Microsoft придумала, как заработать на вашей видеокарте
И даже обещает поделиться
Microsoft хочет превратить миллионы ПК в ИИ-ферму.Microsoft получила патент на систему, которая позволит использовать простаивающие видеокарты домашних компьютеров для обучения искусственного интеллекта. Владельцы игровых ПК, ноутбуков и других устройств смогут предоставлять вычислительные мощности за вознаграждение, если технология превратится в реальный сервис.
Американское патентное ведомство 10 ноября 2026 года выдало Microsoft патент US 12,792,414 B2 на технологию Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization. Заявку подали 30 апреля 2025 года, а опубликована она была 5 ноября 2026 года. Разработка предусматривает объединение множества независимых устройств в вычислительную сеть, способную выполнять отдельные задачи обучения нейросетей.
Основная идея заключается в использовании графических процессоров, которые большую часть времени не задействованы на полную мощность. Например, дорогая игровая видеокарта может простаивать, пока владелец работает с документами или просматривает сайты. Microsoft предлагает задействовать свободные ресурсы для обработки небольших фрагментов задач машинного обучения, не требуя от пользователя выделять компьютер исключительно под вычисления.
Для организации работы система анализирует структуру нейросети и разбивает процесс обучения на независимые микрозадачи. При разделении учитываются объём передаваемых данных, дополнительные требования к памяти и расположение необходимых вычислительных ресурсов. Такой подход должен позволить распределять нагрузку между устройствами разной производительности, не заставляя каждое из них обрабатывать целую модель.
Перед отправкой задания платформа оценивает загрузку графического и центрального процессоров, использование памяти, температуру оборудования и энергопотребление. Дополнительно учитывается история активности устройства, чтобы прогнозировать периоды доступности вычислительных мощностей. Если пользователь запускает требовательную игру или компьютер начинает перегреваться, система должна уменьшать нагрузку и подбирать более подходящий момент для выполнения заданий.
Microsoft предусмотрела и механизм проверки результатов. Поскольку вычисления выполняются на независимых компьютерах, разработчикам необходимо учитывать ошибки, отключения устройств и возможность получения недостоверных ответов. Система сравнивает результаты одинаковых заданий, оценивает надёжность участников и учитывает задержки. При обновлении нейросети результаты с более высокой степенью доверия получают больший вес.
Самая привлекательная для пользователей часть разработки связана с возможностью заработка. В описании патента рассматривается начисление специальных кредитов за выполненные вычисления. Накопленное вознаграждение потенциально можно обменять на бесплатное программное обеспечение, доступ к обучаемым ИИ-моделям или реальные деньги. При этом документ предусматривает использование сторонних устройств с явного согласия их владельцев.
Однако денежное вознаграждение пока существует исключительно как один из возможных вариантов реализации. В 20 пунктах патентных притязаний Microsoft защищает прежде всего механизмы разделения вычислений, распределения заданий и проверки результатов. Обязательной оплаты владельцам видеокарт среди этих пунктов нет. Компания также не представила тарифы, требования к оборудованию, сроки запуска или программу подключения участников.
Неясной остаётся и экономическая выгода для владельцев компьютеров. Выполнение задач обучения ИИ увеличивает энергопотребление видеокарты, даже если пользователь в этот момент ничего не делает. Дополнительная нагрузка означает расходы на электричество, нагрев оборудования и работу системы охлаждения. Без опубликованных ставок оплаты невозможно определить, окупится ли участие и насколько выгодным окажется использование мощных игровых ускорителей.
Для разработчиков нейросетей подобная система могла бы стать дополнительным источником вычислительных ресурсов без необходимости покупать новые серверные ускорители. Microsoft фактически рассматривает возможность привлечения оборудования, принадлежащего сторонним пользователям и компаниям. Однако домашние компьютеры отличаются нестабильной доступностью, неодинаковой производительностью и ограниченной скоростью обмена данными, поэтому заменить полноценные вычислительные кластеры они смогут далеко не во всех задачах.
Сама концепция распределённых вычислений существует уже десятилетия. Один из наиболее известных примеров, SETI@home, с 1999 по 2020 год привлекал домашние компьютеры добровольцев для анализа радиосигналов из космоса. Участники устанавливали специальную программу, которая обрабатывала небольшие фрагменты научных данных в фоновом режиме. Microsoft предлагает применить похожий принцип к коммерческому обучению искусственного интеллекта, добавив автоматическое управление нагрузкой и возможность оплаты.
Патент появился на фоне растущего спроса на графические ускорители и микросхемы памяти для ИИ-инфраструктуры. Недавно глава OpenAI Сэм Альтман вызвал споры о простаивающей памяти, заявив, что оперативная память домашних компьютеров используется лишь около 5% времени. Оценка не сопровождалась подтверждающими данными, а разработчики даже создали шуточную Linux-программу, отправляющую Альтману уведомления о свободной оперативной памяти.
В отличие от обсуждавшегося Альтманом перераспределения памяти, предложение Microsoft касается непосредственно вычислительной мощности GPU. Получение патента подтверждает юридическое оформление разработки, но не означает, что компания уже начала использовать чужие видеокарты. Пока неизвестно, появится ли соответствующая функция в Windows, Xbox или отдельном облачном сервисе. Для пользователей главным вопросом остаётся размер возможного вознаграждения и то, кто будет оплачивать дополнительные расходы на работу оборудования.
