DePIN 是什麼 (2)？算力篇 -「GPU的計“算”：“算”計」

上一篇我們談論到『儲存空間』的租借, 而這一篇即將帶來我們的『算力』租借的介紹, 他也是我們 DePIN 裡面重要的一環 ~

什麼是『算力』？ CPU vs GPU

「算力」，簡單來說，就是電腦的計算能力。

在電腦的世界裡，我們眼前所看到的畫面、聽到的聲音、玩的遊戲、操作的 AI，其實背後都是由一連串的 程式碼在運算組合而成的。電腦透過這些程式碼進行大量計算，最終得出我們想要的結果。

而「算力」就是電腦在單位時間內能執行多少這樣的計算任務，它越高，代表這台電腦能處理的任務就越多、越快。

每台電腦都會有CPU or GPU 這都是算裡的主要來源, 那這兩者的區別是什麼呢？

• CPU (中央處理器)

  • 特點：適合處理複雜、邏輯性強、需要大量控制判斷的任務

    • 一般計算

    • 程式邏輯控制 (If...else...)

• GPU (圖形處理器)

  • 特點：擅長大量、重複、並行運算，能同時處理上千個任務

    • AI 訓練

    • 3D 渲染

    • 遊戲即時繪圖

    • 加密貨幣挖礦

但不是說 CPU 不能去做 GPU 的任務, 而是比較擅長做哪一個任務！所以, 在做外借的服務的時候會依據租借平台他主要的算力服務是哪一類來做一個初步算力租借篩選的方式

兩者都能做對方的工作，但不是最適任的選手。

想像你有一群工人在蓋房子：

CPU 像是建築工地的工程總監：

• 負責決定流程、處理變數突發狀況（下雨了？停工。材料延遲？改順序）

• 一次處理一個複雜任務，但處理得超靈活

• 適合處理「腦力型」工作的任務

GPU 像是一群搬磚工：

• 幾百人排隊，每人一直做「一樣的事情」

• 一個人可能比不過總監，但全體一起動起來效率超高

• 適合處理「大量重複」的任務

什麼場景會需要『大量』的算力？

• 影片渲染：剪片匯出、電影特效製作，都需要電腦計算每一幀畫面

• 遊戲即時運算：場景、角色、特效畫面全都靠 GPU 即時渲染, 這邊更強調『即時』的速度, 當你的角色在跑步你周圍場境的視角開始了變化, 所有技能的特效

• 建築模擬與 3D 設計：需要將模型匯出成擬真畫面

• AI 訓練與推論：像 ChatGPT 這樣的 AI，你問的問題他要怎麼回答背後需要用數百萬筆資料去訓練模型，並算出來回覆你的答案

• 醫學影像分析：分析 CT、MRI、大量生物數據

• 區塊鏈的運算：比特幣挖礦、ZK-Rollup、驗證智能合約

為什麼 AI 時代更需要「算力」？

AI 時代 = 算力時代的來臨

算力，已經變成一種像電、水、網路一樣的「數位基礎資源」。

現在的 AI 應用相信大家也都非常的了解, 有各式各樣需求的AI 工具, 幫你寫文章.做報告.彙整資料,理解問題！

呈現出來在我們眼前的一句話/一張圖片他其實是透過模型去計算出來的, 並不是我們在既有的資料庫裡面去尋找符合你的答案, 而是他透過即時比對知識、語言、邏輯參與了計算, 才算出了一個符合你的問題需求的回覆

所以面對 AI 的時代, 對於算力的需求更多了, 所以, 延伸出了 DePIN 讓家裡有閒置資源的電腦可以來進行這個服務, 在提供算力的同時還可以順便掙錢！

出租算力的實際問題

如何出借我的算力呢？

選擇加入相關的算力租借平台, 就可以將你的算力租借出去

• Render : 專注 3D 渲染任務

• io.net : 結合Solana生態, 主打AI 模型訓練任務

• .... 等

需要保持電腦開機嗎？

是的！電腦需要保持連網與運行（開機），才能接收工作任務、完成後再把結果回傳出去

• 開機（最好是 24 小時不關機，或至少在某些時間段內穩定上線）

• 保持網路穩定（寬頻、WiFi 都可以，但最好是有線網路）

• 避免中途斷電、關機，否則可能被標記為不穩定節點，影響獎勵

當我自己也在用電腦, 如何知道會不會影響算力出租？

會有實時監控軟體並有一個 Dashboard 幫助你了解你的自身目前算力的狀況, 主要會顯示

• GPU/CPU 使用率

• 網路頻寬使用量

• 你提供出去的工作數（job）或租用者需求

• 當前是否在運作/是否接單中

所以當你自身的工作需要使用大量的算力的時後, 可以在使用的階段暫時不要將你的算力租借出去（暫停出租）, 等到你忙完後再將算力借出去, 避免在使用的階段算力不夠會影響你的接單品質, 導致你後續接單的成績不好被扣分或被列入品質不好的清單

