由于普通加密投资者缺乏技术知识，所以，Dynex创新的解决方案和成就往往会被忽视。mikro给我们讲述了：为什么 Dynex 必将席卷量子计算世界，遥遥领先于所有竞争对手。
01技术已经实现并落地
Dynex是世界上唯一可大规模解决现实世界问题的可访问的神经形态量子计算云。
02成本效率
使用 Dynex 计算平台的价格最低为每月 99 美元（ 1,000 个量子门），最高为每月 69,000 美元（1,000,000 个量子门）。想象一下，只需每月 99 美元，就能使用世界上最强大的超级计算机之一和一台破纪录的量子计算机。换个角度来说，如果你需要传统超级计算机完成一项 20M 数据点大小的计算任务，那么单个任务需要花费约 50 美元。而使用 Dynex，则只需花费约 10 美元，而且更好的是，任务的数据点越多，该成本节省的就越多。这样，Dynex 的成本比传统超级计算机和当前的量子计算机低 90% 。此外，Dynex无需初始设置成本，可立即投入使用。
03能源效率其中最令人印象深刻的或许是 Dynex 降低能耗并适应任何计算任务的能力。Dynex 的能效 是DWave的250 倍，是 Google Sycamore 的260 倍，是 Frontier 的200,000 倍。这是因为神经形态量子计算具有固有的优势。神经形态计算设计：神经形态计算模仿人类大脑的神经网络结构，对于某些类型的计算，尤其是涉及模式识别和并行处理的计算，其本质上更节能。与传统的基于冯·诺依曼架构的超级计算机相比，这种设计可以更高效地处理数据，同时显著降低功耗。优化 GPU 的使用：Dynex 利用现有基础设施中闲置或未充分利用的 GPU，通过其有用工作量证明 (PoUW) 算法 DynexSolve 执行神经形态计算。此方法可最大限度地利用现有资源，而无需额外的能源密集型硬件，从而降低总体能耗。能源与任务要求匹配：Dynex 平台根据正在执行的特定计算任务动态调整能源消耗。这意味着能源使用量与任务所需的 GPU 数量精确匹配，确保不会消耗多余的能源。这种微调可显著节省能源，尤其是与无论实际工作量如何都经常满负荷运行的传统超级计算机相比。降低开销和冷却要求：传统超级计算机需要广泛的冷却系统和基础设施来管理其密集组件产生的热量。相比之下，Dynex 的分散式和分布式架构减少了对这种密集冷却解决方案的需求。通过利用分散在不同位置的现有 GPU 基础设施，散热要求被降至最低，从而进一步提高能源效率。分散式架构：Dynex 平台的分散性允许进行分布式计算，由于它将计算负载分散到多个节点，因此可以提高能源效率。这种方法减少了单个位置的功耗和热量集中，从而降低了整体能源消耗。
添加图片注释，不超过 140 字（可选）04性能
Dynex 已经多次证明，它已经是世界上最强大的超级计算机之一，可以在计算任务中击败NVIDIA等大牌公司，甚至在基准测试中创下新的世界纪录。事实上，Dynex 正在为行业制定新的基准测试标准，因为它远远领先于竞争对手，以至于它直接在大多数基准测试中达到最大值，或者与 Dynex 相比，竞争对手的列几乎看不见。Dynex 提供：为网络提供支持的 125,000 多个 GPU、价值 3000 万美元以上的硬件基础设施（几乎与其市值相当）、30 PetaFlops、10M+ Qbits、4B+ 量子门和 20k+ GPU 集群。由于拥有如此庞大的基础设施和计算能力，Dynex 能够比传统超级计算机更快地完成计算任务。对于 2000 万个数据点的计算任务，Dynex 仅需约 2.2 分钟即可完成，而传统超级计算机完成相同任务则需约 75 分钟。随着数据点数量的增加，这种差距只会越来越大。但是，Dynex 的速度怎么会这么快呢？这又归结于量子计算云的性质，这是 Dynex 独有的。
神经形态计算效率：神经形态计算旨在模拟大脑的神经网络，实现高度并行处理和高效数据处理。该架构在涉及模式识别、优化和实时处理的任务中表现出色，与传统超级计算机的线性和顺序处理相比，计算速度更快。