Источник
Американское патентное ведомство 10 ноября 2026 года выдало Microsoft патент US 12,792,414 B2 на технологию Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization. Заявку подали 30 апреля 2025 года, а опубликована она была 5 ноября 2026 года. Разработка предусматривает объединение множества независимых устройств в вычислительную сеть, способную выполнять отдельные задачи обучения нейросетей.
Основная идея заключается в использовании графических процессоров, которые большую часть времени не задействованы на полную мощность. Например, дорогая игровая видеокарта может простаивать, пока владелец работает с документами или просматривает сайты. Microsoft предлагает задействовать свободные ресурсы для обработки небольших фрагментов задач машинного обучения, не требуя от пользователя выделять компьютер исключительно под вычисления.
Для организации работы система анализирует структуру нейросети и разбивает процесс обучения на независимые микрозадачи. При разделении учитываются объём передаваемых данных, дополнительные требования к памяти и расположение необходимых вычислительных ресурсов. Такой подход должен позволить распределять нагрузку между устройствами разной производительности, не заставляя каждое из них обрабатывать целую модель.
Перед отправкой задания платформа оценивает загрузку графического и центрального процессоров, использование памяти, температуру оборудования и энергопотребление. Дополнительно учитывается история активности устройства, чтобы прогнозировать периоды доступности вычислительных мощностей. Если пользователь запускает требовательную игру или компьютер начинает перегреваться, система должна уменьшать нагрузку и подбирать более подходящий момент для выполнения заданий.
Microsoft предусмотрела и механизм проверки результатов. Поскольку вычисления выполняются на независимых компьютерах, разработчикам необходимо учитывать ошибки, отключения устройств и возможность получения недостоверных ответов. Система сравнивает результаты одинаковых заданий, оценивает надёжность участников и учитывает задержки. При обновлении нейросети результаты с более высокой степенью доверия получают больший вес.
Самая привлекательная для пользователей часть разработки связана с возможностью заработка. В описании патента рассматривается начисление специальных кредитов за выполненные вычисления. Накопленное вознаграждение потенциально можно обменять на бесплатное программное обеспечение, доступ к обучаемым ИИ-моделям или реальные деньги. При этом документ предусматривает использование сторонних устройств с явного согласия их владельцев.
Однако денежное вознаграждение пока существует исключительно как один из возможных вариантов реализации. В 20 пунктах патентных притязаний Microsoft защищает прежде всего механизмы разделения вычислений, распределения заданий и проверки результатов. Обязательной оплаты владельцам видеокарт среди этих пунктов нет. Компания также не представила тарифы, требования к оборудованию, сроки запуска или программу подключения участников.
Неясной остаётся и экономическая выгода для владельцев компьютеров. Выполнение задач обучения ИИ увеличивает энергопотребление видеокарты, даже если пользователь в этот момент ничего не делает. Дополнительная нагрузка означает расходы на электричество, нагрев оборудования и работу системы охлаждения. Без опубликованных ставок оплаты невозможно определить, окупится ли участие и насколько выгодным окажется использование мощных игровых ускорителей.
Для разработчиков нейросетей подобная система могла бы стать дополнительным источником вычислительных ресурсов без необходимости покупать новые серверные ускорители. Microsoft фактически рассматривает возможность привлечения оборудования, принадлежащего сторонним пользователям и компаниям. Однако домашние компьютеры отличаются нестабильной доступностью, неодинаковой производительностью и ограниченной скоростью обмена данными, поэтому заменить полноценные вычислительные кластеры они смогут далеко не во всех задачах.
Сама концепция распределённых вычислений существует уже десятилетия. Один из наиболее известных примеров, SETI@home, с 1999 по 2020 год привлекал домашние компьютеры добровольцев для анализа радиосигналов из космоса. Участники устанавливали специальную программу, которая обрабатывала небольшие фрагменты научных данных в фоновом режиме. Microsoft предлагает применить похожий принцип к коммерческому обучению искусственного интеллекта, добавив автоматическое управление нагрузкой и возможность оплаты.
Патент появился на фоне растущего спроса на графические ускорители и микросхемы памяти для ИИ-инфраструктуры. Недавно глава OpenAI Сэм Альтман вызвал споры о простаивающей памяти, заявив, что оперативная память домашних компьютеров используется лишь около 5% времени. Оценка не сопровождалась подтверждающими данными, а разработчики даже создали шуточную Linux-программу, отправляющую Альтману уведомления о свободной оперативной памяти.
В отличие от обсуждавшегося Альтманом перераспределения памяти, предложение Microsoft касается непосредственно вычислительной мощности GPU. Получение патента подтверждает юридическое оформление разработки, но не означает, что компания уже начала использовать чужие видеокарты. Пока неизвестно, появится ли соответствующая функция в Windows, Xbox или отдельном облачном сервисе. Для пользователей главным вопросом остаётся размер возможного вознаграждения и то, кто будет оплачивать дополнительные расходы на работу оборудования.
Источник
Вы чуете, м? Мелкие хотят забросить к вам на виндусы майнеры. Вполне официально! Мало того что система платная , так собирается с вас бабло стричь. А электричество, что будут жечь не отдыхающие видюхи тоже будет оплачивать Панос или кто там сейчас главный? Сейчас активно донастраиваю нейронки на линукс, фото-видео обрабатывать (как услышало что -то сверху!) в продуктах ART CRAFT Studio - они работают в пингвине без костылей. И пусть винда идет в жопу, простите за мой французский. Теперь без разницы, что 11-я, что десятка.
Нет комментариев