以上就是關於在DePIN 的世界裡算力的出租介紹, 所以不要小看自己的電腦, 他在沒有使用的時候可能也能夠幫助你賺一些外快, 算是額外的機會～

現在 DePIN 的生態並還在成長的階段, 出借人也需要仔細評估出借中的電力成本以及硬體壽命等因素是否滿足你的回報率以及是否有足夠穩定的回報！

下一篇, 我們將會帶來 DePIN 生態裡 wifi 無線網路的共享, 敬請期待

感謝讀者對於文章提出的建議, 『NPU』 一併加入本文的介紹！

也因為他的建議, 我也一起的學習到了什麼是 NPU, 讓我們一起來看一下吧！

NPU 是什麼？

NPU (Neural Processing Unit, 神經網路處理器) 專門設計給『人工智慧 』運算設計的芯片, 他的優點如下：

• 比 CPU/GPU 更節能： 不需要耗大量電力就能處理 AI 任務

• 速度更快： 為 AI 模型優化的指令集和結構

• 隱私保護： 能夠在本機處理 AI 工作，不必上傳到雲端

CPU 和 GPU 一樣可以做 AI 運算，只是 NPU 更有效率，尤其針對神經網路模型最佳化設計

每個電腦/手機裡都有NPU 芯片嗎?

No, 只能說愈來愈多的手機裡面有內建NPU, 但不代表每一台裝置裡面含有NPU, 主要是主打AI 功能的機型就比較有可會有 NPU !

現在市面上的裝置也愈來愈多的有了NPU的芯片, 以 iPhone 為例, 基本上從 iPhone 8 就已經開始用使用NPU了, 大家可以想想看也已經是8年前的事情了！

那一定要有 NPU 才能夠運用 AI的功能嗎？重點在連不連網, 影響了速度

我的電腦也不是最新的, 我沒有NPU 難道就不能用 AI 了嗎？其實, 如果你跟我一樣很常用GPT 再跟他進行溝通求助的時候, 其實我們使用的是『雲端的AI』, 你可以把它理解為當你沒有網路的時候, 你就失去了AI 的功能因為你連不上網路, 所以也用不了GPT！

所以, 當你有了NPU 你就等同與有了一個 『本地的AI』, 不會因為網路的與否, 你都可以進行個人AI助理的服務

所以, 當我們的運算能夠在本地完成不用上傳到雲端上面去做運算, 他幫助我們的是什麼？就是省了時間, 提高了還要上傳雲端的這個動作, 提高了『效率』

NPU 目前的使用場景有哪些？

以手機為例

• 攝影與影像處理 - 自動透過運算調整照片的亮度 / 色彩等, iPhone裡 『NPU 加持的 HDR 功能』

• 語音助理與離線語音辨識 - 不用上網也能辨識你說的話

• 臉部辨識與生物識別 - 不用把資料上傳到雲端上保護個資

• AR 與即時3D追蹤 - 透過鏡頭的配合, 算出你emoji 的角色表情同步

以電腦為例

• AI 應用本地化運行 - 不用連網就可以有個人助理幫你做報告, 整理資料

• 智慧降噪與語音處理 - 透過演算幫你主動的消除會議中的雜音, 並凸顯人聲

• 影像/影片即時生成 - 幫助影片有即時字母生成等功能

• 資安與隱私強化 - 不上傳資料到雲端保護個資

其實, 看到以上的功能後, 你會有個疑問, 這些功能就是我現在我幾乎每天在使用的了, 是NPU的功勞呀 ！ 是的, 現在的手機基本上24小時聯網的狀態, 真的很難去發現現在手機上面的應是透過 NPU 的運算, 還是雲端的運算, 而且基本上也都融合進了可能該系統該機型的一個基本功能裡面, 但透過這一篇你就可以了解原來NPU 其實已經潛移默化的出現在我們的生活裡了！

最後舉個例子, 讓大家能夠更了解 CPU / GPU / NPU 的運作

當你打開相簿搜尋『貓咪』

• CPU - 輸入關鍵字『搜尋』這個動作, 給電腦指令

• GPU - 快速的顯示貓咪縮圖

• NPU - 需要NPU 來辨識哪些是真的貓咪的圖片

其實現今的手機裡以 iPhone 為例, Apple 的 NPU 是從 iPhone 8 與 iPhone X 那一代開始導入的，搭載 A11 Bionic 晶片, 在與 CPU & GPU 合作快速的運作, 各司其職組成了 AI SoC (System on Chips, 系統單晶片)

回到本章所談論的 DePIN - 算力的出租, 有沒有NPU呢？

• 筆電中的 NPU 主要還是本地運算用途，不像 GPU 可作為 DePIN 資源對外出租

• NPU 在 系統層被限制使用權限，你不能直接讓外部平台用它（目前沒開放）

• 多數平台只允許系統級 API 調用，不開放作為「DePIN 節點」

目前看起來DePIN 的算力出租的模式還是存在 CPU & GPU 之中, 但在不久的將來也期待 NPU 能夠突破目前遇到的瓶頸, 也能夠以出租的方式將閒置的資源出租出去給大家進行共用！