Raven Protocol

레이븐 프로토콜은 PC와 스마트폰 같은 기기에서 유휴 컴퓨팅 성능을 모아 AI 모델을 학습시키는 분산형 컴퓨팅 네트워크입니다. 핵심 혁신은 클러스터 형성, 비동기 학습, 병렬 멀티링 올리듀스, 장애 복구의 4단계 파이프라인에 있습니다. 기기는 하드웨어와 네트워크 속도에 따라 클러스터로 그룹화된 후 모델이 분할됩니다. 제로 버블 파이프라인 스케줄은 모든 노드를 바쁘게 유지하여 유휴 대기를 방지합니다. 로컬 업데이트 후 멀티링 올리듀스 알고리즘이 중앙 서버 없이 효율적으로 그래디언트를 집계하고, 주기적 동기화로 통신 오버헤드를 줄입니다. 또한 핫 조인 노드와 자동 장애 조치를 지원하여 신뢰성이 낮은 소비자 하드웨어에서도 복원력을 제공합니다. 이는 고가의 중앙 집중식 AI 학습 인프라의 문제점을 해결하여 누구나 여유 컴퓨팅 성능을 기여하고 토큰을 얻을 수 있게 합니다. 그러나 프로젝트는 초기 단계로 채택이 제한적이며, 이기종 기기 조정의 복잡성은 기술적 과제를 안고 있습니다. 지난 6개월(2026년 2월~8월) 동안 프로토콜은 학습 효율성 개선과 테스트넷 확장에 집중했지만, 공개된 주요 이정표는 없습니다. AI 컴퓨팅의 민주화를 내세우지만, 기존 분산형 학습 프로젝트와의 경쟁은 치열합니다.