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💰 'GPU' 관련 알트코인에 주목해야 하는 이유 [3/5]

📍1-3. 연산 비용 증가와 GPU 부족

AI 및 머신러닝(ML) 모델 훈련에 사용되는 데이터의 양이 기하급수적으로 늘면서 연산 비용도 지속적으로 상승하고 있습니다. 이는 GPU-poor 기업들에게 상당한 비용 부담으로 작용합니다. 보유하고 있는 GPU가 적을 경우 작업을 수행하는 데 더 많은 시간이 소요되고 이는 결과적으로 연산 비용을 증가시키기 때문입니다.

물론 클라우드 서비스를 통해 GPU를 대여하는 방법도 존재합니다. 다만, 클라우드 서비스의 고성능 GPU 사용료는 매우 높아 장기적으로 큰 비용 부담이 될 수 있습니다. 이러한 비용 문제는 분산형 컴퓨팅 산업에 유리한 기회를 창출합니다.

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💰 'GPU' 관련 알트코인에 주목해야 하는 이유 [4/5]

📍1-4. 분산형 GPU의 비용 절감 효과

분산형 GPU는 쿠글 클라우드, AWS 등 중앙집중식 서비스보다 훨씬 저렴하게 분산된 GPU 클러스터 를 사용할 수 있도록 해줍니다. 여러 대의 GPU를 네트워크로 연결하여 필요한 연산 직업을 처리하기 때문에 비용이 크게 절감됩니다.

분석에 따르면 구글 클라우드, AWS, Azure 같은 주요 업체에 비해 4배 이상 저렴한 것으로 나타났습니다. 이는 고성능 GPU를 필요로 하는 기업들에게 매우 매력적인 대안이 될 수 있는 것입니다.

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💰 'GPU' 관련 알트코인에 주목해야 하는 이유 [5/5]

📍1-5. 분산형 GPU 프로젝트

현재 시장이 주목하고 있는 분산형 GPU 프로젝트는 다음과 같습니다.

· Render (RNDR)
· Akash (AKT)
· Nosana (NOS)
· Aethir (ATH)
· IOnet (IO)
· Netmind (NMT)


업계에서는 웹3 프로젝트들이 고성능 GPU 보유량을 경쟁적으로 증가시키고 있으며, 웹2 기업들도 이러한 기술 채택을 촉진할 수 있는 만큼 분산형 CPU 프로젝트에 주목할 필요가 있다고 평가하고 있습니다. 다만 어떤 프로젝트가 가장 우수한지 명확한 비교가 어렵다는 반응도 있습니다. 그 이유는 대부분의 GPU 프로젝트가 ‘FLOPS’에 대한 정보를 제공하지 않기 때문입니다.

FLOPS(FLoat point Operation Per Sec)는 컴퓨터의 연산 속도를 나타내는 단위로 1초당 몇 번의 부동소수점 계산을 할 수 있는지 평가합니다. 분산형 GPU 프로젝트를 공정하게 평가하기 위해선 FLPOS에 대한 데이터가 필수적입니다. 아직까진 해당 데이터가 공개되고 있지 않지만 향후 GPU 프로젝트에서 FLPOS에 대한 데이터를 공개한다면 더 명확한 비교가 가능해질 전망입니다.

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📆기간
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- 보상은 6월 30일 이후 일괄 지급

🚨주의사항
1. 거래 내역 스크린샷에서 명확하게 거래 시간, 금액, 거래된 CBK 수량이 확인되어야 합니다.
2. 트위터가 공개 계정으로 설정되어야 합니다.
3. 각 참가자는 하루에 한 번만 참여할 수 있습니다(최대 10회 참여 가능).
4. 다수의 계정으로 중복 참여 혹은 부정행위가 의심될 경우, 모든 참여 내역이 무효 처리될 수 있습니다.
5. 구글 폼에 제출하는 트위터 링크는 정확해야 하며, 잘못된 링크 제출 시 참여가 인정되지 않습니다.
6. 당일 거래만 인정되며, 이전 날짜의 거래 내역은 무효 처리됩니다.
7. 거래 시간은 UTC+9 기준입니다.

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