【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络计算，具体为一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络。
技术介绍
1、随着数字化时代洪流滚滚向前，去中心化理念逐渐深入人心，区块链技术作为推动全球经济和社会转型的核心驱动力，彰显出其在重构信任体系、创新商业模式等方面的巨大潜力。自比特币开启了去中心化的先河以来，以太坊、filecoin等项目相继涌现，通过运用区块链技术，颠覆了传统的中心化存储模式，既是对既有云存储设施的有益补充，也有力证明了分布式账本技术在金融、数据存储以及各行业的广泛应用中所蕴含的无穷可能性与深远战略价值。尤其是在处理大量动态变化的数据场景时，如何在确保数据安全、隐私保护的同时，实现数据的高效利用和深度分析，成为了亟待解决的重大课题。
2、在这种背景下，人工智能技术与区块链技术的紧密结合为我们带来了前所未有的创新机遇。利用机器学习、深度学习、神经网络等先进的ai手段，我们可以从海量生产运营数据中提取有价值的信息，揭示隐藏的规律和趋势，并通过复杂的模型训练与优化，达成对宝贵数据资源的精确捕捉、持续挖掘和高效利用。
3、在此关键时刻，本专利技术提出一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供atr network，是一种创新的去中心化隐私数据训练的多模态超算网络，它巧妙地融合了区块链技术的信任基因、通用多模态模型的时间序列分析能力以及高级隐私计算环境三大技术元素，构建出一个面向web3.0时代的去中心化ai应用新纪元，凭借其深度整合优
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络，所述网络由多个服务器节点组成；
3、服务器分为可信执行环境与常规执行环境；
4、在常规执行环境里，部署运行以下的系统或服务：
5、web服务，包括计算量和计算性能要求不是那么高的web3服务；
6、区块链系统，为网络提供公开的、去中心化共识类服务；
7、可信执行环境，部署各类ai和非ai的计算引擎，负责保障用户数据隐私的安全且可追溯，甚至状态回退的计算服务；
8、所述区块链：
9、所述多模态超算网络采用区块链技术的分布式特性、数据不可篡改性及透明度，将通用多模态模型和隐私超算集群之间数据流转和可用证明上链记存，区块链对数据进行去中心化存储与管理，利用智能合约确保ai分片计算任务的自动化执行与公正分配资源，依靠在分布式算力集群中同步数据节点，实现同节点运行、储存、计算等能力；
10、还包括通用多模态模型与时间序列分析：
11、针对web3环境设计通用性强、具备时间序列特性的ai模型，采用包括深度学习、强化学习、神经网络在内的先进算法，通过可组网能力形成超算网络，通用多模态模型能够捕捉并理解文本、音频、视频等各种类型数据的时间序列模式，提取其中的隐藏信息及风险因子，并据此生成预测和决策支持，为web3 ai应用提供灵活且实时可用数据资源；
12、还包括区块链下训练推理基础设施构建：
13、设计web3 ai隐私保护超算环境，采用tee(可信执行环境)和先进的密码学技术来构建超算集群，在保证数据加密状态下能完成高效分配训练及推理，同时最大程度地保护数据隐私。
14、进一步地，所述区块链中，融入dao自治组织管理方式，由社区共识驱动决策，营造出web3 ai应用的强信任执行环境。
15、进一步地，所述超算网络包括可组网调度chatgpt、gpt4.0、llama、palm、chatglm、bard、bloom、qwen、falcon、internlm、groks等。
16、进一步地，所述区块链下训练推理基础设施构建中，引入联邦学习中分布式计算思维，使单台节点的特定tpu、gpu、cpu、内存等资源可进行共享，形成了链式网络的超算节点。
17、进一步地，所述常规执行环境即普通计算机程序运行的环境；可信执行环境(tee)，则基于硬件进行了安全加固与隔离后的计算机程序运行的环境。
18、本专利技术还提供了一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络在atb协议通证经济体系的应用，包括：
19、协议算法证明：算法市场的运行机制；
20、可验证市场：矿工与节点会员之间关系；
21、有用工作证明：获取与激励使用模式。
22、所述atb的获取包括但不限于参与ai模型训练、数据共享、网络挖矿、治理投票等活动；
23、在使用方面，atb不仅可以通过avm虚拟引擎作超算网络服务的支付货币，购买ai模型、租用隐私超算资源，还可以通过staking参与网络治理，对生态发展方向产生影响，共享网络价值增长的成果。
24、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
25、1、web3与ai的深度融合：atr network将web3.0的去中心化、透明化特性与ai的智能化、个性化能力相结合，创建了一个既能保护用户数据隐私又能实现高效计算的新型基础设施。
26、2、隐私保护型ai服务：借助先进的隐私计算技术，atr network允许用户在不泄露原始数据的情况下，进行时序数据分析和预测，真正实现了数据所有权与使用权的分离，为web3领域的人工智能应用树立了隐私保护的典范。
27、3、depi n赋能的链同步节点管理一体化：通过集成depi n技术，atr network确保了节点同步分布式程度，同时保证了生产运营中的隐私异构数据资源在web3环境下的安全、可控共享，促进了去中心化ai服务市场的蓬勃发展，也为用户创造了更便捷、更安全的资源访问体验。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络，其特征在于，所述网络由多个服务器节点组成；
2.如权利要求1所述的一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络，其特征在于：所述区块链中，融入DAO自治组织管理方式，由社区共识驱动决策，营造出Web3 AI应用的强信任执行环境。
3.如权利要求2所述的一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络，其特征在于：所述超算网络包括可组网调度ChatGPT、GPT4.0、LLaMA、PaLM、ChatGLM、Bard、BLOOM、Qwen、Falcon、InternLM、Groks等。
4.如权利要求3所述的一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络，其特征在于：所述区块链下训练推理基础设施构建中，引入联邦学习中分布式计算思维，使单台节点的特定TPU、GPU、CPU、内存等资源可进行共享，形成了链式网络的超算节点。
5.如权利要求4所述的一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络，其特征在于：所述常规执行环境即普通计算机程序运行的环境；可信执行环境(TEE)，则基于硬件进行了安全加固与隔离后的计算机程序运行
6.一种如权利要求1-5任一项所述的去中心化隐私数据训练的多模态超算网络在ATB协议通证经济体系的应用，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络，其特征在于，所述网络由多个服务器节点组成；
2.如权利要求1所述的一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络，其特征在于：所述区块链中，融入dao自治组织管理方式，由社区共识驱动决策，营造出web3 ai应用的强信任执行环境。
3.如权利要求2所述的一种去中心化隐私数据训练的多模态超算网络，其特征在于：所述超算网络包括可组网调度chatgpt、gpt4.0、llama、palm、chatglm、bard、bloom、qwen、falcon、internlm、groks等。
4.如权利要...
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