Cluster Protocol
Cluster Protocol 是一个计算证明协议和开源社区，致力于去中心化 AI 模型。它通过结合加密和联邦学习技术，促进安全的模型训练，确保数据隐私和本地化。通过去中心化数据集、协作模型训练以及通过贡献资源产生被动收入的机会等功能，Cluster Protocol 旨在实现 GPU 访问的民主化、促进去中心化数据共享、减少计算障碍并简化开发人员的模型货币化。 [1]
概述
Cluster Protocol通过去中心化来满足人工智能、区块链和GPU技术中日益增长的计算能力需求。它促进了计算资源、数据集和AI模型的交换，旨在实现AI开发的民主化。用户可以通过诸如Deploy to Earn之类的计划将闲置的GPU货币化，而计算证明协议则确保安全的交易和优化的资源使用。该平台由$CP代币支持，该代币激励贡献并促进可持续增长。 [1][2]
此外，它还引入了一个透明的计算层，用于可验证的任务处理，分散数据控制以防止垄断，并提供预构建的图像实例以简化AI模型的部署。先进的AI模型可以满足执行任务的需求，同时优先考虑隐私，以确保安全的数据处理并符合法规。 [1][2]
技术
计算证明层 (PoC)
“计算证明”表示验证计算工作完成的方法或系统，包括工作量证明和权益证明机制。Cluster Protocol 利用这种方法来高效安全地利用计算资源进行 AI 任务。该机制针对资源密集型功能，如训练和推理挑战，需要专门的硬件，如 TPU 和 GPU。 [3]
PoC 架构由五个关键组件组成： [3]
- 去中心化计算节点网络：该架构依赖于由大量具有工业级计算资源的节点组成的去中心化网络。这些节点在全球范围内分布，提供不同的计算能力和功能。
- 无需信任的计算证明层：该网络的核心是一个无需信任的计算证明层，该层验证计算工作，而无需各方之间的信任。它确保节点提供的计算输出的准确性，防止欺诈活动，并确保完整性。
- 透明的资源验证：该网络实施机制来验证和显示每个计算节点的属性，包括 GPU/TPU 类型、基础设施技术、地理位置、吞吐量、正常运行时间和其他相关参数。这种透明度让用户在为他们的 AI 任务选择节点时做出明智的决定。
- 用于任务分配和奖励分配的智能合约：智能合约自动将任务分配给节点，并根据验证的任务完成情况分配奖励。它们对与所需计算资源、预期输出、截止日期和补偿相关的条款进行编码，确保公平和效率。
- 安全和隐私措施：该架构采用加密、安全多方计算技术和匿名化协议来保护敏感信息并确保用户隐私。
去中心化AI模型
Cluster Protocol引入了一种新的去中心化框架，旨在实现人工智能开发的民主化。它实现了去中心化的计算访问，允许节点共享或出租其闲置的计算资源，作为传统中心化计算资源的经济替代方案。该协议优先考虑使用全同态加密（FHE）来增强数据隐私，确保数据在处理过程中的机密性和安全性。此外，Cluster Protocol结合了计算证明（PoC）机制，为验证和确认AI模型提供了一个强大的解决方案，确保模型的完整性。[4]
全同态加密
全同态加密 (FHE) 是一种密码学技术，可以在不解密的情况下对加密数据进行复杂计算，从而确保隐私和安全。在集群协议生态系统中，FHE 在分布式 AI 训练和验证期间保护数据隐私，使参与者能够安全地做出贡献并从 AI 模型中受益。 [5]
去中心化数据集
Cluster 协议利用去中心化数据集，提供对各种公共数据集的访问，并使用户能够在个人数据保险库中托管和管理私有专有数据。这些数据集是人工智能开发的基础，为人工智能项目提供关键的范围、稳健性和信心。质量和数量是关键因素，特别是对于深度学习模型，它们需要大量高质量的数据才能获得最佳性能。公共数据集提供真实的洞察力，支持验证和纵向研究，而数据集作为科学基础设施的重要组成部分的解放突显了它们日益增长的重要性。 [6]
在 Cluster 协议上，用户可以列出、发现和访问数据集，保持对数据访问的控制，确保保护隐私的计算，并通过基于代币的交易将其数据集货币化，从而为生态系统中数据的动态市场做出贡献。 [6]
去中心化 GPU 租赁
GPU 资源对于在 AI 开发中高效训练复杂模型至关重要。Cluster Protocol 促进了去中心化框架内闲置 GPU 计算资源的租赁，从而实现了对强大计算能力的民主化访问，这对 AI 开发尤其有价值。所有者可以在网络上列出他们的 GPU，赚取被动收入，同时为集体资源池做出贡献。 [7]
