ChatGPT AI對數據存儲的需求與DMC的未來的機會

2023-07-25 00:07:38

AI的快速發展已經深刻影響了整個技術產業，就目前當下ChatGPT作為一種大型語言模型的強人工智能，其核心邏輯: ChatGPT开啓大模型“軍備賽”，存儲作為計算機重要組成部分明顯受益: ChatGPT开啓算力軍備賽，大模型參數呈現指數規模，引爆海量算力需求，模型計算量增長速度遠超人工智能硬件算力增長速度，同時也對數據傳輸速度提出了更高的要求。XPU、內存、硬盤組成完整的馮諾依曼體系，以一臺通用服務器為例，芯片組+存儲的成本約佔70%以上，芯片組、內部存儲和外部存儲是組成核心部件；存儲是計算機的重要組成結構，“內存”實為硬盤與CPU之間的中間人，存儲可按照介質分類為ROM和RAM兩部分。

存算一體，後摩爾時代的必然發展: 過去二十年中，算力發展速度遠超存儲，“存儲牆”成為加速學習時代下的一代挑战，原因是在後摩爾時代，存儲帶寬制約了計算系統的有效帶寬，芯片算力增長步履維艱。因此存算一體有望打破馮諾依曼架構，是後摩時代下的必然選擇，存算一體即數據存儲與計算融合在同一個芯片的同一片區之中，極其適用於大數據量大規模並行的應用場景。雲端方面，隨着大模型的橫空出世，參數方面已經達到上億級別，存算一體有望成為新一代算力因素；存算一體適用於人工智能各個場景，如穿戴設備、移動終端、智能駕駛、數據中心等。我們認為存算一體為下一代技術趨勢並有望廣泛應用於人工智能神經網絡相關應用、感存算一體，多模態的人工智能計算、類腦計算等場景。

雲存儲和邊緣計算的結合；隨着雲計算和邊緣計算的快速發展，存儲行業也需要將存儲技術與雲計算和邊緣計算相結合，為AI應用場景提供更高效、更靈活的存儲方案。未來，存儲行業需要提供更加智能化的存儲設備和管理方案，以適應雲計算和邊緣計算的發展趨勢。

所以，新一代基於區塊鏈的去中心化存儲系統，之所以命名為“去中心化”，是為了在技術特性上更好地區別於傳統的分布式存儲。中心化存儲所面臨的挑战就是去中心化存儲迎來的機遇。讓我們來看看它為什么在存儲市場上獨一無二！

去中心化存儲將結合區塊鏈技術的最佳功能，滿足海量數據存儲的需求，顧名思義，去中心化存儲將數據分布到多個網絡節點，這和區塊鏈的分布式账本類似。據IDC報告，未來的數據，75%的數據增量都是非結構化的邊緣數據。區塊鏈技術已經在加密貨幣領域取得了成功，並且證明了可以通過其安全性、效率和非中央集權控制的方式，實現一種民主化的數據管理方式，並將所有權重新歸還到用戶手中，就是基於區塊鏈技術的分布式存儲技術。

Datamall Chain未來生態主要包括去中心化存儲挖礦、DeFi、NFT、跨鏈橋接、雲存儲等系列產品，致力於打造去中心化公鏈。可代替傳統中心化雲存儲的DMC以實力加入去中心化存儲平臺，是一種去中心機制的區塊鏈存儲，通過真實的數據存儲服務，構建去中心化交易市場，向用戶提供去中心化，高效，安全，开放的存儲服務。針對傳統中心化存儲基礎設備固有的缺點提供了優化解決方案。

1.價格更優惠

基於區塊鏈底層存儲技術，對硬件的要求較低，也無需專業的制冷系統維護，從而有效地降低整個存儲系統的成本，所降低的成本惠及到每個用戶身上。

2.具有更高的可用性

數據存儲負載分散到各個節點上，將整體網絡的可用性和效率提高了一個檔次。

存儲數據分布式地存儲在各個節點上，相比較於中心化服務器，具備天然的數據可靠性、容災、抗 DdoS 等安全特性。

3.保護數據的隱私性

存儲數據是被切割成多個部分存儲在衆多節點上，並且進行了加密處理，從機制上保證了數據安全和隱私。

DMC存儲網絡是一個完全去中心化的市場，專門在CYFS上創建，該开源協議可以實現完全去中心化的應用程序的創建。CYFS是下一代去中心化技術，通過升級Web（TCP/IP + DNS + HTTP）的基本協議，構建具有完全去中心化和自由的Web3。