优化 GPU 利用率：Dynex 采用有用工作量证明 (PoUW) 算法 DynexSolve，将闲置的 GPU 转换为神经形态计算单元。这种对现有 GPU 基础设施的优化利用可实现大规模并行处理能力，其性能可超越传统超级计算机的集中式和固定容量特性。
分散式超级计算网络：Dynex 平台的分散式架构允许在节点网络上进行分布式计算。与传统超级计算机的集中式结构相比，这种分布减少了瓶颈并允许同时处理多个任务，从而提高了整体速度和效率。
高可扩展性：Dynex 平台的可扩展性使其能够通过将更多 GPU 整合到网络中来轻松增加更多计算能力。这种能力意味着随着计算需求的增长，系统可以相应地扩展，保持高性能，而不会面临固定容量超级计算机所面临的限制。
降低延迟：通过利用分布式网络，Dynex 可以降低与数据传输和处理相关的延迟。这对于实时应用程序和大规模模拟尤其有益，因为在这些应用中，最小化延迟对于性能至关重要。
先进的算法和软件：Dynex 采用针对神经形态和量子计算优化的先进算法和软件，可以比传统超级计算机使用的经典算法更有效地解决特定类型的问题。
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05安全
Dynex 通过先进的加密协议和严格的安全审计确保强大的数据保护和计算能力。整个网络通信都采用AES-256加密，为计算任务提供最先进的安全性。独特的指纹识别系统可阻止潜在的恶意代码，而模糊任务则由Dynex Moonshots 伦理委员会审查以评估其适用性。Dynex 保证数据安全，并通过先进的加密和严格的安全审核提供必要的计算能力。其全球计算网络由超过 125,000 个 GPU 组成，可动态扩展且完全冗余，超过 20,000 个独立 GPU 集群可确保不间断的性能。
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06无处不在：无缝集成
Dynex 计算平台可供所有人轻松访问 https://www.dynex.co 。原因在于 Dynex 拥有自己的SDK。这是一套开源 Python 工具，旨在使用 n.quantum 计算解决难题。这有助于无缝管理应用程序代码和 n.quantum 系统之间的通信。
熟悉量子门电路语言（例如 Qiskit、Cirq、Pennylane、OpenQASM）或量子退火工具（例如 Dimod 框架、PyQUBO 和其他 QUBO 框架）的程序员会发现在 Dynex 神经形态计算平台上运行计算很容易。Dynex SDK 同时支持量子电路和量子退火，但没有与传统量子机器相关的典型限制。这样：Dynex 通过与 Python 开发环境无缝集成，并支持大量常用库，易于使用和访问。
07护城河：深挖洞，广积粮
整个量子计算领域都很新，仍在测试其机会和局限性。不仅是投资者，科学界和商界的认可也不会在几天或几周内到来。它必须经过多年的积累才能被完全接受。Dynex 已经在获得认可和客户方面取得了长足进步。其部分技术已获得专利，还有更多专利正在申请中，甚至有几篇论文已在同行评议的科学期刊上发表。
在业务方面，Dynex 已经获得了众多客户和合作伙伴，包括Vee Technologies（Sona Valliapa Group 旗下企业，该集团是一家拥有 15,000 多名员工的全球性企业集团）、Bluebell Index、Recyclego、Resilienture 等。此外，它还获得了 Bibop Gresta（HyperloopTT 联合创始人和 Hyperloop Italia 创始人）等人的积极认可。
Dynex 不仅正在构建可访问量子计算的前沿，而且还在开发下一代量子加密（美国最大的银行已经对此表现出兴趣）、量子大语言模型、机器人制造商的量子操作系统、Dynex 上的量子应用程序、量子节点等等。
超过50 名员工日夜工作，以使这一愿景变得更加真实。
