【CriptoMundo】Un proyecto dedicado a la nueva generación de GPU e infraestructura de cálculo AI, AGGX (Segmentación de malla GPU adaptable), anunció recientemente una buena noticia: en la última ronda de financiación estratégica, obtuvo un apoyo financiero total de 2 millones de dólares.
Esta ronda de financiación contó con un gran elenco, incluyendo Ternary LEC Fund, EF Investment & Partners, Spacebar Venture y otros dos inversores estratégicos. En pocas palabras, un grupo de instituciones que confían en el rumbo del cálculo GPU han apostado por ello.
¿Y qué tal la tecnología central de AGGX? El equipo está formado por doctores y profesores universitarios en el campo de la IA en Estados Unidos. Su solución de segmentación de GPU es bastante interesante: puede virtualizar una GPU en más de 30 nodos en la cadena. Suena simple, pero en realidad resuelve un gran problema.
Para los ecosistemas Web2 y Web3, las cargas de trabajo intensivas en GPU siempre han sido un cuello de botella. La solución de AGGX ofrece servicios de cálculo escalables y de baja latencia, además de reducir significativamente los costos. En otras palabras, con menos recursos de hardware, se pueden ejecutar más tareas. Esto tiene un impacto directo en aplicaciones en la cadena, inferencia de IA, procesamiento de datos y otros escenarios.
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BlockchainGriller
· hace10h
200万美元 de financiación para virtualización de GPU, parece que otra ola de narrativa técnica está en marcha, ¿realmente puede implementarse?
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Más de 30 nodos compartiendo una GPU, las instituciones han apostado por ello, pero ¿cuál es el problema real que puede resolver?
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Otra vez un equipo de doctores en EE. UU. y un montón de fondos, esta estrategia es en serio, solo hay que ver si puede dar resultados en el futuro.
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Después de tanto tiempo hablando de la solución de partición de GPU, AGGX finalmente obtiene financiación, pero ¿serán 200 millones demasiado poco?
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¿Es realmente tan fácil resolver el problema del coste de cálculo en la cadena? No termino de creerlo.
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Parece prometedor, pero ¿cuántas aplicaciones en Web3 realmente necesitan este tipo de optimización de cálculo? Eso es lo importante, ¿verdad?
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PermabullPete
· hace21h
¿GPU dividida en más de 30 nodos? Si esto realmente puede funcionar de manera estable, el costo de cálculo en la cadena se reducirá a la mitad.
Espera, ¿el tamaño de la financiación no es un poco pequeño? ¿200 millones en comparación con proyectos de infraestructura realmente son suficientes?
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MetaMaximalist
· 01-15 03:29
La virtualización de GPU está alcanzando diferentes niveles ngl... pero ¿30 nodos desde un solo chip? Esa es el tipo de jugada de infraestructura que la mayoría de la gente pasa por alto hasta que ya está incorporada en el precio. Sin embargo, respeto la composición del equipo, realmente doctores en filosofía, no solo ingenieros de Twitter lmao
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BanklessAtHeart
· 01-15 03:26
200 millones de dólares no son poca cosa, pero ¿realmente puede esta virtualización de GPU romper el mercado? Parece que todo dependerá de la capacidad de implementación real.
Un montón de grandes instituciones ya han entrado, lo que indica que el sector realmente tiene potencial, pero la clave está en si el plan AGGX puede soportar la prueba de alta concurrencia.
Dividir una GPU en más de 30 nodos suena impresionante, pero temo que al final sea solo tecnología en papel y que el rendimiento real quede por debajo de las expectativas.
Este tipo de financiamiento para proyectos de infraestructura rápida es una buena noticia, pero lo que realmente importa es cuándo se lanzará la mainnet y se resolverán los cuellos de botella en Gas o cálculo.
200万 de financiación no es poca cosa, pero ¿puede implementarse la virtualización de GPU? Siempre tengo la sensación de que hay demasiados proyectos teóricos.
Dividir una GPU en más de 30 nodos reduce los costos, pero ¿el rendimiento podrá mantenerse? Es un poco difícil de imaginar.
Esta dirección es buena, solo hay que ver quién puede realmente reducir los costos de cálculo. Por ahora, todavía están en las primeras etapas, ¿verdad?
Jaja, las instituciones vuelven a apostar por un nuevo sector, que la computación con GPU se ponga de moda es solo cuestión de tiempo.
La fragmentación, eso ya se ha estado usando en Web3, parece que la virtualización de GPU también podría ser un problema.
Me preocupa más si habrá escenarios de aplicación reales en el futuro, la financiación es solo el comienzo, amigos.
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RatioHunter
· 01-15 03:15
200万融资 no es mucho, en este sector tan competitivo poder conseguir dinero indica que realmente hay potencial
¿Virtualización de GPU en más de 30 nodos? Si realmente puede funcionar de manera estable, el costo de cálculo en la cadena podría reducirse a la mitad
Pero hay que ver los resultados de la implementación real, que un artículo sea bonito y que el producto funcione son cosas diferentes...
El equipo de financiamiento suena bien, pero ¿dónde se aplicará en el ecosistema?
Otra vez un equipo de doctores y profesores, ¿pueden dejar de hablar solo en papel?
Este tipo de proyectos de infraestructura a largo plazo, la especulación a corto plazo no tiene mucho valor
Nueva solución de virtualización de GPU con financiación de 2 millones de dólares, ¿cómo cambiará esta tecnología el cálculo en la cadena?
【CriptoMundo】Un proyecto dedicado a la nueva generación de GPU e infraestructura de cálculo AI, AGGX (Segmentación de malla GPU adaptable), anunció recientemente una buena noticia: en la última ronda de financiación estratégica, obtuvo un apoyo financiero total de 2 millones de dólares.
Esta ronda de financiación contó con un gran elenco, incluyendo Ternary LEC Fund, EF Investment & Partners, Spacebar Venture y otros dos inversores estratégicos. En pocas palabras, un grupo de instituciones que confían en el rumbo del cálculo GPU han apostado por ello.
¿Y qué tal la tecnología central de AGGX? El equipo está formado por doctores y profesores universitarios en el campo de la IA en Estados Unidos. Su solución de segmentación de GPU es bastante interesante: puede virtualizar una GPU en más de 30 nodos en la cadena. Suena simple, pero en realidad resuelve un gran problema.
Para los ecosistemas Web2 y Web3, las cargas de trabajo intensivas en GPU siempre han sido un cuello de botella. La solución de AGGX ofrece servicios de cálculo escalables y de baja latencia, además de reducir significativamente los costos. En otras palabras, con menos recursos de hardware, se pueden ejecutar más tareas. Esto tiene un impacto directo en aplicaciones en la cadena, inferencia de IA, procesamiento de datos y otros escenarios.