A indústria de IA enfrenta desafios significativos, incluindo o alto custo e a disponibilidade limitada de recursos computacionais. Treinar e implantar modelos de IA requerem uma quantidade substancial de energia de GPU, muitas vezes cara e inacessível para muitos utilizadores. Além disso, há uma falta de transparência e verificação nos processos de IA, o que leva a problemas de confiança e ineficiências.

A Hyperbolic aborda esses problemas aproveitando a tecnologia descentralizada. Ao criar um mercado descentralizado de GPU, a Hyperbolic torna os recursos computacionais mais acessíveis e acessíveis. Este mercado permite que os usuários aluguem a capacidade ociosa da GPU de vários fornecedores, reduzindo custos e aumentando a disponibilidade. Além disso, a Hyperbolic introduz o Proof of Sampling (PoSP) para computações de IA confiáveis e utiliza spML e o Hyperbolic Decentralized Operating System (Hyper-dOS) para otimizar o treinamento e implantação de modelos de IA.

O que é Hiperbólico?

Fonte: site hiperbólico

Hyperbolic é uma plataforma descentralizada projetada para revolucionar o acesso à IA e recursos computacionais. No seu cerne, o Hyperbolic cria um mercado onde os usuários podem alugar capacidade de GPU ociosa de vários fornecedores. Essa abordagem garante o uso eficiente de recursos, reduzindo significativamente os custos associados à computação de alto desempenho. Ao descentralizar a disponibilidade de energia da GPU, o Hyperbolic torna possível que um público mais amplo participe do desenvolvimento e implantação de IA, rompendo barreiras que tradicionalmente limitavam o acesso a essas tecnologias. O Hyperbolic foi fundado porDr Jasper Zhang e Dr Yuchen Jin.

Missão e Visão da Hyperbolic

A missão da Hyperbolic é democratizar o acesso à IA e ao poder computacional, tornando esses recursos disponíveis para todos, independentemente de suas capacidades financeiras ou técnicas. A visão é criar um ecossistema transparente, eficiente e descentralizado que fomente a inovação e a colaboração na indústria de IA. Ao alavancar a tecnologia blockchain e os princípios descentralizados, a Hyperbolic visa construir um futuro onde o desenvolvimento da IA seja mais inclusivo e equitativo.

Utilizadores de Hyperbolic

• Empresas: As empresas podem utilizar o Hyperbolic para treino e implementação de modelos de IA com custos reduzidos, reduzindo despesas operacionais e acelerando iniciativas de IA.
• Investigadores: Investigadores académicos e da indústria têm acesso a recursos computacionais acessíveis, permitindo-lhes realizar pesquisas avançadas em IA sem o ônus financeiro dos custos tradicionais de GPU.
• Centros de dados: os centros de dados podem rentabilizar a sua capacidade de GPU inutilizada, alugando-a no mercado Hyperbolic, transformando os recursos não utilizados numa fonte de receita.
• Indivíduos: Entusiastas, estudantes e desenvolvedores independentes beneficiam de ferramentas e recursos de IA acessíveis, permitindo-lhes experimentar, aprender e inovar sem um investimento financeiro significativo.

Tecnologia por trás de Hyperbolic

Prova de Amostragem (PoSP)

Proof of Sampling (PoSP) é um protocolo de verificação projetado para garantir a integridade e confiabilidade dos cálculos de IA em sistemas descentralizados. PoSP usa um método de amostragem para verificar transações e interações de dados, reduzindo significativamente a carga computacional em comparação com os métodos de verificação tradicionais. Ao aproveitar os princípios da teoria dos jogos, PoSP incentiva os participantes a agirem de forma honesta, aumentando a confiabilidade geral da rede.

Como funciona a Prova de Amostragem

O PoSP opera selecionando amostras aleatórias de um conjunto de dados ou tarefa computacional e verificando essas amostras em vez do conjunto de dados inteiro. Usando um modelo teórico conhecido como Equilíbrio de Nash de estratégia pura, o PoSP incentiva todos os participantes a agir de forma honesta, aumentando a confiabilidade e confiabilidade da rede. Este método reduz a quantidade de dados que precisa ser processada, tornando o processo de verificação mais eficiente. Os participantes da rede são incentivados a fornecer amostras precisas porque comportamentos desonestos podem ser detectados por meio de análise estatística. Se forem encontradas discrepâncias, são impostas penalidades, garantindo que a maioria dos participantes aja de forma honesta.

spML

spML é um mecanismo de verificação projetado para resolver as armadilhas dos sistemas anteriores (zkML e opML) ao otimizar o processo de verificação de inferência de IA em redes descentralizadas. O protocolo spML utiliza um método simples e eficaz para garantir tanto o processamento rápido quanto a alta segurança, sem a sobrecarga computacional e a complexidade associadas ao zkML ou a vulnerabilidade à fraude vista no opML.

