Proof of Training (PoT): Использование мощностей криптомайнинга для распределенного обучения ИИ

Содержание

1. Введение

1.1 Мотивация

Конвергенция искусственного интеллекта и блокчейн-технологий представляет уникальную возможность для решения значительных проблем в обеих областях. Криптомайнинг, в частности механизмы Proof of Work (PoW), потребляет огромное количество энергии — годовое энергопотребление Bitcoin в 2022 году превысило показатели Швеции (131,79 ТВт·ч). В то же время обучение ИИ требует значительных вычислительных ресурсов: стоимость обучения ChatGPT превысила 5 миллионов долларов, а ежедневные операционные расходы достигли 100 000 долларов до текущих уровней использования.

1.2 Постановка проблемы

Три основные проблемы создают разрыв между ИИ и криптомайнингом: (1) энергетическая неэффективность консенсуса PoW, (2) неиспользуемые вычислительные ресурсы после перехода Ethereum на PoS и (3) высокие барьеры для входа в разработку ИИ из-за вычислительных затрат.

Энергопотребление

131,79 ТВт·ч - энергопотребление Bitcoin в 2022 году

Неиспользуемый хешрейт

1 126 674 ГХ/с - Доступно после перехода Ethereum на PoS

Затраты на обучение ИИ

5 млн $+ - Затраты на обучение ChatGPT

2. Протокол Proof of Training

2.1 Архитектурное проектирование

Протокол PoT использует механизм консенсуса Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT) для синхронизации глобальных состояний. Архитектура системы состоит из трех основных компонентов: распределенные узлы обучения, валидаторы консенсуса и серверы агрегации моделей.

2.2 Техническая реализация

Протокол реализует децентрализованную сеть обучения (DTN), которая использует PoT для координации распределенного обучения моделей ИИ. Математическая основа включает механизмы агрегации градиентов и верификации моделей.

Математическая формулировка

Агрегация градиентов следует формуле:

$\\theta_{t+1} = \\theta_t - \\eta \\cdot \\frac{1}{N} \\sum_{i=1}^N \\nabla L_i(\\theta_t)$

Где $\\theta$ представляет параметры модели, $\\eta$ — скорость обучения, а $L_i$ — функция потерь для рабочего узла $i$.

Псевдокод: Алгоритм консенсуса PoT

function PoT_Consensus(training_task, validators):
    # Инициализация распределенного обучения
    model = initialize_model()
    
    for epoch in range(max_epochs):
        # Распределение модели среди майнеров
        gradients = []
        for miner in mining_nodes:
            gradient = miner.compute_gradient(model, training_task)
            gradients.append(gradient)
        
        # Валидация градиентов с использованием PBFT
        if PBFT_validate(gradients, validators):
            aggregated_gradient = aggregate_gradients(gradients)
            model.update(aggregated_gradient)
        
        # Распределение вознаграждений на основе вклада
        distribute_rewards(gradients, mining_nodes)
    
    return trained_model

3. Экспериментальные результаты

3.1 Метрики производительности

Оценка протокола демонстрирует значительные улучшения в пропускной способности задач, надежности системы и сетевой безопасности. Децентрализованная сеть обучения достигла 85% производительности централизованных альтернатив, используя при этом ранее простаивающую инфраструктуру майнинга.

3.2 Оценка системы

Экспериментальные результаты показывают, что протокол PoT демонстрирует значительный потенциал с точки зрения использования ресурсов и экономической эффективности. Система поддерживала 99,2% времени доступности во время стресс-тестирования с более чем 1000 параллельных узлов обучения.

Ключевые выводы

85% производительности по сравнению с централизованным обучением
99,2% времени доступности системы под нагрузкой
60% снижение вычислительных затрат
Поддержка 1000+ параллельных узлов

4. Технический анализ

Протокол Proof of Training представляет собой значительное нововведение в области распределенных вычислений, объединяя две быстро развивающиеся технологические области. Подобно тому, как CycleGAN (Zhu et al., 2017) продемонстрировала неконтролируемый перевод изображений, PoT позволяет трансформирующее перепрофилирование вычислительной инфраструктуры без необходимости фундаментальных изменений существующего оборудования. Использование протоколом консенсуса PBFT согласуется с устоявшимися исследованиями распределенных систем таких организаций, как Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта MIT, которая широко изучала византийскую отказоустойчивость в распределенных сетях.

С технической точки зрения, PoT решает проблему "полезной работы", которая преследовала системы Proof of Work с момента их создания. В отличие от традиционного PoW, где вычислительные усилия служат только целям безопасности, PoT направляет эти усилия на практическое обучение моделей ИИ. Этот подход имеет философское сходство с проектом Stanford DAWNBench, который был сосредоточен на повышении доступности и эффективности обучения глубоких нейронных сетей, хотя PoT расширяет эту концепцию до децентрализованной инфраструктуры.

Экономические последствия существенны. Создавая рынок для распределенного обучения ИИ, PoT может демократизировать доступ к вычислительным ресурсам, подобно облачным платформам (AWS, Google Cloud), но с децентрализованным управлением. Однако остаются проблемы конфиденциальности и верификации моделей — вопросы, которые исследователи таких учреждений, как Лаборатория распределенных вычислений EPFL, решают с помощью безопасных многосторонних вычислений и доказательств с нулевым разглашением.

По сравнению с подходами федеративного обучения, разработанными Google Research, PoT вводит блокчейн-стимулы, которые потенциально могут решить проблему изолированных данных, обеспечивая при этом компенсацию участникам. Успех протокола будет зависеть от достижения тонкого баланса между вычислительной эффективностью, гарантиями безопасности и экономическими стимулами — задача, которая отражает проблемы оптимизации, с которыми сталкиваются при обучении самих сложных нейронных сетей.

5. Перспективные приложения

Протокол PoT открывает несколько перспективных направлений для будущего развития:

Кросс-чейн интеграция: Расширение PoT на несколько блокчейн-сетей для создания единого вычислительного рынка
Оптимизация специализированного оборудования: Разработка ASIC, специально предназначенных для обучения ИИ в рамках PoT
Улучшение федеративного обучения: Комбинирование PoT с методами сохранения конфиденциальности для приложений с чувствительными данными
Интеграция с периферийными вычислениями: Развертывание облегченных узлов PoT на периферийных устройствах для IoT-приложений
Инициативы "зеленого" ИИ: Использование возобновляемых источников энергии для устойчивой инфраструктуры обучения ИИ

Эти приложения могут существенно повлиять на такие отрасли, как здравоохранение (распределенный анализ медицинских изображений), финансы (обучение моделей обнаружения мошенничества) и автономные системы (распределенное тренировочное моделирование).

6. Ссылки

Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
Cambridge Bitcoin Electricity Consumption Index. (2023). University of Cambridge.
OpenAI. (2023). ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue.
Hive Blockchain Technologies. (2023). HPC Strategy Update.
Lamport, L., Shostak, R., & Pease, M. (1982). The Byzantine Generals Problem. ACM Transactions on Programming Languages and Systems.
McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & y Arcas, B. A. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Artificial Intelligence and Statistics.
Stanford DAWNBench. (2018). An End-to-End Deep Learning Benchmark Suite.
EPFL Distributed Computing Laboratory. (2022). Secure Multi-Party Computation for Machine Learning.