Fabric by Carmel Labs
Fabric của Carmel Labs là một mạng lưới điện toán phân tán kết nối các thiết bị tiêu dùng nhàn rỗi để cung cấp năng lượng cho khối lượng công việc AI, cung cấp các giải pháp điện toán nhanh hơn và rẻ hơn so với các dịch vụ đám mây truyền thống.
https://carmel.so/fabric?ref=producthunt&utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Feb 28, 2026
Fabric by Carmel Labs là gì
Fabric của Carmel Labs là một nền tảng điện toán phân tán sáng tạo, biến các thiết bị hàng ngày thành cơ sở hạ tầng dùng chung cho AI và khối lượng công việc tính toán. Nền tảng này tạo ra mạng lưới điện toán phân tán đầu tiên trên thế giới được cung cấp bởi các thiết bị tiêu dùng nhàn rỗi, cho phép người dùng đóng góp sức mạnh tính toán của họ để kiếm thu nhập thụ động hoặc chạy nhiều loại khối lượng công việc khác nhau bao gồm suy luận AI, đào tạo ML, xử lý dữ liệu, v.v. với chi phí thấp hơn đáng kể so với các dịch vụ đám mây truyền thống.
Các Tính năng Chính của Fabric by Carmel Labs
Fabric của Carmel Labs là một mạng lưới điện toán phân tán, biến các thiết bị tiêu dùng nhàn rỗi thành cơ sở hạ tầng dùng chung cho các khối lượng công việc AI. Nó cung cấp một nền tảng nơi người dùng có thể đóng góp sức mạnh tính toán của họ để kiếm thu nhập thụ động hoặc chạy các công việc suy luận AI với chi phí thấp hơn đáng kể so với các dịch vụ đám mây truyền thống. Nền tảng này có tính năng bảo mật cấp doanh nghiệp, phạm vi phủ sóng mạng toàn cầu và mô hình định giá trả tiền theo mức sử dụng.
Điện toán phân tán: Sử dụng mạng lưới các thiết bị tiêu dùng nhàn rỗi trên toàn thế giới để xử lý song song các khối lượng công việc, mang lại thời gian xử lý nhanh hơn tới 10 lần
Bảo mật doanh nghiệp: Cung cấp mã hóa đầu cuối và môi trường hộp cát biệt lập để đảm bảo thực thi khối lượng công việc an toàn
Hỗ trợ khối lượng công việc linh hoạt: Hỗ trợ các khối lượng công việc được chứa trong vùng chứa khác nhau bao gồm huấn luyện ML, xử lý dữ liệu, thu thập dữ liệu web và suy luận AI
Mô hình trả tiền theo mức sử dụng: Cấu trúc giá cả hiệu quả về chi phí, trong đó người dùng chỉ trả tiền cho tài nguyên tính toán thực tế đã sử dụng, loại bỏ chi phí cho các tài nguyên nhàn rỗi
Các Trường hợp Sử dụng của Fabric by Carmel Labs
Phát triển AI/ML: Chạy các tác vụ huấn luyện máy học, suy luận và xử lý dữ liệu ở quy mô lớn với chi phí giảm
Hoạt động CI/CD: Thực thi các bản dựng iOS, bản dựng macOS và trình chạy GitHub Actions trong một môi trường phân tán
Phân tích dữ liệu: Xử lý các hoạt động dữ liệu quy mô lớn bao gồm phát hiện dị thường, phân cụm và phân tích thể thao
Xử lý phương tiện: Xử lý các tác vụ tiền xử lý hình ảnh, gắn nhãn và huấn luyện âm thanh trên các nút phân tán
Ưu điểm
Hiệu quả về chi phí so với các dịch vụ đám mây truyền thống
Tính khả dụng toàn cầu với quyền truy cập 24/7
Xử lý nhanh chóng thông qua điện toán phân tán
Các biện pháp bảo mật mạnh mẽ với mã hóa đầu cuối
Nhược điểm
Phụ thuộc vào tính khả dụng của các thiết bị phân tán
Có thể yêu cầu chứa các khối lượng công việc
Hiệu suất có thể thay đổi dựa trên điều kiện mạng
Cách Sử dụng Fabric by Carmel Labs
Tạo một tài khoản: Đăng ký Fabric thông qua bảng điều khiển của họ để bắt đầu với nền tảng
Container hóa khối lượng công việc của bạn: Đóng gói khối lượng công việc AI/ML hoặc tác vụ tính toán khác của bạn vào một container có thể chạy trên mạng Fabric
