2025年6月25日是 $Theta Network 的一个重要里程碑，我们将推出 EdgeCloud 混合边缘云架构的 Beta 版本，旨在为分布式计算的未来提供动力。
在过去的几年里，$Theta 彻底改变了去中心化视频传输和 Web3 基础设施。现在，我们将迎来下一个飞跃：通过将社区运行的边缘节点与传统云 GPU 的强大功能相结合，释放高性能、支持 AI 的计算基础设施，所有这些都通过一个无缝平台进行协调。
EdgeCloud Beta 版本引入了一种混合架构，旨在通过智能编排层处理计算密集型工作负载，该编排层在基于云的 GPU 服务器和 $Theta 的全球社区运行的边缘节点之间平衡作业。
EdgeCloud 的混合 GPU 基础设施目前被领先的学术机构用于提高 AI 研究的生产力，包括 Stanford University、Seoul National University、KAIST、University of Oregon、Michigan State University、NTU Singapore 等。主要的体育和娱乐品牌也采用了 EdgeCloud，例如 NBA 的 Houston Rockets、NHL 的 Vegas Golden Knights 和 New Jersey Devils，以及 MLS 的 San Jose Earthquakes 和 Philadelphia Union。
什么是 $Theta EdgeCloud？
Theta EdgeCloud 是一个去中心化市场，连接 GPU 计算能力的供需循环。它使任何拥有闲置 GPU 的人都可以贡献他们的资源并获得奖励，同时为开发人员和 AI 团队提供了一个可扩展、经济高效的平台来运行容器化的工作负载。
该平台的核心部分是 Theta EdgeCloud client node——一个轻量级的软件包，使社区成员能够共享他们闲置的 GPU 容量并参与到不断增长的 EdgeCloud 生态系统中。节点运营商因执行计算任务而获得 $TFuel 奖励，每月 1 日至 5 日之间进行月度支付，从 8 月 1 日开始。 GPU 节点部署和按需模型推理作业的奖励均以 USD 计算，并根据分配时的市场汇率转换为 $TFuel。
为了确保公平和动态的定价模型，$Theta EdgeCloud 允许节点运营商（供应方）设置自己的每小时租金。同时，用户（需求方）可以在启动工作负载时选择满足其性能要求和预算限制的节点。这种市场驱动的方法有助于保持 GPU 计算定价在整个平台上的竞争力和透明度。
EdgeCloud 支持的 GPU 包括 NVIDIA 3070、4090，一直到企业级 A100 和 H100。尽管它们的异构性和不同的规格，EdgeCloud 通过高级作业容器化和自动故障转移逻辑确保了跨 GPU 类型的高效计算。
专为最苛刻的工作负载而构建
EdgeCloud 不仅仅适用于视频。它旨在支持任何容器化计算，例如：
- AI 推理和 GenAI 模型（例如，文本到图像、图像到图像、聊天机器人代理）
- 实时视频编码和转码
- 3D 渲染和动画管道
- GPU 密集型金融模拟和科学研究
无论您是构建下一个 AI 代理的开发人员、运行 GPU 模拟的研究人员，还是大规模转码视频的创作者，EdgeCloud 都能让您触手可及地获得去中心化、经济高效的计算能力。
主要 Beta 功能
EdgeCloud 混合 Beta 版于 2025年6月25日 推出，包括以下功能：
- 跨云和边缘的作业编排
- 基于节点功能的优化任务分配
- 节点可靠性的故障转移支持
- 用于作业提交和分析的开发者 API
这些功能旨在让开发人员和企业能够轻松利用去中心化计算，而无需牺牲控制或可见性。未来的更新将包括为您的节点设置作业偏好和选择退出的功能，以及实时作业完成分析仪表板。
这些增强功能将解锁更广泛的用例，涵盖学术界、私营企业、职业体育和 esports 等垂直领域。
开始使用
在 $Theta 强大的开发者生态系统的基础上，我们正在提供任何开发者使用 EdgeCloud 创建和扩展所需的工具和 API。无论您是发布 AI 应用程序还是启动分布式渲染平台，现在都是构建的最佳时机。您可以在下面找到说明，或者查看 Theta 社区 EdgeCloud 常见问题解答。
供应方——贡献您的 GPU
如果您想通过托管 $Theta EdgeCloud 客户端来贡献您闲置的 GPU 资源，请参阅以下资源以获取安装和使用信息：
推荐的硬件要求：
- GPU：Nvidia GPU，至少具有 8GB vRAM 和最新驱动程序，例如 RTX 3090/4090 或 A100/H100
- 操作系统：Ubuntu 22.04 或更高版本（在裸机安装上），或 Windows 10/11（适用于 Alpha 预览测试人员）
- Intel/AMD CPU，具有 4 个以上内核、16GB+ RAM、256GB+ 可用磁盘空间
- 100 Mbps+ 的互联网连接（上传和下载）
满足上述规格的机器更有可能获得高回报的作业。此外，习惯了 AWS 或 GCP 等云服务的客户端可能会有很高的期望，因此最好争取持续的正常运行时间。使用时，GPU 可能会以接近满负荷的状态运行，因此请确保您的互联网连接、电源和冷却系统状况良好。
需求方——运行您的工作负载
要在 $Theta EdgeCloud 上使用社区贡献的 GPU 运行容器化作业，请查看以下指南：
为计算的未来做好准备
借助 EdgeCloud Beta，我们正在重新定义去中心化网络和高性能 AI 计算交叉点的可能性。这是一个新时代——任何地方的任何人都可以贡献和访问可扩展的 AI 和 GPU 资源。边缘仅仅是个开始！
Introducing EdgeCloud Hybrid: the next generation GPU marketplace for decentralized cloud computing 最初发表在 Medium 的 Theta Network 上，人们在那里通过突出显示和回应这个故事来继续对话。