分布式算力支持

分布式算力概述

Aetherix 构建了一个面向 AI 与高性能计算时代的分布式算力网络。

传统中心化 GPU 集群通常存在：资源成本高、扩展能力有限、节点利用率不足、实时协同能力弱等问题。

Aetherix 希望通过开放式节点网络，将全球 GPU、CPU 与边缘设备整合为统一算力市场。

不同节点能够共同参与：

• AI 模型训练

• 实时推理

• GPU 渲染

• 自动化 AI 任务

并通过动态调度系统实现实时协同。

Aetherix 的目标，是建立真正自由流动的全球 AI 算力网络。

Aether Scheduler

Aether Scheduler 是 Aetherix 的核心资源调度系统。

系统会根据：GPU 性能、节点在线状态、实时带宽、区域负载、任务规模动态完成资源分配与任务迁移。

Aether Scheduler 支持：

• 实时任务调度

• GPU 动态协同

• 节点负载均衡

• 区域资源优化

不同任务会被自动分配至最适合节点执行。

这种结构能够提升：

• GPU 利用率

• AI 训练效率

• 实时推理能力

• 网络稳定性

Aetherix 希望通过智能调度系统持续优化全球算力流动效率。

GPU 协同与动态调度

Aetherix 支持分布式 GPU 协同计算。

大型 AI 训练任务会被拆分为多个计算单元，并由不同 GPU 节点同步执行。

系统支持：

• GPU 并行训练

• 跨区域任务迁移

• 动态资源切换

• 实时负载均衡

不同节点之间能够共享：

• 任务状态

• 资源信息

• GPU 利用率

• 链上验证数据

当部分节点出现：

• 过载

• 延迟

• 离线

• 资源不足

系统会自动重新调度任务。

这种动态协同结构能够增强整个 Aetherix Network 的扩展能力与高性能计算效率。

最低系统要求与运行环境

Aetherix 支持多种节点运行环境。

基础节点可运行于：

• Windows

• Linux

• MacOS

• 边缘 Linux 环境

推荐配置包括：

• 多核心 CPU

• 支持 CUDA 的 Nvidia GPU

• 稳定网络带宽

• SSD 存储设备

高性能节点则推荐：

• 多 GPU 集群

• 高性能 AI 工作站

• 专业服务器环境

Aetherix 同时支持：

• 边缘节点部署

• GPU 集群扩展

• Docker 容器化运行

• 分布式节点同步

从而提升节点接入灵活性与网络扩展能力。