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ChatGPT AI对数据存储的需求与DMC的未来的机会

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AI的快速发展已经深刻影响了整个技术产业,就目前当下ChatGPT作为一种大型语言模型的强人工智能,其核心逻辑:

ChatGPT开启大模型“军备赛”,存储作为计算机重要组成部分明显受益:

ChatGPT开启算力军备赛,大模型参数呈现指数规模,引爆海量算力需求,模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度,同时也对数据传输速度提出了更高的要求。XPU、内存、硬盘组成完整的冯诺依曼体系,以一台通用服务器为例,芯片组+存储的成本约占70%以上,芯片组、内部存储和外部存储是组成核心部件;存储是计算机的重要组成结构,“内存”实为硬盘与CPU之间的中间人,存储可按照介质分类为ROM和RAM两部分。

存算一体,后摩尔时代的必然发展:过去二十年中,算力发展速度远超存储,“存储墙”成为加速学习时代下的一代挑战,原因是在后摩尔时代,存储带宽制约了计算系统的有效带宽,芯片算力增长步履维艰。因此存算一体有望打破冯诺依曼架构,是后摩时代下的必然选择,存算一体即数据存储与计算融合在同一个芯片的同一片区之中,极其适用于大数据量大规模并行的应用场景。云端方面,随着大模型的横空出世,参数方面已经达到上亿级别,存算一体有望成为新一代算力因素;存算一体适用于人工智能各个场景,如穿戴设备、移动终端、智能驾驶、数据中心等。我们认为存算一体为下一代技术趋势并有

望广泛应用于人工智能神经网络相关应用、感存算一体,多模态的人工智能计算、类脑计算等场景。

云存储和边缘计算的结合;随着云计算和边缘计算的快速发展,存储行业也需要将存储技术与云计算和边缘计算相结合,为AI应用场景提供更高效、更灵活的存储方案。未来,存储行业需要提供更加智能化的存储设备和管理方案,以适应云计算和边缘计算的发展趋势。

所以,新一代基于区块链的去中心化存储系统,之所以命名为“去中心化”,是为了在技术特性上更好地区别于传统的分布式存储。中心化存储所面临的挑战就是去中心化存储迎来的机遇。让我们来看看它为什么在存储市场上独一无二!

去中心化存储将结合区块链技术的最佳功能,满足海量数据存储的需求,顾名思义,去中心化存储将数据分布到多个网络节点,这和区块链的分布式账本类似。据IDC报告,未来的数据,75%的数据增量都是非结构化的边缘数据。区块链技术已经在加密货币领域取得了成功,并且证明了可以通过其安全性、效率和非中央集权控制的方式,实现一种民主化的数据管理方式,并将所有权重新归还到用户手中,就是基于区块链技术的分布式存储技术。

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Chain未来生态主要包括去中心化存储挖矿、DeFi、NFT、跨链桥接、云存储等系列产品,致力于打造去中心化公链。可代替传统中心化云存储的DMC以实力加入去中心化存储平台,是一种去中心机制的区块链存储,通过真实的数据存储服务,构建去中心化交易市场,向用户提供去中心化,高效,安全,开放的存储服务。针对传统中心化存储基础设备固有的缺点提供了优化解决方案。

1.价格更优惠

基于区块链底层存储技术,对硬件的要求较低,也无需专业的制冷系统维护,从而有效地降低整个存储系统的成本,所降低的成本惠及到每个用户身上。

2.具有更高的可用性

数据存储负载分散到各个节点上,将整体网络的可用性和效率提高了一个档次。

存储数据分布式地存储在各个节点上,相比较于中心化服务器,具备天然的数据可靠性、容灾、抗DdoS 等安全特性。

3.保护数据的隐私性

存储数据是被切割成多个部分存储在众多节点上,并且进行了加密处理,从机制上保证了数据安全和隐私

DMC存储网络是一个完全去中心化的市场,专门在CYFS上创建,该开源协议可以实现完全去中心化的应用程序的创建。CYFS是下一代去中心化技术,通过升级Web(TCP/IP

+ DNS + HTTP)的基本协议,构建具有完全去中心化和自由的Web3。

DMC网络将消费者对去中心化存储的需求与矿工对去中心化存储的供应相匹配。该网络还解决了去中心化存储客户面临的许多困难和风险,例如价格欺诈、流动性不足和虚假存储服务能力。所有这些都没有任何集中的服务器或服务。

为实现高效的去中心化存储市场,DMC为生态系统中的每个角色创建了可持续的运营环境。包括存储客户、矿工和矿池、有限合伙人、交易员和开发人员在内的所有利益相关者都是DMC生态系统中不可或缺的参与者。

ChatGPT是一个基于深度学习的自然语言处理模型,它的训练和部署需要大量的参数和数据。这些参数和数据通常非常大,无法在单个计算机或服务器上存储和处理。为了解决这个问题,OpenAI使用了分布式存储技术来存储和处理ChatGPT的参数和数据。具体来说,ChatGPT使用了一种名为“参数服务器”的分布式存储架构。在这个架构中,参数数据被分散存储在多个节点或服务器上,并且可以通过网络进行交互和同步。这使得ChatGPT可以利用多台计算机或服务器进行并行计算,从而加快模型的训练和推理速度。

总之,分布式存储技术是ChatGPT的关键组成部分之一,去中心化存储也可以促使帮助ChatGPT处理大规模的语言模型参数和数据,并提高模型的性能和可扩展性。

存储需求规模的不断扩大,高效数据访问能力的需求,存储技术的创新和发展,数据安全和隐私保护的挑战,随着AI应用场景的不断扩展,涉及到的数据量也在不断增加。因此,数据安全和隐私保护成为了AI应用面临的挑战之一。存储行业需要提供更安全、更可靠的存储方案,确保用户的数据不会被泄露或遭受攻击。此外,存储行业也需要在存储设备的设计和实现中加强数据加密、身份验证和权限管理等安全措施,以保障用户数据的安全和隐私。

可持续发展的考虑:随着AI应用场景的不断扩展,存储行业的能耗和碳排放量也在不断增加。因此,可持续发展成为了存储行业需要考虑的问题之一。未来,存储行业需要采用更加节能和环保的技术,提高存储设备的能效和环保性能,从而实现可持续发展。

数据存储与管理:在AI的发展过程中,数据是非常重要的资源。Datamall

Chain可以为企业提供灵活、安全、可靠的数据存储和管理方案,帮助企业有效地处理和管理大量的数据。同时,Datamall

Chain的分布式存储方案可以提高数据的可用性和可靠性,避免了数据单点故障的问题。

数据安全:随着AI技术的发展,用户面临的数据安全风险越来越高。Datamall

Chain可以为之提供完整的数据安全保障措施,包括数据加密、数据备份、数据恢复等方案,保证数据的安全性和完整性。

数据质量和一致性:在AI领域中,数据质量和一致性对于数据分析和模型训练等方面至关重要。Datamall

Chain可以提供数据治理和数据质量控制服务,确保数据的质量和一致性,从而提高数据的可用性和可信度。

数据挖掘和分析:AI技术的核心是数据挖掘和分析。Datamall

Chain可以为用户提供高效、准确的数据挖掘和分析服务,帮助他们发现数据背后的价值和趋势,提高决策的准确性和效率。

综上所述,Datamall

Chain在AI发展角度下的存储板块价值是非常显著的,可以为当下发展提供全方位的数据存储、管理、安全、质量、挖掘和分析服务,帮助企业更好地利用数据,推动AI技术的发展和应用。

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作者: 币大大

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