技术架构

核心原则

NeuroX 的技术架构围绕开放式 AI 算力协同构建，其核心目标是提升神经网络训练效率与全球 GPU 资源利用率。

NeuroX Network 的核心原则包括：

• 分布式神经计算

• 动态资源调度

• 实时任务协同

• 链上可验证贡献

• 开放式节点参与

系统通过统一协议连接 GPU、CPU 与边缘节点，使不同设备能够共同参与 AI 训练与推理任务。

NeuroX 强调：

“AI 算力网络化”。

未来 AI 模型训练不再依赖单一中心化 GPU 集群，而是通过全球节点协同完成动态计算。

NeuroX 网络架构

NeuroX 采用多层分布式网络架构，用于支持 AI 训练、实时推理与高性能计算任务。

整个网络主要由：

• Lite Nodes

• Edge Nodes

• Core GPU Nodes

• Neuro Engine

• 动态调度层

• 链上验证层

共同组成。

Lite Nodes 负责轻量任务与网络同步；

Edge Nodes 提供低延迟 AI 推理能力；

Core GPU Nodes 则负责大型神经网络训练与高性能计算任务。

Neuro Engine 会根据：

• GPU 状态

• 任务规模

• 实时负载

• 网络带宽

自动完成任务拆分与资源分配。

所有节点贡献与任务结果，都会通过链上结构进行验证与记录，从而形成透明、可追踪的 AI 算力网络。