Distributed TrainingPreis

(SN38)

Subnet 38 ist ein spezialisierter Bereich innerhalb des Bittensor-Ökosystems, der sich auf verteiltes Training konzentriert. Im Gegensatz zu inferenzbasierten Subnetzen, die lediglich bestehende Modelle ausführen, koordiniert SN38 ein riesiges Netzwerk einzelner Miner, um gemeinsam massive Large Language Models (LLMs) zu trainieren. Durch die Bündelung dezentraler Rechenleistung zielt das Projekt darauf ab, durch kollaborative Entwicklung die Fähigkeiten großer zentralisierter KI-Unternehmen zu erreichen und so im Wesentlichen einen dezentralen Supercomputer für das Modelltraining zu schaffen.

Backprop Finance, auch bekannt als DSTRBTD, ist die Gründungsorganisation, die für die Entwicklung und Wartung des Distributed Training-Subnetzes verantwortlich ist. Sie stellen den technischen Rahmen bereit, einschließlich Whitepapern und Dokumentationen, die die langfristige Vision für dezentrales KI-Training skizzieren. Nutzer und Miner orientieren sich an diesem Team bezüglich der strategischen Roadmap und der architektonischen Updates, die das Wachstum und die technologische Implementierung des Subnetzes steuern.

Das Mining auf SN38 ist ressourcenintensiv und erfordert High-End-Hardware. Teilnehmer benötigen in der Regel NVIDIA-GPUs mit mindestens 12 GB VRAM, wobei High-Tier-Karten mit 24 GB oder mehr für optimale Belohnungen bevorzugt werden. Zusätzlich ist eine hohe Internetbandbreite entscheidend, da Miner die Hivemind-Bibliothek für die ständige Kommunikation nutzen. Eine korrekte Firewall-Konfiguration und eine stabile Peer-to-Peer-Konnektivität sind unerlässlich, um Fehler während der dezentralen Averaging-Schritte des Trainingsprozesses zu vermeiden.

Der SN38-Token dient als subnetzspezifisches Asset, das eine Beteiligung am Erfolg des Subnetzes darstellt. Er wird verwendet, um Miner zu incentivieren, die die notwendige Rechenleistung für das Training großer Modelle bereitstellen. Der Token ermöglicht es den Teilnehmern, am internen Wirtschaftssystem des Subnetzes teilzunehmen, und fungiert als Belohnungsmechanismus für diejenigen, die zu den kollektiven Trainingszielen des Netzwerks beitragen.

Der Butterfly-All-Reduce ist ein wichtiger technischer Algorithmus, der von SN38 verwendet wird, um das Modelltraining über Tausende von unabhängigen Computern zu synchronisieren. Er ermöglicht es Minern, ihre Modellgewichte über das Netzwerk zu mitteln, ohne auf einen zentralen Server angewiesen zu sein. Dies stellt sicher, dass jeder Teilnehmer gleichzeitig zum selben globalen Modell beiträgt, wodurch die massiven Bandbreiten-Engpässe überwunden werden, die verteiltes Training herkömmlicherweise langsamer machen als zentralisierte Server-Cluster.

Das Hauptunterscheidungsmerkmal von SN38 ist seine kollaborative Trainingsarchitektur. Während in anderen Subnetzen Miner oft konkurrieren, um das beste Einzelmodell einzureichen, erfordert SN38 von den Minern die Zusammenarbeit an einem einzigen gemeinsamen Modell. Diese kooperative Methode soll beweisen, dass dezentrale Koordination skalierbar ist, um massive Modelle mit 70 Milliarden oder mehr Parametern zu trainieren, was zuvor nur großen zentralisierten Unternehmen mit massiven privaten Rechenzentren möglich war.