Como funciona o spML

O protocolo começa quando um usuário envia uma entrada com sua assinatura digital para um servidor selecionado aleatoriamente, conhecido como Servidor A. O Servidor A processa a entrada e retorna a saída juntamente com seu hash, também assinado para verificar sua autenticidade. Para garantir a confiabilidade da inferência, o protocolo pode envolver aleatoriamente um servidor adicional, Servidor B, para verificar independentemente a saída. Isso ocorre com uma probabilidade pré-determinada; se o Servidor B não for selecionado, o Servidor A recebe uma recompensa e a transação é concluída com sucesso.

Se o Servidor B estiver envolvido, ele processa a mesma entrada e envia de volta sua saída e hash para o usuário. O usuário então compara ambos os hashes. Se eles coincidirem, indicando resultados consistentes, ambos os servidores são recompensados. Se os hashes forem diferentes, indicando uma possível discrepância ou fraude, o usuário transmite essa informação para toda a rede. A rede, composta por vários nós, vota para resolver a reclamação com base na regra da maioria. Sanções são impostas a qualquer parte desonesta para manter a integridade e confiança do sistema.

Sistema Operativo Descentralizado Hiperbólico (Hyper-dOS)

Hyper-dOS é o sistema operacional descentralizado que gerencia e orquestra recursos dentro do ecossistema Hiperbólico. Ele garante que as tarefas computacionais sejam distribuídas e executadas de forma eficiente em toda a rede. O Hyper-dOS desempenha um papel crucial na manutenção do desempenho e escalabilidade da infraestrutura descentralizada da Hiperbólica, permitindo a integração e operação perfeitas de vários serviços de IA. Ao coordenar a alocação de recursos, o Hyper-dOS maximiza a utilização do poder computacional disponível, garantindo que as tarefas sejam concluídas prontamente e de forma eficiente.

Arquitetura do Ecossistema Hiperbólico

Origem: Blog da Hyperbolic

Camada de Orquestração Descentralizada Hiperbólica

A camada de orquestração descentralizada é a espinha dorsal da infraestrutura da Hyperbolic. Alimentada pelo Sistema Operacional Descentralizado Hyperbolic (Hyper-dOS), esta camada gere e otimiza a infraestrutura global de GPU. Integra potência de computação de fontes diversas, incluindo centros de dados, quintas de mineração, máquinas pessoais e sistemas locais.

Principais características incluem:

• Escalonamento automático: O sistema pode ajustar automaticamente o tamanho dos clusters de GPU com base na demanda em tempo real, garantindo a utilização eficiente de recursos.
• Auto-cura: A camada de orquestração pode detetar e recuperar falhas autonomamente, mantendo a operação contínua sem intervenção manual.
• Customização: Os utilizadores podem personalizar clusters para atender a requisitos específicos, fornecendo flexibilidade e adaptabilidade para várias aplicações.

Camada de Serviços de IA

Esta camada hospeda um conjunto abrangente de serviços e motores de IA, fornecendo funcionalidades essenciais para aplicações de IA. Suporta uma ampla gama de tarefas, desde automação simples até processos complexos de otimização e aprimoramento.

Componentes chave incluem:

• Serviços de Inferência: Estes serviços permitem previsões em tempo real e tomadas de decisão por modelos de IA, garantindo alto desempenho e precisão.
• Treino de modelos e Ajuste Fino: Ferramentas para treino e ajuste fino de modelos de IA permitem que os desenvolvedores adaptem os modelos a tarefas e conjuntos de dados específicos, melhorando a sua eficácia.
• Avaliação do Modelo de IA: Isso inclui ferramentas e referências para avaliar o desempenho e a precisão dos modelos de IA, ajudando os desenvolvedores a refinar e melhorar continuamente seus modelos.

Camada de Verificação e Privacidade

A camada de verificação e privacidade garante a integridade e confidencialidade das computações de IA. Ele incorpora a Prova de Amostragem (PoSP) para verificar a precisão das computações, protegendo contra atividades fraudulentas. Além disso, essa camada inclui técnicas de preservação de privacidade para proteger dados sensíveis durante o processamento, garantindo que os dados do usuário permaneçam seguros e confidenciais.