DMC網絡將消費者對去中心化存儲的需求與礦工對去中心化存儲的供應相匹配。該網絡還解決了去中心化存儲客戶面臨的許多困難和風險，例如價格欺詐、流動性不足和虛假存儲服務能力。所有這些都沒有任何集中的服務器或服務。

為實現高效的去中心化存儲市場，DMC為生態系統中的每個角色創建了可持續的運營環境。包括存儲客戶、礦工和礦池、有限合夥人、交易員和开發人員在內的所有利益相關者都是DMC生態系統中不可或缺的參與者。

ChatGPT是一個基於深度學習的自然語言處理模型，它的訓練和部署需要大量的參數和數據。這些參數和數據通常非常大，無法在單個計算機或服務器上存儲和處理。為了解決這個問題，OpenAI使用了分布式存儲技術來存儲和處理ChatGPT的參數和數據。具體來說，ChatGPT使用了一種名為“參數服務器”的分布式存儲架構。在這個架構中，參數數據被分散存儲在多個節點或服務器上，並且可以通過網絡進行交互和同步。這使得ChatGPT可以利用多臺計算機或服務器進行並行計算，從而加快模型的訓練和推理速度。

總之，分布式存儲技術是ChatGPT的關鍵組成部分之一，去中心化存儲也可以促使幫助ChatGPT處理大規模的語言模型參數和數據，並提高模型的性能和可擴展性。

存儲需求規模的不斷擴大，高效數據訪問能力的需求，存儲技術的創新和發展，數據安全和隱私保護的挑战，隨着AI應用場景的不斷擴展，涉及到的數據量也在不斷增加。因此，數據安全和隱私保護成為了AI應用面臨的挑战之一。存儲行業需要提供更安全、更可靠的存儲方案，確保用戶的數據不會被泄露或遭受攻擊。此外，存儲行業也需要在存儲設備的設計和實現中加強數據加密、身份驗證和權限管理等安全措施，以保障用戶數據的安全和隱私。

可持續發展的考慮：隨着AI應用場景的不斷擴展，存儲行業的能耗和碳排放量也在不斷增加。因此，可持續發展成為了存儲行業需要考慮的問題之一。未來，存儲行業需要採用更加節能和環保的技術，提高存儲設備的能效和環保性能，從而實現可持續發展。

數據存儲與管理：在AI的發展過程中，數據是非常重要的資源。Datamall Chain可以為企業提供靈活、安全、可靠的數據存儲和管理方案，幫助企業有效地處理和管理大量的數據。同時，Datamall Chain的分布式存儲方案可以提高數據的可用性和可靠性，避免了數據單點故障的問題。

數據安全：隨着AI技術的發展，用戶面臨的數據安全風險越來越高。Datamall Chain可以為之提供完整的數據安全保障措施，包括數據加密、數據備份、數據恢復等方案，保證數據的安全性和完整性。

數據質量和一致性：在AI領域中，數據質量和一致性對於數據分析和模型訓練等方面至關重要。Datamall Chain可以提供數據治理和數據質量控制服務，確保數據的質量和一致性，從而提高數據的可用性和可信度。

數據挖掘和分析：AI技術的核心是數據挖掘和分析。Datamall Chain可以為用戶提供高效、准確的數據挖掘和分析服務，幫助他們發現數據背後的價值和趨勢，提高決策的准確性和效率。

綜上所述，Datamall Chain在AI發展角度下的存儲板塊價值是非常顯著的，可以為當下發展提供全方位的數據存儲、管理、安全、質量、挖掘和分析服務，幫助企業更好地利用數據，推動AI技術的發展和應用。