メッシュLMは、複数の機械とメモリを備えた分散型AIコンピューティングネットワークを構築することで、AIモデルの展開と運用を簡素化しました。 ユーザーは、集中型のクラウドサービスに依存し、ローカル、相互または分散モードの動作をサポートするために、既存のハードウェアを使用することを可能にします。

分散コンピューティングのコアコンセプト

メッシュLLMの中央の考え方は、複数のマシンのGPUとメモリを、ユーザーがクライアントアプリケーションを再構成する必要がなく統一されたコンピューティングネットワークに統合することです。 OpenAI 互換 API では、実際のコンピューティングの場所を気にすることなくクラウドサービスを使用しているかのようにリクエストを送信できます。

柔軟な実装方法

到着リクエスト時に、Mesh LLM はローカル GPU でモデルを実行するか、対象モデルをロードしたピアマシンにリクエストをルーティングするか、大型モデルのワークロードを複数のノードに割り当てるかを選択できます。 この柔軟性により、一般的なハードウェアでも複雑なAIタスクを処理することができます。

セキュアなピアネットワークアーキテクチャ

Mesh LLM は、ロー・エンドポイントを使用して、各ノードがセントラル・サーバーなしで通信できるように、セキュアなピア・ツー・ピア・コネクションを確立します。 この設計は複雑なネットワーク構成の必要性を除去し、配分の計算をより簡単、より効率的にします。

モデルディレクトリとアプリケーションシーン

メッシュLLMは40以上のモデルを持ち、光から235億のパラメータまで複雑なモデルをカバーし、別々のコンフィギュレーションモデルなしで使い始めることができます。 この設計により、ユーザーはさまざまな使用シナリオに素早く適応し、多様なニーズに対応できます。

未来展望

分散コンピューティングの需要が高まるにつれて、メッシュLLM設計コンセプトは、より相互の実装を促進し、インターメディアを削減し、オープン規格の開発を促進します。 将来のモバイルアプリケーションは、このネットワーク効果を拡大し、分散計算でより多くのユーザーの参加を支援します。

追加情報:メッシュLMロールアウトは、AIインフラを集中化し、コストを削減し、コンピューティングリソースのユーザー制御を強化する必要性に対応します。