为什么没有这样的平台，用户可以主动申请加入，加入后平台可以利用所有用户的显卡资源进行训练，如果训练出的大模型如果可商用，根据比例进行分成，用户从而获利。这样的话是不是老黄的显卡就卖不出去了，所以老黄说感觉明天公司快倒闭了。。。
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MRlaopengJul 22, 2025
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感觉应该是有的, 这不就和挖矿或者挂机赚钱一样吗,你去问下 Ai
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挂机宝(挖矿版)
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MIUIOSJul 22, 2025
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早就有了，多了解一下币圈就知道了，一堆这种平台，但都是为了割韭菜
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因为互联网那点可怜的带宽能让你训到宇宙热寂
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Zoyo94Jul 22, 2025
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##### 仔细想想其实现阶段不现实
##### 这部分显卡之间的算力通讯延迟等等因素就够头疼的了 ##### 可以理解为之前的本地电脑，网络带宽发展到现阶段才实现了云端电脑。这只是单个普通通信，显卡那就复杂多了。 ##### 大差不差的道理。 |
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kuro1Jul 22, 2025
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通信速度...
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曾经有类似的项目，十几年前吧，有各种可以申请加入的分布式计算项目，蛋白质分析和寻找外星人什么的，利用分散的算力来做科学研究，纯公益性质的。现在你有数据分发的功夫都算完了。
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NasdaqJul 22, 2025
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太多了（一堆根据这个概念割韭菜的），数据传输是硬伤
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想一想，能部署在这样平台上的项目是有一定要求的，
最基本的就是计算任务可切片拆分，而且互相之间应该没有依赖关系。 否则第一切片的技术任务不完成，后面的任务都要干等着。 这种项目可不好找。 |
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mkroenJul 22, 2025
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有个算了么平台，有类似的功能。至于整合资源训练的想法，用户环境差异、资源分配、安全权限等一系列问题，这些都不太容易做好吧。另外大多数家庭都有电脑，做 cpu 边缘计算，如果算力整合方案可行，家庭共享的算力按理早就取代部分云服务器了。
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HilalumJul 22, 2025
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无法 rdma
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wuyadaxianJul 22, 2025
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MIUIOSJul 22, 2025
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之前这种平台井喷式的出现过，大部分采用链交易，整个过程上链， 我也用过一些，最大的问题就是数据传输问题，提供算力的机器不一定能提供你需要的数据储存能力，随便一个大模型都几十 G ，这还没包括训练的数据啥，最后就变成了这种平台只能跑跑一些灰色的产业
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adrianyxJul 22, 2025
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现在训练主要的瓶颈其实在通讯，所以其实这个东西意义不大
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satoruJul 22, 2025
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为什么你会认为没有？
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dreamshieldJul 22, 2025
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延迟接受不了
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shyrock2026Jul 22, 2025
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你猜为啥大模型要用显存而不是内存。。。
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crayabelJul 22, 2025
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已经有了，你搜算力共享平台
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banmuyutianJul 22, 2025
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分布式蛋白质结构计算，可以用家里的闲置算力为科研做贡献 https://zh.wikipedia.org/wiki/Folding@home
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ethusdtJul 22, 2025
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我举一个例子： https://devnet.inference.net/
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7guguJul 22, 2025
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这种平台就满足你的需要了吧： https://boinc.berkeley.edu/ 大家都会在上面贡献自己的算力，给科学任务计算用
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LeonardScJul 22, 2025
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有，但是效率太低
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fctenJul 22, 2025
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因为大模型训练不仅要算力，还要考虑带宽和延迟。
即使是专门针对大模型训练优化的机房，算力利用率大概率都不到 60%。 通过互联网训练，算力利用率可能不到 1%。 |
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YsHaNgJul 22, 2025
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有的 最简单你跑个 ollama 暴露默认端口到公网过两天看看
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jerryribJul 22, 2025
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BOINC
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pweng286Jul 22, 2025
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有个什么寻找外星人.
记不清了,类似. |
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zhanyingJul 22, 2025
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NVLink 可是牢黄的护城河，就互联网那点上行带宽你还想分布式训练。。。。
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gefranksJul 22, 2025
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SETI@home, 差不多有快 30 年前了.
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ThirdPerJul 22, 2025
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最大问题还是网络带宽，你想想现在家用宽带那点速度，传个几十 G 的模型数据都要传半天，更别说实时通信了。而且显卡之间的延迟要求特别高，不像以前那种可以慢慢算的科学计算
币圈倒是有一堆这种概念的项目，但大多数都是割韭菜的... 真正能落地的很少。老黄也不用担心显卡卖不出去，毕竟现在 AI 训练对硬件要求越来越变态了，家用显卡根本扛不住那种规模 |
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XnEnokq9vkvVq4Jul 22, 2025
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https://chutes.ai/ 好像就是
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lurenjiauserJul 22, 2025
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内存的带宽都嫌慢，还何况网络....
