3. 투명한 리소스 검증: 네트워크는 GPU/TPU 유형, 인프라 기술, 지리적 위치, 처리량, 가동 시간 및 기타 관련 매개변수를 포함하여 각 컴퓨팅 노드의 속성을 검증하고 표시하는 메커니즘을 구현합니다. 이러한 투명성을 통해 사용자는 AI 작업에 대한 노드를 선택할 때 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
4. 작업 할당 및 보상 분배를 위한 스마트 계약: 스마트 계약은 노드에 대한 작업 할당과 검증된 작업 완료에 따른 보상 분배를 자동화합니다. 스마트 계약은 필요한 컴퓨팅 리소스, 예상 출력, 마감일 및 보상과 관련된 조건을 인코딩하여 공정성과 효율성을 보장합니다.
5. 보안 및 개인 정보 보호 조치: 이 아키텍처는 암호화, 보안 다자간 계산 기술 및 익명화 프로토콜을 사용하여 민감한 정보를 보호하고 사용자 개인 정보를 보장합니다.

탈중앙화 AI 모델

Cluster Protocol은 AI 개발을 민주화하기 위해 설계된 새로운 탈중앙화 프레임워크를 소개합니다. 이를 통해 탈중앙화된 컴퓨팅 액세스가 가능해져 노드가 유휴 컴퓨팅 자원을 공유하거나 임대할 수 있으며, 이는 기존의 중앙 집중식 컴퓨팅 자원에 대한 경제적인 대안이 됩니다. 이 프로토콜은 완전 동형 암호화(FHE)를 통해 향상된 데이터 프라이버시를 우선시하여 처리 중 데이터의 기밀성과 보안을 보장합니다. 또한, 컴퓨팅 증명(PoC) 메커니즘을 통합하여 Cluster Protocol은 AI 모델을 검증하고 유효성을 검사하기 위한 강력한 솔루션을 제공하여 모델의 무결성을 보장합니다. ^[4]

완전 동형 암호화

완전 동형 암호화(FHE)는 복호화 없이 암호화된 데이터에 대한 복잡한 연산을 가능하게 하여 개인 정보 보호 및 보안을 보장하는 암호화 기술입니다. Cluster Protocol 생태계에서 FHE는 분산 AI 학습 및 검증 중에 데이터 개인 정보를 보호하여 참가자들이 안전하게 기여하고 AI 모델의 이점을 누릴 수 있도록 합니다. ^[5]

분산형 데이터 세트

Cluster Protocol은 분산형 데이터 세트를 활용하여 광범위한 공개 데이터 세트에 대한 접근을 제공하고, 사용자가 개인 데이터 볼트 내에서 개인 소유의 데이터를 호스팅하고 관리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 데이터 세트는 AI 개발의 기초이며, AI 프로젝트에 중요한 범위, 견고성 및 신뢰성을 제공합니다. 품질과 양은 핵심 요소이며, 특히 딥 러닝 모델의 경우 최적의 성능을 위해 대량의 고품질 데이터가 필요합니다. 공개 데이터 세트는 실제 통찰력을 제공하고, 검증 및 종단 연구를 지원하며, 과학 인프라의 필수 구성 요소로서 데이터 세트의 중요성이 점점 더 부각되고 있습니다. ^[6]

Cluster Protocol에서 사용자는 데이터 세트를 나열, 검색 및 액세스하고, 데이터 액세스를 제어하며, 개인 정보 보호 계산을 보장하고, 토큰 기반 거래를 통해 데이터 세트를 수익화하여 생태계 내에서 데이터에 대한 역동적인 시장에 기여할 수 있습니다. ^[6]

분산형 GPU 임대

GPU 자원은 AI 개발에서 복잡한 모델을 효율적으로 훈련하는 데 필수적입니다. Cluster Protocol은 분산형 프레임워크 내에서 유휴 GPU 컴퓨팅 자원의 임대를 용이하게 하여 AI 개발에 특히 가치 있는 강력한 컴퓨팅에 대한 접근을 민주화합니다. 소유자는 네트워크에 GPU를 등록하여 수동적인 수입을 얻으면서 집단 자원 풀에 기여할 수 있습니다. ^[7]

Cluster Protocol은 AI 모델 개발 및 훈련을 위한 허브로서, AI 모델 허브 및 훈련 프로세스와 긴밀하게 통합된 분산형 GPU 임대 시스템을 제공합니다. 이러한 통합을 통해 개발자는 AI 모델 훈련을 위한 분산형 컴퓨팅 자원에 액세스하여 중앙 집중식 클라우드 서비스와 관련된 기존의 제약과 비용을 극복할 수 있습니다. 플랫폼의 Proof of Compute 레이어는 임대된 GPU에서 수행된 계산의 무결성을 보장하고, 처리된 데이터와 결과 AI 모델을 검증하여 모든 참가자 간의 신뢰를 유지합니다. ^[7]

분산형 GPU 임대, AI 모델 허브, 훈련 촉진 및 Proof of Compute 메커니즘을 통합함으로써 Cluster Protocol은 AI 개발자에게 모델 훈련 및 배포에 필수적인 자원을 제공하고 GPU 소유자에게 수동적인 수입원을 제공하는 통합된 생태계를 만듭니다. 이러한 인센티브와 자원의 정렬은 Cluster Protocol을 AI 개발자 및 사용자를 위한 중앙 허브로 자리매김하여 혁신을 촉진하고 개방적이고 접근 가능한 방식으로 AI 발전을 가속화합니다. ^[7]