Camada Hiperbólica de Blockchain

A camada blockchain é a base da segurança e transparência da Hyperbolic. Fornece um livro-razão seguro e imutável para todas as transações e interações dentro do ecossistema. Esta camada melhora a confiança e responsabilidade garantindo que todas as atividades sejam registradas de forma transparente. Também suporta contratos inteligentes, possibilitando acordos automatizados e seguros entre as partes, o que simplifica as operações e reduz a necessidade de intermediários.

Camada de Aplicação

A camada de aplicação é a interface através da qual os utilizadores finais interagem com o ecossistema Hiperbólico. Inclui várias aplicações e interfaces de utilizador projetadas para serem intuitivas e acessíveis. Esta camada garante que tanto os utilizadores técnicos como não técnicos consigam aceder facilmente e utilizar os serviços do Hiperbólico. As aplicações nesta camada vão desde painéis de utilizador simples até ambientes de desenvolvimento complexos, abrangendo uma ampla variedade de necessidades dos utilizadores.

Inferência de IA do Hyperbolic

A inferência de IA é o processo em que modelos de IA treinados interpretam novos dados e tomam decisões com base em seu treinamento. Ao contrário da fase de treinamento, que envolve aprender padrões de vastos conjuntos de dados, a inferência aplica esse conhecimento aprendido a novos dados não vistos para gerar previsões ou resultados. As capacidades de inferência de IA da Hyperbolic são projetadas para serem eficientes e escaláveis, aproveitando uma rede descentralizada de recursos de GPU para fornecer resultados rápidos e precisos. Essa abordagem descentralizada garante que as tarefas de inferência possam ser distribuídas por vários nós, melhorando o desempenho e a confiabilidade.

Benefícios da inferência de IA da Hyperbolic

• Escalabilidade: A rede descentralizada pode lidar com tarefas de inferência em grande escala, garantindo um desempenho consistente mesmo durante o uso de pico.
• Eficiência de custos: Ao utilizar os recursos de GPU inativos, a Hyperbolic reduz o custo da inferência de IA, tornando-a mais acessível a uma gama mais ampla de utilizadores.
• Eficiência energética: inferência eficiente reduz o custo computacional e o consumo de energia, contribuindo para aplicações de IA mais sustentáveis.

Modelos de IA de Código Aberto Hiperbólicos

Fonte: site da Hyperbolic

A Hyperbolic fornece acesso a uma variedade de modelos de IA de código aberto de alto desempenho, permitindo que os desenvolvedores aproveitem a tecnologia de ponta sem os altos custos associados aos provedores tradicionais. Alguns exemplos de modelos disponíveis incluem:

• Modelos de Linguagem de Visão (VLM), combinando compreensão visual e textual, como Qwen2-VL-7B-Instruct, Pixtral-12B e Qwen2-VL-7B
• Modelos Base que permitem o acesso ao poder bruto da IA fundamental, como Llama 3.1–405B-BASE (BF16) e Llama 3.1–405B-BASE (FP8)
• Modelos de texto-para-texto para tarefas de processamento de linguagem natural, como Qwen2.5–Code-32B, Llama 3.2–3B, DeepSeek-V2.5, Llama 3.1–7B, Hermes–3-70B, Llama 3.1–405B, Llama 3.1–3B e Llama 3.1–88
• Modelos de texto para imagem para libertar a sua criatividade com visuais gerados por IA, como Flux 1 [dev], SDXL-1.0, Segmind SD–1B, Difusão Estável–1.5 e SDXL-1.0-Turbo
• Modelos de texto para fala para aplicações de síntese de voz, como Melo TTS.

Guia para Aceder e Utilizar Modelos de Código Aberto

Para aceder e utilizar os modelos de IA open-source da Hyperbolic, siga estes passos:

1. Criar uma conta: Registre-se na plataforma Hyperbolic para ter acesso aos modelos disponíveis.
2. Selecionar um modelo: Navegue pela lista de modelos disponíveis e escolha aquele que atenda às suas necessidades.
3. Implantar o Modelo: Use a infraestrutura descentralizada da Hyperbolic para implantar o modelo, garantindo que ele seja executado no melhor hardware disponível.
4. Integrar com Aplicações: Utilize a API do modelo para integrá-lo com suas aplicações, permitindo capacidades de IA perfeitas.

