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컴퓨팅 파워를 사용하여 Bittensor(TAO)를 채굴하는 방법은 무엇입니까? (AI 블록체인)

Bittensor’s proof-of-compute validates ML inference/training—not hashing—using stake-backed neurons, dynamic scoring, and subnet-specific rewards, demanding high-end GPUs and optimized kernels.

2026/02/25 04:40

Bittensor의 계산 증명 메커니즘 이해

1. Bittensor는 원시 해싱 능력이 아닌 기계 학습 추론 및 훈련 작업의 기여도를 검증하는 계산 증명이라는 고유한 합의 프로토콜을 기반으로 작동합니다.

2. 뉴런이라고 불리는 채굴자는 TAO 토큰을 스테이킹하고 순방향 및 역방향 패스 계산을 서브넷 검증자에게 제출하여 네트워크에 등록합니다.

3. 각 서브넷은 자체 보상 논리, 데이터 요구 사항 및 모델 아키텍처 제약 조건을 정의합니다. 뉴런은 인센티브를 얻으려면 이러한 사양을 준수해야 합니다.

4. 네트워크는 정확성, 대기 시간 및 참신성을 평가하는 동적 채점 알고리즘을 사용하여 실제 벤치마크 또는 동료 제출과 비교하여 제출된 텐서를 평가합니다.

5. 검증인은 여러 라운드에 걸쳐 점수를 집계하고 비례적으로 보상을 분배하며 지분 가중치 투표 및 순위 정규화를 통해 Sybil 저항을 조정합니다.

하드웨어 요구 사항 및 최적화 전략

1. 고대역폭 GPU 메모리가 중요합니다. NVIDIA A100, H100 또는 RTX 4090은 FP16/FP8 처리량 및 24GB를 초과하는 VRAM 용량으로 인해 일반적으로 배포됩니다.

2. CPU 및 RAM은 지원 역할을 합니다. ≥128GB DDR5를 갖춘 듀얼 소켓 Xeon 또는 Ryzen Threadripper 시스템은 지연 시간이 짧은 전처리 및 텐서 오케스트레이션을 보장합니다.

3. NVLink 또는 고속 PCIe 5.0 상호 연결은 서브넷 전체에서 다중 GPU 추론 파이프라인을 실행할 때 통신 병목 현상을 줄여줍니다.

4. 냉각 인프라는 열 조절 없이 지속적으로 80~90%의 GPU 활용률을 유지해야 합니다. 코로케이션 설정에는 액체 침수 또는 고급 공기 덕트가 점점 더 많이 채택되고 있습니다.

5. CUDA 그래프 캡처, 메모리 고정 및 사용자 정의 Triton 커널과 같은 커널 수준 최적화는 기본 PyTorch 배포에 비해 추론 처리량을 최대 37% 향상시킵니다.

노드 등록 및 서브넷 참여

1. 등록 수수료를 지불하려면 충분한 TAO 잔고가 있는 지갑이 필요합니다. 등록 수수료는 서브넷마다 다르며 네트워크 정체 및 검증인 수요에 따라 증가합니다.

2. 뉴런은 btcli wallet new 및 btcli subnetregister 명령을 실행하여 키를 생성하고 RPC 엔드포인트를 통해 등록 트랜잭션을 제출합니다.

3. 각 서브넷은 고유한 UID 할당 규칙을 시행합니다. 일부는 결정론적 키 파생을 요구하고 다른 일부는 스테이크 순위에 따라 무작위 할당을 사용합니다.

4. 등록 후 뉴런은 btcli 뉴런 목록을 실행하여 활성 상태를 확인하고 180블록마다 방출 가중치 업데이트를 모니터링해야 합니다.

5. 활성화된 인센티브 기간 중에 등록 취소를 시작하면 휴지 기간이 발생하고 지분 일부 몰수가 발생합니다.

데이터 흐름 및 추론 수명주기

1. 유효성 검사기는 합성 프롬프트, 이미지 패치 또는 서브넷의 도메인 포커스에 맞춰 정렬된 시계열 창이 포함된 챌린지 페이로드를 브로드캐스트합니다.

2. 등록된 뉴런은 페이로드를 다운로드하고, 등록된 모델 버전을 사용하여 로컬 추론을 수행하고, 엄격한 TTL 창 내에서 로짓, 임베딩 또는 그라데이션을 반환합니다.

3. 응답은 암호화 검증을 거칩니다. SHA-256 해시 일치, 서명 검증 및 형태 일관성 검사를 통해 잘못된 형식 또는 재생 제출을 방지합니다.

4. 집계된 결과는 고유 벡터 중심성이 서브넷 보상 분포에 대한 장기적인 영향을 결정하는 평판 매트릭스에 제공됩니다.

5. 임계값 정확도 미만 또는 지연 시간 SLA를 초과하는 제출 실패는 자동 강등을 트리거하여 성능이 복구될 때까지 향후 챌린지 빈도를 줄입니다.

자주 묻는 질문

Q: RTX 3060과 같은 소비자급 GPU를 사용하여 TAO를 채굴할 수 있나요? A: 그렇습니다. 하지만 효율성은 12GB VRAM보다 크게 떨어집니다. 모델에는 양자화 또는 오프로딩이 필요할 수 있으며, 이로 인해 대기 시간 패널티가 증가하고 점수 밀도가 낮아집니다.

Q: 뉴런으로 참여하려면 TAO 스테이킹이 필수인가요? A: 예. 등록하려면 TAO를 담보로 잠궈야 합니다. 그 양은 서브넷 난이도와 현재 방출 속도에 따라 달라지며 일반적으로 100~10,000TAO 범위입니다.

Q: 보상을 받으려면 자체 검증인 노드를 호스팅해야 합니까? A: 아니요. 검증인은 선출된 주체가 운영하는 별도의 인프라입니다. 채굴자는 검증인의 문제에 대응하고 가동 시간 준수를 유지하기만 하면 됩니다.

Q: TAO 컴퓨팅 마이닝을 위한 중앙 집중식 풀이 있습니까? A: 공식적으로 지원되지 않습니다. Bittensor의 아키텍처는 개별 모델 다양성과 Anti-Sybil 무결성을 보존하기 위해 풀링된 제출을 권장하지 않습니다.

부인 성명:info@kdj.com

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