Машинное обучение и нейросети все больше используются для решения широкого круга практических задач. Разработка широкого спектра решений на основе аппарата машинного обучения и нейросетей - актуальная область реальной экономики с хорошими перспективами роста в ближайшие годы.

Обучение нейросетей очень требовательно к вычислительным ресурсам. GPU очень хорошо подходят для таких задач, их появление сделало разработку и внедрение машинного обучение более массовым.

Однако реальные большие задачи обучения все еще требуют достаточно дорогой конфигурации ПК, недоступной обычным пользователям. Единственное решение - аренда вычислительных мощностей по мере необходимости, создание единого рынка аренды мощностей для машинного обучения.

Аренда у cloud-провайдеров - тоже дорого. Однако есть люди, у которых потенциально есть много GPU по низкой цене. Это - майнеры. Потенциально их устроят доходы (за те же мощности) существенно дешевле, чем у GCP, AWS и других, а суммарная мощность GPU у них порядка 200-500 TFlops.

Для запуска машинного обучения на компьютерах майнеров надо решить несколько частных задач. Необходима платформа, которая сможет управлять вычислительными ресурсами и взаиморасчетами между участниками. Необходимо, чтобы на этой платформе работало существующее ПО машинного обучения, в том числе в режиме распределенного обучения. Крайне желателен удобный интерфейс пользователя, облегчающий запуск проектов.

Именно это предоставляет платформа SONM. Она предоставляет распределенный рынок вычислительных ресурсов, на котором любой желающий может их купить или продать. На приобретенных ресурсах заказчик может запускать свои задачи в виде docker-контейнеров, т.е. совместимо практически с любым серверным Linux-приложением. Платформой можно пользоваться для задач машинного обучения как напрямую, либо может быть создан SaaS-сервис, предоставляющий удобный интерфейс пользователя для запуска проектов машинного обучения.