모델 배포 및 수익 창출

Cluster Protocol은 다재다능한 플랫폼을 통해 AI 기술 개발 및 수익 창출을 용이하게 합니다. 개발자는 플랫폼의 분산 AI 모델 마켓플레이스인 Cluster Arena에 AI 모델을 쉽게 배포하여 글로벌 접근성과 가용성을 보장할 수 있습니다. 또한 내장된 시스템을 통해 개발자는 Cluster 생태계 내에서 AI 창작물로 수익을 창출하여 모델 판매 또는 라이선스에 대한 유연한 옵션을 제공합니다. ^[8]

플랫폼의 수익 모델은 알고리즘적으로 투명하며 수익을 모델 활용 및 성능 지표와 연관시킵니다. 이를 통해 수익이 AI 모델 사용 빈도 및 효과와 직접적으로 연결되어 Cluster Protocol 생태계 내에서 원활한 수익 환경을 조성합니다. ^[8]

자동화된 배포 및 확장

Cluster Protocol은 컨테이너 오케스트레이션 시스템인 Kubernetes를 통합하여 호스트 클러스터 전반에서 애플리케이션 컨테이너 배포, 확장 및 관리를 자동화합니다. 이러한 협업은 수많은 이점을 제공합니다. Kubernetes는 사전 정의된 조건에 따라 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포하고 수요에 따라 확장하여 리소스 사용을 최적화합니다. 컴퓨팅 노드에서 컨테이너를 효율적으로 스케줄링하여 최적의 리소스 활용을 보장하고 낭비를 방지합니다. 또한 Kubernetes는 실패한 컨테이너를 감지하고 재시작하며, 노드가 실패하면 교체하고, 비정상 노드에 컨테이너를 배치하지 않아 높은 가용성을 유지합니다. 또한 네트워크 트래픽을 분산하여 안정적인 애플리케이션 배포를 보장하므로 AI 서비스의 응답성을 유지합니다. ^[9]

Kubernetes는 DNS 이름 또는 IP 주소를 사용하여 컨테이너를 노출하고 네트워크 트래픽을 분산하여 안정적인 배포를 보장합니다. 또한 분산된 리소스 전반에서 컨테이너를 오케스트레이션하여 Cluster Protocol의 분산 리소스 모델에 부합합니다. Cluster Protocol 내에서 Kubernetes는 AI 서비스 컨테이너화, 컴퓨팅 워크로드 관리, 분산 레이어와의 통합, 모니터링 및 로깅, 지속적인 통합 및 배포(CI/CD), 네임스페이스 및 멀티 테넌시 기능에 활용됩니다. ^[9]

$CP 토큰

$CP 토큰은 클러스터 프로토콜 생태계에서 핵심적인 역할을 하며, 적극적인 참여를 장려하는 것을 목표로 합니다. 이는 성장을 지원하고 네트워크의 전반적인 가치를 향상시키기 위한 다양한 인센티브 시스템을 제공합니다. 참가자들은 GPU 파워 임대, AI 및 컴퓨팅 레이어 기여, 네트워크 보안을 위한 스테이킹, 유동성 제공, 신규 사용자 추천, 테스트넷 참여, 버그 현상금 및 혁신 보너스와 같은 커뮤니티 주도 개선에 기여하는 등 다양한 활동을 통해 $CP 토큰을 얻을 수 있습니다. $CP 토큰을 보유하면 거래 및 서비스 수수료 감소, 중요한 의사 결정 과정에 참여할 수 있는 거버넌스 권한을 포함하여 생태계 내에서 독점적인 혜택을 누릴 수 있습니다. ^[10]

파트너십

피벗

Cluster Protocol이 Pivot의 대표적인 액셀러레이션 프로그램에 합류하도록 선정되었으며 Pivot Ventures로부터 시드 및 전략적 자금을 받았습니다. Cluster Protocol은 혁신적인 프로토콜과 암호화 기술을 활용하여 전 세계적으로 AI 기술에 대한 접근성을 민주화하는 것을 목표로 합니다. Pivot은 Cluster Protocol의 주요 이정표 및 전략 실행을 지원하는 가이드 파트너입니다. 이 협력은 디지털 시대에 개인과 기업의 역량을 강화하기 위한 AI 및 블록체인 기술의 혁신을 의미합니다. ^[11]

GPT360

2024년 4월 3일, GPT360 팀은 Web3 업계의 새로운 미디어 파트너 추가를 발표했습니다. 존경받는 프로젝트인 Cluster Protocol과의 협력은 GPT360 프로젝트에 상당한 가시성과 신뢰를 제공했습니다. 이 파트너십은 더 많은 사용자와 투자자를 유치하여 두 프로젝트의 청중을 확대하는 것을 목표로 했습니다. ^[12]

Web3Go

2024년 3월 30일, Cluster Protocol은 분산형 AI를 위한 데이터 전처리 레이어를 구축하는 데이터 인텔리전스 네트워크인 Web3Go와 전략적 파트너십을 발표했습니다. ^[13]

HyperGPT

2024년 3월 27일, HyperGPT와의 전략적 파트너십이 발표되었습니다. HyperGPT는 AI 기반 탈중앙화 애플리케이션(dApp) 생성을 위한 플랫폼으로, AI 솔루션 공유를 위한 마켓플레이스를 제공하고 AI 기능의 원활한 통합을 위한 SDK를 제공합니다. 개발자와 기업이 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 HyperGPT는 AI 커뮤니티 내에서 혁신과 협업을 촉진합니다. ^[14]