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深脑链DeepBrain Chain(DBC)简介、网址及交易平台

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发布时间:2020-02-25 14:05:38 发布来源:区块网 文章点击:98

深脑链是基于区块链技术,我们开发了一套去中心化的、低成本的、隐私的人工智能计算平台,并提供完善的周边产品。深脑链中人工智能计算节点,可由多种形态组成,包含大型GPU或...

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    本文标题深脑链DeepBrain Chain(DBC)简介、网址及交易平台,作者:知世,本文有3805个文字,大小约为17KB,预计阅读时间10分钟,请您欣赏。知世金融网众多优秀文章,如果想要浏览更多相关文章,请使用网站导航的搜索进行搜索。本站虽然不乏优秀之作,但仅作为投资者学习参考。

    深脑链是基于区块链技术,我们开发了一套去中心化的、低成本的、隐私的人工智能计算平台,并提供完善的周边产品。深脑链中人工智能计算节点,可由多种形态组成,包含大型GPU或者FPGA服务器集群运行的全功能节点(永久节点)、中小型企业闲散的空余GPU服务器计算节点以及个人闲置GPU计算节点。深脑链中的挖矿节点收入来源主要由训练支付费用和挖代币组成。其中训练支付费用是人工智能厂商购买基础的神经网络计算资源需要支付的费用,挖到的代币是系统根据深脑链代币奖励算法所奖励的代币。深脑链基于智能合约进行交易,其交易代币是深脑币,并根据智能合约设计的奖励系统对挖矿节点进行激励。深脑币在保证系统安全、稳定运行的同时,也让所有的参与者都能从中获取回报,从而达到人工智能厂商低成本获取到神经网络计算能力的目的。我们坚信深脑链将成为人工智能领域的基础平台之一。它将能自动承载海量人工智能产品底层计算需求,推动整个人工智能行业的发展。

    深脑链的设计理念

    1.深脑链的设计思考

    2016年以来我们一直在思考将区块链应用人工智能领域,以解决人工智能厂商面临的痛点。2017年4月我们发布了DeepBrain大脑平台,完成了人工智能操作系统的底层算法设计和应用,目前有超过100家厂商,20W用户使用,连接了超过500款智能设备。2017年8月我们发布了深脑链的白皮书草稿,与区块链社区爱好者们共同研究解决有关区块链的人工智能问题,构建区块链驱动的下一代人工智能计算平台。

    对于深脑链的设计我们思考如下原则:

    1. 扩展原则:深脑链每一个模块应该是松耦合的,很容易添加新的模块进来,每个模块本身更新不应该需要其他模块接口的变化。

    2. 伸缩原则:深脑链的客户产品用户访问是波动的,如果大量用户访问到一个节点的时候,必然会带来节点的服务崩溃,所以节点的容器本身应该可以自动化部署,当用户请求出现压力的时候可以快速的实现横向扩展。

    3. 隐私原则:深脑链生态的各方参与者,挖矿节点、人工智能厂商、数据提供者等可以得到隐私保护,参与者可以根据自己的需求来选择性开放。

    2.深脑链设计要解决的问题

    低成本:深脑链解决的核心问题就是人工智能厂商硬件投入高成本问题,通过深脑链独特的模式,每个挖矿节点的收入70%来自于挖到的DBC变现,30%是来自于用户训练支付费用。人工智能厂商只需要为30%训练支付费用买单。

    神经网络运算性能优化:深脑链专注于服务人工智能厂商,当前人工智能产品都是以深度神经网络为核心算法为基础进行开发的,深脑链在CUDA GPU之上进行运算优化,并对接目前主流的深度学习框架如:TensorFlow、Caffe、CNTK等等。

    高并发:人工智能厂商的用户是海量的,深脑链需要做到可以支持海量用户的高性能运算,通过独特的负载均衡技术实现每一个节点容器相互配合分摊并发压力。

    低延迟:除了训练神经网络时间可以很长,所有的线上用户请求必须是秒级响应,这就要求深脑链的每个模块都是能够快速响应的,占用资源尽可能少。

    隐私保护:要能够保护生态中的每一个参与者隐私,让参与者可以自由决定信息开发程度。我们要通过加密算法和分离机制来保证。

    弹性供给:人工智能厂商的用户请求并不是均匀的,很可能会出现高峰期的时候是平常的数十倍,这就需要能够对突发流量进行有效的应对,这就需要通过弹性扩容技术,做到容器可以自动化部署,在流量高峰的时候快速复制部署到多个空闲节点。