Mercado hiperbólico de GPU

O Hyperbolic GPU Marketplace é uma plataforma descentralizada que permite aos utilizadores alugar capacidade de GPU inativa a vários fornecedores. Este mercado conecta aqueles que necessitam de potência computacional para tarefas de IA com aqueles que têm recursos de GPU em excesso, criando uma solução eficaz e eficiente para ambas as partes. Ao aproveitar este mercado, os utilizadores podem aceder a GPUs de alto desempenho a uma fração do custo comparado aos fornecedores de nuvem tradicionais.

Tecnologia por trás do mercado de GPU hiperbólico

A tecnologia que impulsiona o Mercado de GPU Hiperbólico é construída no Sistema Operacional Descentralizado Hiperbólico (Hyper-dOS). Este sistema gere e otimiza a infraestrutura global de GPU, garantindo que as tarefas computacionais são distribuídas eficientemente pela rede. O Hyper-dOS integra várias fontes de potência GPU, incluindo centros de dados, fazendas de mineração, máquinas pessoais e sistemas locais, para criar uma infraestrutura robusta e escalável.

Principais diferenciadores do Mercado de GPU Hiperbólica

• Fornecedores: Os fornecedores no Mercado de GPU Hiperbólico podem monetizar seus recursos de GPU ociosos alugando-os para usuários. Isso proporciona uma fonte de receita adicional para centros de dados, fazendas de mineração e indivíduos com GPUs de alto desempenho. Os fornecedores se beneficiam da natureza descentralizada da plataforma, o que garante uma compensação justa e uma utilização eficiente dos recursos.
• Inquilinos: Os inquilinos podem aceder a várias opções de GPU para atender às suas necessidades computacionais. O mercado oferece uma experiência perfeita, permitindo aos utilizadores alugar GPUs com apenas alguns cliques. Esta acessibilidade e preços competitivos tornam-na uma opção atrativa para investigadores, programadores e empresas que procuram reduzir os custos da sua infraestrutura de IA.

Preços hiperbólicos

Preços do Mercado de GPU

O Mercado de GPU Hiperbólica oferece uma estrutura de preços flexível e competitiva para alugar recursos de GPU. Os fornecedores podem definir seus próprios preços dentro das diretrizes fornecidas pela Hiperbólica, garantindo taxas de mercado justas. Aqui está uma descrição detalhada dos preços:

80GB VRAM:

• H100 SXM: 3,20€ por hora
• H100 PCIe: $3.00 por hora
• A100 SXM: 1,80 dólares por hora
• A100 PCIe: $1.60 por hora

48GB VRAM:

• L40: $1.00 por hora
• L40S: $1.00 por hora
• RTX 6000 Ada: $0.90 por hora
• RTX A6000: $0.75 por hora
• A40: $0,50 por hora

24GB VRAM e Menos:

• RTX 4090: $0.50 por hora
• RTX 3090 Ti: $0.30 por hora
• RTX 3090: $0.30 por hora
• RTX A5000: $0.30 por hora
• RTX A4000 Ada: $0.30 por hora
• RTX A4500: $0.30 por hora
• RTX A4000: $0.30 por hora
• RTX 3080: $0.20 por hora
• RTX 3070: $0.20 por hora
• A30: $0.20 por hora
• Tesla T4: $0.20 por hora

A Hyperbolic cobra uma taxa de plataforma de 10% sobre a receita do aluguel. Por exemplo, se um fornecedor definir o preço para um H100 SXM em $2.50 por hora, ele receberá $2.25 por hora após a dedução da taxa da plataforma. Essa estrutura de taxas garante que os fornecedores sejam devidamente compensados, mantendo preços competitivos para os locatários.

Preços de Inferência de IA

Hyperbolic oferece um modelo de preços escalonado para serviços de inferência de IA, atendendo às diferentes necessidades e orçamentos dos usuários. Aqui está uma visão detalhada dos níveis de preços:

Nível Básico:

• Utilizadores Gratuitos: Até 60 pedidos por minuto.
• Utilizadores Pagos: Até 600 pedidos por minuto para utilizadores que depositem um mínimo de $10 nas suas contas.

Os serviços incluem acesso a modelos de texto-para-texto, texto-para-fala, texto-para-imagem e texto-para-vídeo, bem como serviços de ajuste fino.

Nível Empresarial:

• Pedidos ilimitados: Adequado para operações em grande escala.
• Suite completa de modelos de IA: Acesso a todos os modelos disponíveis.
• Suporte Dedicado: SLAs personalizados e instâncias dedicadas para usuários empresariais.

