PIEXGO研究团 | Raven Protocol

PIEXGO研究团是PIEXGO(披萨狗)交易所于2019年成立的内部区块链研究机构,致力于对区块链领域的技术研究、行业分析、应用创新、模式探索和企业咨询做出贡献。 PIEXGO研究团的成员均深耕于区块链行业多年,对于项目的技术、运营、风控、资质等各方面都是资深人员进行评估,主要成员来自于火币、腾讯、华为、中国平安,对项目的评判非常独到。PIEXGO研究团致力于成为区块链行业最专业的研究平台,为实验性项目提供坚实的理论基础与测评分析,推动整个区块链产业的良性发展。

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近日PIEXGO研究团对Raven Protocol项目进行了深度研究,对Raven Protocol的项目背景、技术、通证、社区团队、资方背景进行了深度的分析。成果如下。

项目简介

Raven Protocol是一个去中心化的分布式深度学习训练协议,用户使用此协议可以进行低成本、高效地深度神经网络训练。

 

技术概要

以下为Raven Protocol的技术框架示意图:

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用户可以通过Raven Protocol进行自定义的深度学习模型训练。一旦用户的请求被注册了就会在请求列表(Request Queue)中排队。随后,每一个请求会经过深度学习算法选择器(Deep Learning Algorithm Selector),深度学习算法选择器将选择最适合的算法给用户并进行匹配。算法被选择后将被传递至分布式服务器(Distribution Server)中,在分布式服务器中将会进行分配计算任务,不同节点将会进行矩阵运算来进行深度训练,提供的数据集(DSi)将会根据计算队列(Calculation Queue)来分配。不同节点计算好的不同梯度结果将会返回给梯度收集器(Gradient Collector),梯度收集器与计算队列将并行工作。最终的深度训练结果将返还给用户。

Raven Protocol项目方认为Raven协议的突出之处在于它处理异步更新及数据碎片的并行所产生的延迟的方法。这种延迟问题用其他方案无法解决,而且延迟在模型训练过程中是一个主要耗时因素,可能会消耗数周甚至数月。但是,目前传统行业内针对深度学习领域的计算量问题早已开始实行分布式并行计算,以节省时间成本。同时,Raven Protocol提到的分布式分发任务可能会造成数据隐私泄露的问题,而传统互联网公司等进行深度学习都将在自有的多台服务器中分布式进行,可以杜绝数据信息泄露的问题。因此Raven Protocol项目的技术对现阶段的深度学习领域并没有带来革新的改变且不存在优势。

Raven Protocol在Medium的一篇文章中指出,Raven协议允许个人用户贡献、分享空闲的计算资源,使得研究者对性能强大的CPU或GPU硬件的需求降到最低。但在Raven Protocol的白皮书中并未提及关于空闲计算资源设备的最低配置要求,比如一个任务分配给不同的设备来进行计算而其中的一台设备计算能力较弱,可能会出现整个深度学习训练进程因为等待一台设备的计算结果而耽误。所以,空闲设备适配性的要求也是必不可少,而Raven Protocol项目方就此问题也并未给出详细说明。

另一方面,上述技术框架中指出Raven Protocol将选择适当的算法逻辑给用户以进行计算。然而目前大部分进行深度学习训练的公司或者用户在进行训练前就会采用自己选择好的算法逻辑,例如CNN、RNN等。在进行训练时,大部分开发者都会通过TensorFlow中的算法库来完成算法的调用。TensorFlow作为一个算法库系统,目前被广泛应用于各类深度学习算法编程的实现,因此用户并没有使用Raven Protocol的必要性,传统深度学习领域内目前的模式和格局较难被打破。

尽管Raven Protocol可能将会减少使用者的研究成本,并且为提供设备的用户带来Token激励,但就目前而言整个项目的实际应用场景并不广阔。

Raven Protocol主网预计于2020年初上线,Github暂未开源,技术可行性以及效率仍有待后续验证。

 

 

团队介绍

Sherman Lee(联合创始人):毕业于美国加州伯克利大学计算机专业,曾创立了Rocco AI以及Good Audience公司,在人工智能以及机器学习领域经验丰富,并拥有多年的软件工程师从业经验。

Rahul Vishwakarma(联合创始人&CEO):目前还任职Mate Labs的联合创始人以及CEO。

Shannon Lee(联合创始人):与Sherman Lee共同创立了Rocco AI公司并且担任CEO职位,曾任职多家公司的UI/UX设计师与艺术总监,工作履历丰富。

