DISTRIBUTED COMPUTE
DISTRIBUTED COMPUTE
あらかじめプール化された遊休GPUに、ジョブを直接割り当てる。だから調達を待たずに計算を始められます。JANCTIONは、ジャスミーラボの全サービスを支える分散GPUインフラ（DePIN）です。本ページでは、その構造と仕組みを検証可能な形で公開しています。
タスクはフレームワークごとにVxLAN経由でJanction Server APIへ。Docker化されたvGPUコンテナに隔離割当され、ノード間はMPIで連携して複数GPUの並列実行にも対応します。
物理ホストのGPUはCUDAドライバを通じて供給。ホスト間はGPUDirect RDMAで直接転送し、データはIPFS／メモリで分散共有します。
アグリゲーターがリソースの発見とプール編成を担当。オンチェーンのステーキングによって選出され、特定の管理者に依存しない運用を実現します。
| GPU仮想化 | 物理GPUをvGPUに分割し、Dockerコンテナ単位で隔離割当 |
|---|---|
| ネットワーク | VxLANオーバーレイによるプール編成、Janction Server APIでジョブ受付 |
| ノード間通信 | MPIによるvGPU間連携（マルチGPU並列実行） |
| ホスト間転送 | GPUDirect RDMAによる直接データ転送 |
| データ層 | IPFS／メモリによる分散データ共有（データプレーン） |
| 実行環境 | CUDAドライバを介した物理ホストからのGPU供給 |
| 合意形成 | Proof of Resource＋Proof of Taskの二層合意、貢献評価はProof of Contribution |
| 価格決定 | PVCG（Procurement VCG）メカニズムによる公正な価格・利益配分 |
| アグリゲーター選出 | オンチェーンのステーキングによる選出（サービスメッシュ） |
出典：JANCTION Whitepaper / docs.janction.ai
マイナーはパフォーマンスに基づいて報酬を受け取り、バリデータの相互検証と評判スコアが品質を担保します。
提供されたGPUリソースの実在と性能をネットワークが検証します。虚偽申告のリソースはプールに参加できません。
タスクが正しく完了したことをバリデータが相互検証。実行結果の品質に基づいて報酬が配分されます。
ノードの稼働履歴を評判スコアとして蓄積。不正の抑止と、割当先選定の品質向上に用いられます。
「正直に申告した方が得になる」ように設計された、価格決定の仕組みです。提供者が持つリソースの性能や原価、利用者がどれだけの価値を感じているか——これらは本人にしか分かりません。PVCGはこの情報の偏りを前提に、公正な取引価格を数理的に導きます。
数理的な詳細はホワイトペーパー「PVCG Pricing」をご参照ください。
学習データは分散ストレージネットワークに保存され、役割分担によってデータセットの品質を維持します。
デューデリジェンス・技術評価の際は、公式ドキュメントの一次資料をご参照ください。