Começando com Hyperbolic

Como criar uma conta com Hyperbolic

• Visite o Website Hiperbólico.
• Registe-se: Escolha fazer login com a sua conta do Google ou GitHub, ou selecione "Criar uma Conta" para configurar uma senha única.
• Concluir o registro: Preencha os detalhes necessários e confirme seu endereço de email.
• Aceder ao Painel: Uma vez registado, terá acesso imediato ao Painel de IA da Hyperbolic, onde poderá explorar vários modelos de IA e recursos de GPU.

Introdução à inferência de IA hiperbólica

Para começar a usar os serviços de inferência de IA da Hyperbolic:

1. Obter uma Chave de API: Depois de criar a sua conta, navegue até à página de Configurações no Painel da Hyperbolic AI para obter a sua chave de API.

2. Selecione um modelo: Escolha entre uma variedade de modelos de IA disponíveis na plataforma.

3. Executar Inferência: Utilize os endpoints da API fornecidos para executar tarefas de inferência. Por exemplo, você pode gerar texto, imagens ou áudio enviando solicitações para os endpoints apropriados.

Como alugar GPUs na Hyperbolic

1. Navegue até a guia Alugar GPUs: Na plataforma Hyperbolic, vá para a seção "Alugar GPUs".
2. Escolha uma instância de GPU: Selecione a instância de GPU que melhor atenda às suas necessidades entre as opções disponíveis.
3. Alugue a GPU: Clique em 'Alugar' e aguarde a instância mostrar “Pronto para conectar”.
4. Conecte-se à GPU: Utilize o comando SSH fornecido para se conectar à instância da GPU usando o seu cliente SSH preferido.
5. Utilize a GPU: Uma vez ligado, pode começar a utilizar a GPU para as suas tarefas computacionais.

Hospedagem e Monetização de Modelos de IA

1. Preparar o seu modelo: Assegurar que o seu modelo de IA está pronto para implementação.
2. Carregue o seu modelo: Utilize a plataforma Hyperbolic para carregar o seu modelo.
3. Configurar Hospedagem: Configure as configurações de hospedagem, incluindo os pontos de extremidade da API e a alocação de recursos.
4. Monetize o seu modelo: Defina preços para o acesso ao seu modelo. A Hyperbolic fornece ferramentas para gerir pagamentos e controlar a utilização.
5. Monitorar desempenho: Use o painel para monitorar o desempenho do seu modelo e fazer ajustes conforme necessário.

Jornada de arrecadação de fundos hiperbólica

Fonte: site da Hyperbolic

A Hyperbolic levantou com sucesso US$ 20 milhões por meio de várias rodadas de financiamento, demonstrando forte confiança dos investidores em sua visão e tecnologia. A Hyperbolic levantou US$ 725.000 em sua rodada de financiamento pré-seed em novembro de 2022. Este investimento inicial ajudou a empresa a desenvolver a sua tecnologia central e a construir uma equipa fundamental. Em julho de 2024, a empresa garantiu US$ 7 milhões em uma rodada de financiamento semente liderada pela Faction e Polychain Capital, com participação da Longhash Ventures, Bankless Ventures e Nomad. Esta rodada permitiu que a Hyperbolic expandisse sua infraestrutura e aprimorasse seu mercado de GPUs descentralizadas. A Hyperbolic então levantou US$ 12 milhões em sua rodada Série A, liderada pela Polychain Capital e Variant, com investimentos adicionais da Republic Capital, IOSG Ventures e Wintermute. Esse financiamento foi crucial para escalar as operações, melhorar os serviços de IA e expandir a base de usuários.

Conclusão

Ao abordar desafios críticos, como altos custos, acesso limitado ao poder computacional e a necessidade de verificação transparente, a Hyperbolic está democratizando a tecnologia de IA. Seu mercado de GPU descentralizado, tecnologias inovadoras como Proof of Sampling (PoSP) e spML, e arquitetura de ecossistema abrangente fornecem soluções robustas, eficientes e seguras para muitos usuários. À medida que a Hyperbolic avança, ela continua comprometida com sua visão de criar um ecossistema transparente, eficiente e descentralizado que promova a inovação e a colaboração. Seja você uma empresa, pesquisador, data center ou indivíduo, a Hyperbolic oferece as ferramentas e os recursos necessários para aproveitar o poder da IA e da tecnologia computacional de forma eficaz.