    自动化运维:当某个节点容器出现故障的时候应该能够及时报警提醒,并且将故障节点移除,同时增加一个正常节点。

    3.打造围绕深脑链的人工智能生态

    深脑链实现了人工智能核心计算能力的去中心化供给,但是人工智能除了算力,还需要算法和数据,数据被训练出来后就是模型,算法配合模型生成人工智能应用。因此未来深脑链将会衍生出AI数据交易平台、AI算法交易平台、AI模型交易平台、AI容器交易平台、AI应用交易平台。AI应用交易平台目前已经具有一定规模,在DeepBrain之上已有数百项AI技能应用,可以出售给用户使用。另外深脑链生态可以帮助人工智能厂商全球发行自己的虚拟货币,厂商的虚拟货币可以和DBC自由兑换。

    深脑链平台

    1.NEO智能合约

    NEO是基于区块链技术实现的、开源的、公共维护的分布式计算底层系统,它提供了去中心化的图灵完备的虚拟机来支持智能合约的运行。NEO作为是市面上最成熟的支持智能合约的平台之一,社区非常活跃且基金会运转良好,深脑链将基于NEO来发行深脑币,并将深脑币的发行算法运行在NEO的智能合约上。

    深脑链团队将DBC通过统一的方式在区块链上进行应用登记,确保资产一旦通过智能合约被确认后,所有数据公开、透明、不可篡改。所以DBC进行共享资产交易的是完全可靠的数据,不会出现虚假资产、交易的情况。

    2.深脑链架构

    整体架构

    深脑链的网络节点可以是大型挖矿节点,比如大型矿池,也可以是中型的挖矿节点或者利用Azure、阿里云进行挖矿,也可以是家用高性能电脑。矿工只需要安装深脑链挖矿软件及基础人工智能运行环境,即可成为一个节点参与挖矿赚取DBC。人工智能厂商提交包含神经网络计算需求的容器镜像给深脑链客户端,并存有相应数量的DBC。满足需求的节点将会竞争部署容器镜像,最终成功部署镜像的节点,将会获得DBC奖励。

    挖矿节点架构

    1)计算引擎

    计算引擎是一套控制器,包含计算量发射器、容器计算引擎

    计算量发射器:容器被部署成功过后,做验证计算,验证计算通过,计算量发射器会广播到全网,广播
    包含的字段:

    Struct{
    Timestamp:从格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒起至现在的总秒数
    Address:成功部署的节点钱包账号
    Id:镜像id编号
    }

    容器计算引擎DCEngine:用于为单个用户或者使用群组管理容器实例的整个生命周期,根据用户需求来提供虚拟服务,负责容器的创建、挂起、暂停、调整、迁移、重启、销毁等操作。当用户并发请求计算容量达到容器分配量特定值(由用户自己设定)的时候,容器计算引擎会启动报警工作,并且会开始自动化部署容器进入其他正常节点进行扩容。首先读取配置文件,读取配置参数,并且根据配置完成初始化消息队列,用以后续与别的组件进行内部消息交互。同时根据配置文件中的配置项启动DB服务器,配置文件中的每一个API对应的一个服务器。另外根据系统的GPU核心数n,每个DB服务器都会有n个协程去处理请求。


    Def main():
    Config.parse_args(sys.argv)
    Loggin.setup(“DBEngine”);
    Utils.monkey_patch()
    Gmr.textDBMediation.setup_autorun(version)
    Launcher=service.process_launcher()
    For api in CONF.enabled_apis:
    Should_use_ssl=api in CONF.enabled_ssl_apis
    If api == ‘db2’:
    Server =service.DBService(api,use_ssl=should_use_ssl,max_url_len=16384)
    Else:
    Server =service.DBService(api,use_ssl=should_use_ssl)
    Launcher.launch_service(server,workers=server.workes or 1)
    Launcher.wait()


