- Повернутися до менюЦіни
- Повернутися до менюдослідження
- Повернутися до меню
- Повернутися до менюСпонсорський матеріал
- Повернутися до меню
- Повернутися до меню
- Повернутися до меню
- Повернутися до менюВебінари та Заходи

Golem Network Token
Golem Network Token Price Converter
Golem Network Token Information
Golem Network Token Supported Platforms
EGLM | ERC20 | NRG | 0xf3ff3bF1d1afCbeBD98A304482c4099Dc953E9a8 | 2021-03-11 |
GLM | ERC20 | ETH | 0x7DD9c5Cba05E151C895FDe1CF355C9A1D5DA6429 | 2020-11-19 |
GLMV1 | ERC20 | ETH | 0xa74476443119a942de498590fe1f2454d7d4ac0d | 2016-11-10 |
About Golem Network Token
Мережа Golem – це децентралізована обчислювальна платформа, яка дозволяє користувачам ділитися та монетизувати обчислювальну потужність. Вона функціонує як ринок peer-to-peer, де користувачі можуть здавати в оренду свої неактивні обчислювальні ресурси іншим, кому потрібна обчислювальна потужність для виконання обчислювальних завдань. Мережа призначена для того, щоб запропонувати альтернативу традиційному хмарному обчисленню, розподіляючи навантаження між децентралізованими постачальниками.
Golem має на меті підтримувати різноманітні випадки використання, включаючи CGI рендеринг, наукові обчислення та машинне навчання. Платформа дозволяє запитувачам отримувати обчислювальні ресурси за запитом, тоді як постачальники отримують винагороду за надання своїх неактивних обчислювальних потужностей.
GLM – це рідний токен мережі Golem і виконує кілька функцій:
- Оплата за обчислювальну потужність: GLM використовується як основний засіб обміну між користувачами, які потребують обчислювальних ресурсів, та тими, хто їх надає.
- Інcentives для постачальників: Користувачі, які діляться своїми обчислювальними ресурсами, отримують винагороду у токенах GLM.
- Доступ до послуг: Запитувачі використовують GLM для оплати конкретних обчислювальних завдань, таких як рендеринг або навчання моделей машинного навчання.
Мережа Golem надає децентралізовані обчислювальні ресурси, які можуть використовуватися для застосувань штучного інтелекту (AI) та машинного навчання. Випадки використання, пов'язані з AI, включають:
- Навчання моделей машинного навчання: Розподілену обчислювальну потужність можна використовувати для навчання складних AI моделей.
- Обробка даних для AI застосунків: Користувачі можуть використовувати інфраструктуру Golem для запуску AI алгоритмів, що потребують високопродуктивних обчислень.
- Децентралізовані AI робочі процеси: Golem дозволяє розробникам AI розподіляти навантаження між кількома незалежними постачальниками, замість того, щоб покладатися на централізовані хмарні послуги.