Kalilash Ahirwar(联合创始人):与Rahul Vishwakarma共同创立Mate Labs,此外还在多家公司担任软件开发职位。

 

以上为Raven Protocol项目的核心成员相关信息,可以看到整个团队在人工智能、机器学习、软件开发等方面都拥有丰富的经验和技术,成员背景履历与Raven Protocol项目的开展拥有高相关性。

 

社区媒体

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Raven Protocol项目在Twitter上有约1.5万关注者,累计概率约为0.785,意味着其Twitter粉丝数超越78.5%的二级市场项目。

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Raven Protocol项目在Telegram上约有2.8万关注者,累计概率约为0.8877,意味着其Telegram粉丝数超越88.77%的二级市场项目。

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Raven Protocol项目在各社交媒体上已经积累了不少关注者,在整个二级市场中粉丝量排名较为靠前。

 

 

通证情况

Raven Protocol的通证为RAVEN,总量为100亿,目前流通量18.08%。

RAVEN通证具体分布以及锁仓情况如下所示:

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Raven Protocol作为首个IDO(Initial DEX Offering)项目,目前已经上线Binance DEX。RAVEN通证类型为BEP2,运行于币安链上,以下则是RAVEN在币安链上的相关数据:

 

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截止2019年7月11日,在持仓地址数据中可见RAVEN持仓量前三名分别为团队、经济生态建设以及早期投资者,占比高达81.92%。虽然目前处于锁仓状态,但到解锁时刻可能会对市场造成较大的抛压。根据RAVEN通证的锁仓情况,2个月后(2019年9月21日左右)早期投资者解锁的RAVEN通证占RAVEN总量的11.1%,抛压较大,投资者需密切关注这一时间点。

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 近期,Raven Protocol项目方开展了RAVEN通证的Staking活动:使用币安链的“冻结”指令功能对RAVEN进行一定时间的锁仓,用户可以获得Staking奖励。进行冻结的RAVEN将仍然处于用户钱包中,用户对RAVEN通证拥有完全的掌控权但不能进行交易或者转账。用户可在2019年7月20号之前进行Staking,并且可最高获得40,000,000 RAVEN的奖励。以下则是具体Staking奖励细节:

*若RAVEN成功上线币安交易所,奖励将会翻倍

Raven Protocol的Staking活动与近期火热的ILO(Initial Lockup Offering)模式类似,利用锁定代币的方式来获得额外的空投或者奖励。若大量RAVEN通证被锁定可以限制市场上的抛压,短期内风险将得到一定释放。

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虽然RAVEN的Staking最高年化收益率可达40%(即选择3个月的Staking),比市场中大部分Staking项目的收益率都高。但值得注意的是,根据上文提及的RAVEN通证解锁时间来看,2019年9月21日左右早期投资者将会解锁11.1%的RAVEN,因此用户若要进行3个月的Staking,期间所承受的抛压风险较高,而1个月或两个月的Staking期限风险相对较低。另外,RAVEN持有者应合理分配进行Staking的RAVEN 通证占比,可预留一部分RAVEN进行交易。若RAVEN成功上线币安交易所并且价格得到拉升后,投资者可以卖出一定量RAVEN以锁定利润。目前,通过币安链上的相关信息统计,已进行Staking的RAVEN总量为26,081,386,占RAVEN流通量的1.4%,总价值约102,200 USD。可以看到目前大部分持有RAVEN的用户都没有进行Staking,其中短期投机者可能占多数。

虽然RAVEN的Staking最高年化收益率可达40%(即选择3个月的Staking),比市场中大部分Staking项目的收益率都高。但值得注意的是,根据上文提及的RAVEN通证解锁时间来看,2019年9月21日左右早期投资者将会解锁11.1%的RAVEN,因此用户若要进行3个月的Staking,期间所承受的抛压风险较高,而1个月或两个月的Staking期限风险相对较低。另外,RAVEN持有者应合理分配进行Staking的RAVEN 通证占比,可预留一部分RAVEN进行交易。若RAVEN成功上线币安交易所并且价格得到拉升后,投资者可以卖出一定量RAVEN以锁定利润。

 

PIEXGO研究团将持续跟进、研究各种新老项目。帮助投资者、区块链行业的深度玩家、区块链技术控,甄别项目资质,也让大家能掌控区块链行业发展的速度,为所有区块链人服务,为区块链行业保驾护航。

文章作者: 阿里巴巴和四十个大盗 我要纠错
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