智慧一直被鎖在封閉的花園中。今天，我們打開了大門。 Parallax 現在以混合模式運行，Mac 和 GPU 一起在真正的分散框架中服務大型模型。

Parallax 表現背後的秘密在於關鍵的伺服器級優化： – 持續批次處理：動態分組請求以最大化硬體利用率和吞吐量。 – 分頁 KV-快取：基於區塊的設計防止記憶體碎片化，處理數千個並發請求。 – 異構工作者：在 GPU 和 Mac 上實現最佳性能。 快速。可靠。完全分散式。

- 兩週內530K的請求 - 由37K Sentry Nodes服務的148個地區中的3.3K個城市 - 300萬個p2p連接 - 98毫秒的中位數p2p延遲 Lattica證明了輕量級的點對點基礎設施如何能夠迅速而高效地移動數據，推動任何分佈式網格的協調。

Parallax 在 2 周內提供了 100K+ 個請求。 6 大洲，50+ 種語言。1 個完全分散式體驗，僅由少數消費類 GPU 提供支援。 證明智慧可以擺脫中心化晶元交易，並在你我擁有的設備上運行。 接下來：Mac

為什麼 Gradient Network 的 $10M 融資對去中心化 AI 🧠 很重要 在Pantera和Multicoin的支援下，@Gradient_HQ正在構建Lattica和Parallax核心協定，用於分散式AI推理。 這是 AI 基礎設施的下一階段嗎？ @AnolShaeed報告

推出 Parallax，這是第一個適用於大型語言模型的完全分散式推理和服務引擎。 現在就試試吧： 🧵

宣佈推出 Lattica 通用數據運動引擎。🧵

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