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ambition117Jul 23, 2025 via iPhone
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nvlink 1.8TB/s(大 B)都嫌慢，还指望互联网那小水管
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HENQIGUAIJul 23, 2025
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先看有没有，再问为什么。
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MasonnJul 23, 2025
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也是有的，深度学习里面“联邦学习”就是解决你说的这个问题，多中心训练
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williamxJul 23, 2025
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这种几十年前就有了，不说挖矿，公益计算也很多。
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cha0szhaoJul 23, 2025
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CG 行业的渲染农场
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LnTrxJul 23, 2025
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要区分两件事：
通过公众网络借用算力。这已经很成熟了，无论是 CPU 还是 GPU 。 通过公众网络联合训练一个大模型。这缺乏意义，因为大模型训练本来的重要瓶颈就在互联带宽，公众网络远远无法满足需求。 |
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COOOOOOdeJul 23, 2025
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layxyJul 23, 2025
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因为 AI 执行和训练需要很高的带宽
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gongymJul 23, 2025
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这不就是矿池嘛
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killva4624Jul 23, 2025
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数据量大了之后，通信、存储、计算都是瓶颈。
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clementeJul 23, 2025
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因为 AI 训练
从全局的角度看 是阻塞的 分布式节点不支持异构 |
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clementeJul 23, 2025
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400GB 的模型 你想说 同步到每个设备上做训练吗? 垃圾节点的接入对于整个分布式简直是攻击
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kiracyanJul 23, 2025
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分布式计算的算法才是关键
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PteromyiniJul 23, 2025
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甚至都不用提大规模训练，现在的稍大点的模型都会遇到明显的 io 瓶颈和并行瓶颈。主流的训练方案多卡甚至都是只用一个卡的算力+多卡的显存
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ShinichiYaoJul 23, 2025
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当年的 SETI@HOME ，寻找外星人计划就是，电脑上安装完就是一个屏保，电脑空闲的时候显示一个很科技感的屏保，后台贡献 CPU 算力
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i8086Jul 23, 2025
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ShinichiYaoJul 23, 2025
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而且是离线也可以运行，把计算内容分片下发，计算完成后在有网络连接的时候把结果传回服务器
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osilinkaJul 23, 2025
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有吧，加拿大 Montreal 就有个创业公司做这个，不过不知道现在怎么样？
https://nebulai.network/ |
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way2explore2Jul 23, 2025 via Android
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opengpsJul 23, 2025
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赚了一个亿分你一块钱你高兴吗？你交电费够用啊？
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clementeJul 23, 2025
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说一个类似的对比
现在欧美这么多不工作的人 应该拉到一起去做芯片制造和芯片设计 你觉得能行吗 人与人之间差距 很大. 并到一个系统 只会是攻击性的 |
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yansideyuJul 23, 2025
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挺多 depin 项目宣传的就是共享 GPU 、CPU 、闲置带宽之类的，但实际大部分项目都是骗钱的
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dosmlpJul 23, 2025
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带宽太低，延迟太高
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wenkginJul 23, 2025
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以前不是有新闻报道过，黄瑟网站挖矿吗
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dmanbuJul 23, 2025
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你把显卡改成老婆，再重新读一下标题看看？
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liuidetmksJul 23, 2025
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曾经有个 ZetaGrid ，用来寻找黎曼猜想的反例 05 年停了
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HakuJul 23, 2025
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我记得很久以前有个项目，不知道是不是上面提到的 ZetaGrid ，在显卡还没那么重要的年代，通过分布式计算的想法，让个人电脑贡献算力。
现在的话应该是云算力啥的吧，也有的 |
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nanvonJul 23, 2025
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有的兄弟有的，不少公司都是做这个业务的，现在政府也在搭建区域算力中心，也就是你说的这种
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echo1937Jul 23, 2025
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有些项目例如蛋白质折叠这类对并行友好的是 OK 的，大模型训练这类对带宽延迟敏感的不行。
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xkeyCJul 23, 2025
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挖矿是分布式弱关联暴力破解
ai 训练高关联高带宽，互联网不太够 |
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xomixJul 24, 2025
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带宽问题导致的，全光纤直连应该可以。
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GreendaysJul 24, 2025
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一个 PCIE4.0 x 4 的接口有超过 40Gbps 的带宽了，这得多少网线才能追得上。
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