共享GPU来了！投身去中心化机器学习，比挖矿多赚3倍

夏乙若朴发自凹非寺
量子位出品 | 公众号 QbitAI

还在用GPU挖矿？那你可就亏大了。
最近，大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台，用开发者自己的话讲，相当于一个GPU的Airbnb。

有GPU又嫌挖矿赚得太少？可以在这个平台上共享自己的计算资源，帮助别人搞AI。
收益是挖矿的3到4倍！
AI开发者们在平台上租用共享出来的GPU，价格又只有AWS的1/5。
穷学生这个简直像福利一样的平台，是穷学生Sharif Shameem和两位小伙伴的业余项目。
Shameem在Reddit上发帖介绍说，他们建立这个平台，是受到自己经历的启发。
作为正在研究人工智能、深度学习的穷学生，Shameem总是要用GPU来训练神经网络，可是AWS和Google Cloud都好贵，那点学生优惠又根本不够用。
“老师，这个学期的期末作业我能晚点交么？实在是没钱租GPU，模型还在用CPU慢慢训练……”
这个迟交作业的理由看起来也实在寒酸，不过穷学生有自己的办法。
他找到了一个用1080 Ti挖以太坊的朋友，给他挖矿收益两倍的价钱，用这位矿工的电脑愉快地训练起了自己的神经网络。还是比AWS便宜多了。
可是独乐乐不如众乐乐啊，这么好的模式，值得让全世界的矿工联合起来，全世界的无GPU者也联合起来。
于是就有了Vectordash。

来，记住这三名穷学生的名字，万一他们成了下一个比尔·盖茨呢。他们是：来自马里兰大学的Sharif Shameem、Arbaz Khatib，和来自CMU的Abhishek Bhargava。
机主多卖钱，买家少花钱官方网站上针对各种GPU给出了一个清晰的价目表：赚得最少的老GPU 1050，每天1.92美元；Titan V赚的最多，每天10.08美元。

GPU提供方赚的比挖矿多，但是开发者租到的GPU实例并不贵。每小时0.17美元起，仅仅是AWS的1/5，租个最新的Titan V，每小时才0.85美元。

每个GPU实例还都预装了Ubuntu 16.04、CUDA、cuDNN、TensorFlow、PyTorch等等机器学习必备环境。
对比一下两个列表，机主多卖钱，买家少花钱，算一算平台差价好像也没少赚，真正的皆大欢喜。
怎么用呢？对于开发者来说，用Vectordash和用其他云服务差不多：租用了GPU实例，就能拿到供连接用的IP地址和SSH密钥。
我们来看看这段视频演示：
[iframe]https://v.qq.com/iframe/preview.html?vid=n0538xj3yd1&width=500&height=375&auto=0[/iframe]

隐忧

“去中心化的机器学习真是亦可赛艇，”陈天奇（XGBoost、MXNet、TVM的作者）说：“但是可能会有安全隐患。”
+1，Keras作者Franois Chollet附议并且进一步指出，随机使用别人的电脑听起来会引发隐私和安全灾难。对于那些训练数据很敏感的项目尤其如此，所以还得需要一个更安全的方式进行。
在reddit论坛上，有网友问：我有兴趣提供GPU，但怎么保证我的个人信息不会泄露？怎么保证我不会成为僵尸网络的一部分？
Vectordash创始人回答说，他们用了基于LXC的Hypervisor（虚拟化技术的核心，可允许多个操作系统和应用共享一套基础物理硬件）。
不过只是这些，似乎还不能让人完全放心。
“我有一个完美的解决方案！”
现在Google Brain团队的David Ha说，他准备用区块链解决信任和安全问题，并且准备发行TensorFlowCoin，然后还要ICO……
抢先发币，不愧是投行转AI的大牛。

他当然在开玩笑~
不管怎样，一切刚刚开始。也许未来有一天，在人工智能领域真能实现：滴滴一下，马上训练。

“在家呢？快上线吃鸡！”
“要不还是农药吧？”
“怎么了？”
“我家GPU上班挣钱呢，不想打扰它。”

— 完 —
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