Raven Protocol의 특정 사용 사례는 속도가 핵심인 AI 학습을 수행하는 것입니다. AWS에서 2-3주가 걸리는 100만 이미지 데이터 세트를 Raven에서는 2-3시간으로 단축하고 있습니다. AI 기업은 더 나은 모델을 더 빠르게 학습할 수 있습니다.
Raven Protocol은 다음을 위한 자립적이고 역동적인 생태계를 만듭니다:
AI 엔진을 학습시키려는 고객; 및/또는
컴퓨터, 스마트폰 또는 서버 랙 형태의 컴퓨팅 리소스를 공유하려는 기여자.
Raven 토큰(RAVEN)은 생태계 내에서 안전한 거래를 촉진하는 공통 기반으로 작동합니다. 컴퓨팅 파워를 임대하려는 엔터프라이즈 고객은 RAVEN으로 비용을 지불하고 컴퓨팅 파워 기여자는 RAVEN으로 보상을 받습니다.
Raven은 속도가 핵심인 AI 학습 목적으로 유휴 컴퓨팅 파워를 활용하는 컴퓨팅 노드 네트워크를 만듭니다. 네이티브 토큰은 초기 네트워크를 부트스트래핑하는 핵심입니다.
우리는 전 세계 사람들이 네트워크에 컴퓨팅 파워를 기여하도록 장려하고 보상하고자 합니다. 또한 다양한 심층 신경망 학습을 조정하는 마스터노드를 운영하는 토큰 보유자에게 보상할 것입니다.
당사의 합의 메커니즘은 Proof-of-Calculation이라고 합니다. Proof-of-Calculation은 네트워크의 컴퓨팅 노드에 대한 인센티브 규제 및 분배의 주요 지침이 될 것입니다. 인센티브 분배의 두 가지 주요 결정 요인은 다음과 같습니다:
속도: 노드가 (신경망에서) 그래디언트 계산을 얼마나 빠르게 수행하고 Gradient Collector에 반환하는지에 따라 결정됩니다.
중복성: 가장 빠른 3개의 중복 계산만 인센티브 수령 자격을 얻습니다. 이는 반환되는 그래디언트가 진정하고 최고 품질임을 보장합니다.