Cluster Protocol 是 AI 模型开发和训练的中心，提供与 AI 模型中心和训练过程紧密集成的去中心化 GPU 租赁系统。这种集成使开发人员能够访问去中心化计算资源来训练 AI 模型，克服了与集中式云服务相关的传统约束和成本。该平台的计算证明层确保了在租用 GPU 上执行的计算的完整性，验证处理后的数据和生成的 AI 模型，以维护所有参与者之间的信任。 [7]
通过整合去中心化 GPU 租赁、AI 模型中心、训练便利化和计算证明机制，Cluster Protocol 创建了一个统一的生态系统，使 AI 开发人员能够获得训练和部署模型所需的基本资源，同时为 GPU 所有者提供被动收入来源。这种激励和资源的结合使 Cluster Protocol 成为 AI 开发人员和用户的中心枢纽，以开放和可访问的方式促进创新并加速 AI 进步。 [7]
模型部署和货币化
Cluster Protocol 通过其多功能平台促进人工智能技术的开发和货币化。开发者可以轻松地在 Cluster Arena（平台用于分布式人工智能模型的市场）上部署人工智能模型，确保全球可访问性和可用性。此外，内置系统允许开发者在 Cluster 生态系统中将其人工智能作品货币化，为销售或许可其模型提供灵活的选择。 [8]
该平台的收入模式在算法上是透明的，将收益与模型利用率和性能指标相关联。这确保了收入与人工智能模型的使用频率和有效性直接相关，从而在 Cluster Protocol 生态系统中营造无缝的盈利环境。 [8]
自动化部署和扩展
集群协议集成了 Kubernetes，这是一个容器编排系统，用于自动化应用程序容器在主机集群中的部署、扩展和管理。这种合作提供了许多优势。Kubernetes 根据预定义条件自动部署容器化应用程序，并根据需求进行扩展，从而优化资源使用。它高效地在计算节点上调度容器，确保最佳资源利用率并防止浪费。此外，Kubernetes 可以检测并重启失败的容器，在节点失败时替换它们，并通过避免将容器放置在不健康的节点上来维持高可用性。此外，它还分配网络流量以确保稳定的应用程序部署，从而保持 AI 服务的响应能力。[9]
Kubernetes 还使用 DNS 名称或 IP 地址公开容器，并平衡网络流量以确保稳定的部署。此外，它还在分布式资源中协调容器，与集群协议的去中心化资源模型保持一致。在集群协议中，Kubernetes 用于容器化 AI 服务、管理计算工作负载、与去中心化层集成、监控和日志记录、持续集成和交付 (CI/CD) 以及命名空间和多租户功能。[9]
$CP 代币
$CP 代币 在 Cluster Protocol 生态系统中发挥着核心作用，旨在鼓励积极参与。它提供多样化的激励系统，以支持增长并提升网络的整体价值。参与者有机会通过各种活动赚取 $CP 代币，例如出租 GPU 算力、贡献于 AI 和计算层、质押以保障网络安全、提供流动性、推荐新用户、参与测试网以及贡献于社区驱动的改进，如漏洞赏金和创新奖金。持有 $CP 代币可以获得生态系统内的专属权益，包括交易和服务费用的降低以及参与重要决策过程的治理权。 [10]
合作关系
Pivot
Cluster Protocol已被选中加入Pivot的旗舰加速计划，并已收到Pivot Ventures的种子和战略资金。Cluster Protocol旨在利用创新协议和加密技术，在全球范围内普及人工智能技术。Pivot是Cluster Protocol的指导合作伙伴，协助实现关键里程碑和战略执行。此次合作标志着人工智能和区块链技术的创新，旨在赋能数字时代的个人和企业。 [11]
GPT360
2024年4月3日，GPT360团队宣布在Web3行业新增了一家媒体合作伙伴。与备受尊敬的Cluster Protocol项目的合作，为GPT360项目提供了显著的知名度和信任度。此次合作旨在吸引更多用户和投资者，扩大双方项目的受众。 [12]
Web3Go
2024年3月30日，Cluster Protocol宣布与Web3Go建立战略合作伙伴关系，Web3Go是一个数据智能网络，为去中心化人工智能构建数据预处理层。 [13]
HyperGPT
2024年3月27日，宣布与HyperGPT建立战略合作伙伴关系。HyperGPT是一个用于创建人工智能驱动的去中心化应用程序（dApps）的平台，提供一个用于共享人工智能解决方案的市场，并提供SDK以实现人工智能功能的无缝集成。HyperGPT旨在赋能开发者和企业有效利用人工智能技术，促进人工智能社区内的创新与合作。 [14]