    2)镜像管理系统

    一套虚拟容器镜像查找和检索系统,有创建镜像、上传镜像、删除镜像、编辑镜像基本信息的功能。

    镜像管理系统主要由镜像管理API和镜像管理寄存器这两种服务组成。镜像管理API是镜像管理系统服务的入口,负责接收用户的API请求。镜像管理寄存器处理的是镜像元数据相关的请求,当镜像管理API收到用户的API请求后,如果判断该请求是与元数据相关,就把该请求转给镜像管理寄存器服务。然后镜像管理寄存器会解析用户元数据请求的内容,并和数据库交互存取和更新镜像的元数据。

    3)存储管理系统

    一套用户大规模可扩展系统中通过内置冗余及高容错机制实现对象存储的系统,允许进行存储或者检索文件。可为镜像管理系统提供镜像存储。

    存储管理系统由四部分组成,API服务器:存储管理系统API是主要的服务接口,负责接收和处理外界API请求,并将请求放入AMQP消息队列,交由后端执行。调度服务:处理任务队列的任务,并根据预定策略选择合适的卷服务节点来执行任务。卷服务:该服务运行在存储节点上,管理存储空间,处理存储管理系统数据库的维护状态的读写请求,通过消息队列和直接在块存储设备或软件上与其他进程交互。每个存储节点都有一个卷服务,若干个这样的存储节点联合起来可以构成一个存储资源池。备份服务:提供把存储管理系统的卷备份到备份存储设备上去的服务。

    4)身份服务引擎

    为深脑链其他模块服务提供身份认证、服务规则和服务令牌的功能,管理命令、项目、用户、组、角色。

    5)网络管理引擎

    提供网络的虚拟化技术,为深脑链其他服务提供网络连接服务。为服务用户提供接口,可以定义网络、子网、虚拟IP地址、负载均衡等。

    6)数据库服务引擎

    为用户在深脑链环境提供可扩展和可靠的关系和非关系数据库服务引擎。


    深脑链挖矿及隐私保护

    1.挖矿智能合约

    竞争部署成功奖励

    矿工主要收入来自挖矿获得DBC,全网根据贡献值,每1个小时奖励一次DBC,只有成功部署容器并正常运行的节点才有资格获得奖励。

    首次部署镜像的新node奖励1%*95%,异常中断节点将会扣除奖励受到惩罚,并且100小时获奖概率降为1%*1%;

    老节点正常部署镜像获得奖励的概率=99%*99%;异常中断节点将会扣除奖励受到惩罚,并且连续100小时获奖概率降为99%*1%;

    实际获得奖励 数量Count=概率值*当前节点算力贡献/全网节点算力之和 1)深脑链DBC挖矿机制深脑链挖矿产生的DBC总数为50亿枚,每7年挖矿所得DBC数量减半,第一个5年,总共挖出25亿枚,每年挖出5亿枚。

    挖矿算法

    I. 模型算法的发布

    研究者针对某一AI应用研发了新模型后,开源并打包发布至深脑链(资源a:模型算法),提供运行环境以及输入输出数据格式标准(资源b:json描述文件),并可以选择用公开数据集提交训练/测试任务(资源c:预训练后的模型/资源d:参考跑分)。发布的模型被他人使用时发布者可以分得代币(基础费用)。

    II. 训练/测试任务的发布

    选择已发布的模型算法,打包数据后发布训练/测试任务。提交前可以显示:

    a. 预估的价格 = 模型算法训练或测试单位成本 * 运行步数(可设置上限)+模型算法基础费用
    b. 可用的节点+预计排队时间

    单位成本 = Averagei(Averagej(模型j单位成本*节点i运行模型j速度) / 当前模型运行速度)动态调整所有模型算法的单位成本,使得全网所有节点跑任一模型的总体回报相同。

    任务完成后交易记录在区块中。

    III. 自动领取并运行训练/测试任务

    接收广播到深脑链中的任务以及其他节点的运行状态,每隔一定时间创建一个区块并根据算法选择运行的任务。

    最终的回报除了任务发布者支付的费用外,任务完成后会在当前区块中统计总的“计算量=∑模型算法训练或测试单位成本 * 运行步数, 每个区块总奖池固定,按比例分配给各节点。

    节点分配算法:

    任务发布者希望任务尽快完成;运行任务节点希望最大化收益。

    因此我们用强化学习,最大化所有节点的预期收益。

    rti=在t时刻节点i获得的回报
    Y为折扣因子
    Rj为任务j的回报
    tj为任务j完成的时间点

    算法分为两部分:

    构建Q函数Q(S, A)来预测节点在状态S下采取动作A的预期收益

    a) 状态S包含该节点的硬件以及历史表现等特征以及该节点目前的运行状态
    b) 动作A包含选择当前所有可运行的模型算法之一运行,以及不运行任何任务保持空闲状态

    用deep Q learning来训练该Q函数中的参数
    对所有节点在时间t采取的动作用beam search近似找到全局最优的解

    设计逻辑:

    驱动模型算法发布者发布更多人会用的模型以获得更多回报
    任务发布者会自发地选择效果更好的模型算法,同时用单位成本惩罚计算量过大的模型算法
    矿工会根据当前热门的模型算法以及他们的单位成本来优化硬件以获得更高回报
    单位时间内总挖矿回报固定。

    2.人工智能厂商付费机制

    按照浮点运算数、神经网络单元占用数、占用的存储空间、单位时间内存使用空间、单位时间消耗的流量来计算需要支付的DBC费用,实际支付费用由厂商和矿工均可以自由设定,但不得低于一个特定阈值。满足双方条件后,矿工之间将需要相互竞争部署容器。支付的费用不会随着DBC的升值成比例增加,它以签约时的法币汇率为参考值,是保持稳定的。

    3.数据隐私保护

    数据出售者如果想要在出售数据获得收入的同时不希望数据被购买者拿到泄露用户隐私或者转手出售给其他人,他可以在深脑链内置的去中心化数据交易平台进行交易,购买者在交易平台购买得到的数据他们是无法直接拿到的,而是直接进入深脑链的匿名节点容器进行训练,训练出来的模型也会直接进入计算引擎所在的匿名节点容器进行使用。数据购买者在训练数据和使用模型的过程中是无法从节点向外部拷贝数据。并且最后出售者可以通过客户端请求验证匿名节点容器是否会作弊输出原始数据或者原始数据的变种数据。最后出售者和购买者可以互相打分。


    4.深脑链底层区块链

    深脑链作为AI底层公链,本质上是构建AI的基础设施、智能经济生态。在整个生态中,有AI算力、AI算法、AI数据的提供者;有AI算力、AI算法、AI数据的需求方,双方之间通过智能合约进行交易。AI生态中,还需要生态的治理方,需要通过设定规则,维持整个AI经济生态的运转。

    底层区块链,具备如下特点:

    1、底层采用Matrix平台,采用Topic订阅+Event驱动+processor的软件架构,通过高性能异步架构,支持高性能表现。

    2、多链由主链+工作链组成。主链包含所有工作链的schema定义,工作链数量不受限制;工作链由sharding blockchain组成,支持无限分片。

    3、区块数据基于shema定义,区块大小支持弹性定义,块数据支持压缩存储;

    4、深脑链的通讯传输,采用自编码解释的二级制传输协议或者二级制加密传输协议,减少网络带宽,并且同一链路的不同消息包的编解码协议可以自由切换,提升传输的安全性;

    5、立体网络:在对等P2P网络基础上,建立层叠网络,增加SN中继节点角色,消息路由采用多层网络消息路由机制,加速消息传播;SN节点具备地域分散性,网络拓扑动态调整,提升整个网络的鲁棒性,抵御DDOS攻击,降低安全风险;

    6、网络共识机制,采用DPOS+POI的Hybrid混合共识机制,将用户权益、用户网络贡献结合起来进行评估,采用分层流水处理,存储、共识、验证流水化分层处理,提升整个网络的系统伸缩性。



    网址:https://www.deepbrainchain.org/


    交易平台


    火币Pro : https://www.huobipro.com
    比特儿海外版 : https://gateio.io/
    库币网 : https://www.kucoin.com
    Allcoin : https://www.allcoin.ca
    LBank : https://www.lbank.io/

    风险提示:数字货币投资具有极大的风险,请在尝试投资前确定自己承受以上风险的能力。

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