Triển khai khối lượng công việc: Sử dụng SDK hoặc bảng điều khiển của Fabric để đẩy khối lượng công việc được container hóa của bạn lên nền tảng của họ
Hãy để Fabric phân phối công việc: Trình điều phối tự động chia và phân phối khối lượng công việc của bạn trên mạng lưới các thiết bị tính toán nhàn rỗi của họ
Theo dõi tiến độ: Theo dõi tiến độ của khối lượng công việc phân tán của bạn thông qua bảng điều khiển
Nhận kết quả: Nhận kết quả tổng hợp của khối lượng công việc của bạn với đầy đủ nguồn gốc và xác minh được bao gồm
Thanh toán cho việc sử dụng: Chỉ trả tiền cho các tài nguyên tính toán thực tế đã sử dụng, không tính phí cho thời gian nhàn rỗi
Câu hỏi Thường gặp về Fabric by Carmel Labs
Fabric là một mạng lưới tính toán phân tán kết nối sức mạnh tính toán nhàn rỗi với các khối lượng công việc AI, cho phép người dùng kiếm thu nhập thụ động bằng cách chia sẻ tài nguyên máy tính của họ hoặc chạy các công việc suy luận với chi phí thấp hơn so với các dịch vụ đám mây truyền thống.
Video Fabric by Carmel Labs
Bài viết phổ biến
Các Công Cụ AI Phổ Biến Nhất Năm 2025 | Bản Cập Nhật 2026 từ AIPURE
Feb 10, 2026
Moltbook AI: Mạng xã hội Dành cho AI Thuần túy Đầu tiên của Năm 2026
Feb 5, 2026
ThumbnailCreator: Công cụ AI giải quyết nỗi lo lắng về hình thu nhỏ trên YouTube của bạn (2026)
Jan 16, 2026
Kính thông minh AI 2026: Góc nhìn phần mềm về thị trường AI đeo được
Jan 7, 2026
Công cụ AI Mới nhất Tương tự Fabric by Carmel Labs
Hapticlabs
Hapticlabs là một bộ công cụ không mã cho phép các nhà thiết kế, nhà phát triển và nhà nghiên cứu dễ dàng thiết kế, tạo mẫu và triển khai các tương tác cảm giác sống động trên các thiết bị mà không cần lập trình.
Deployo.ai
Deployo.ai là một nền tảng triển khai AI toàn diện cho phép triển khai mô hình, giám sát và mở rộng một cách liền mạch với các khung AI đạo đức tích hợp và khả năng tương thích đa đám mây.
CloudSoul
CloudSoul là một nền tảng SaaS được hỗ trợ bởi AI cho phép người dùng ngay lập tức triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng đám mây thông qua các cuộc hội thoại ngôn ngữ tự nhiên, làm cho việc quản lý tài nguyên AWS trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.
Devozy.ai
Devozy.ai là một nền tảng tự phục vụ cho nhà phát triển được hỗ trợ bởi AI, kết hợp quản lý dự án Agile, DevSecOps, quản lý hạ tầng đa đám mây, và quản lý dịch vụ CNTT thành một giải pháp thống nhất để tăng tốc độ cung cấp phần mềm.
Công cụ AI Phổ biến Giống Fabric by Carmel Labs
A2A Protocol
Giao thức A2A (Agent2Agent) là một giao thức tương tác mở được phát triển bởi Google cho phép giao tiếp và cộng tác liền mạch giữa các tác nhân AI trên các khung và nhà cung cấp khác nhau, bất kể kiến trúc cơ bản của chúng.
VoltOps
VoltOps là một nền tảng quan sát LLM không phụ thuộc vào khung cung cấp các công cụ giám sát, gỡ lỗi và tối ưu hóa trực quan theo thời gian thực cho các tác nhân AI trên mọi ngăn xếp công nghệ.
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn là một dịch vụ đám mây đa người thuê theo yêu cầu cho phép các doanh nghiệp đào tạo, tinh chỉnh và triển khai các mô hình AI quy mô lớn một cách riêng tư bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng siêu máy tính bền vững được cung cấp bởi gần 100% năng lượng tái tạo.
RunPod
RunPod là một nền tảng điện toán đám mây được xây dựng cho AI, cung cấp các dịch vụ GPU tiết kiệm chi phí cho việc phát triển, đào tạo và mở rộng các mô hình học máy.