io.net

Описание io.net

Что такое io.net (IO)?

io.net - это крупнейшая сеть децентрализованной инфраструктуры графических процессоров (DePIN), которая способна обслуживать полный жизненный цикл рабочей нагрузки AI/ML, от обучения модели до логического вывода.

С момента запуска менее чем за четыре месяца было обслужено более 50 тысяч рабочих узлов и более 60 тысяч вычислительных часов. Платформа io.net уже сокращает затраты для компаний, занимающихся искусственным интеллектом IO, помогая центрам обработки данных, майнерам и потребителям использовать недостаточно используемые мощности графических процессоров для получения дохода.

Проект io.net обладает уникальной способностью создавать кластеры из десятков тысяч графических процессоров, независимо от того, они расположены совместно или географически распределены, сохраняя при этом низкую задержку при развертывании.

io.net позволяет создать экосистему продуктов и услуг, построенную на базе вычислений в качестве валюты, и привносит искусственный интеллект в мир, снижая затраты для новаторов в области AI/ML.

Особенности проекта

Каждой сети нужен отличный обозреватель. Прозрачные показатели развертывания кластеров в режиме реального времени, рабочих мест компьютеров, сетевого обеспечения и прогноз ценообразования в реальном времени.
Создание и масштабирование модели ИИ. Пользователи могут разрабатывать, обучать и развертывать приложения ИИ в децентрализованном облаке разработчиков. io.net идеально подходит для разработчиков ИИ. Мощная среда без суеты, которая «просто работает».

Какие проблемы решает io.net?

Традиционные поставщики облачных услуг имеют в 2,5 раза меньшую пропускную способность, чем предполагаемый спрос на рынке со стороны компаний в области AI/ML, что затрудняет доступ к распределенным вычислительным ресурсам. Некоторые из наиболее заметных проблем:

Ограниченная доступность: часто могут потребоваться недели, чтобы получить доступ к оборудованию с помощью облачных сервисов, таких как AWS, GCP или Azure, а популярные модели графических процессоров часто недоступны.
Плохой выбор: у пользователей практически нет выбора в отношении оборудования, местоположения, уровня безопасности, задержки и других параметров.
Высокие затраты: приобретение хороших графических процессоров обходится чрезвычайно дорого, и проекты могут легко тратить сотни тысяч долларов ежемесячно на обучение и логический вывод.

io.net решает эту проблему объединение графических процессоров из недостаточно используемых источников, таких как независимые центры обработки данных, крипто-майнеры и другие аппаратные сети, такие как Filecoin, Render и другие. Эти ресурсы объединены в децентрализованную сеть физической инфраструктуры (DePIN), предоставляя инженерам доступ к огромным объемам вычислительной мощности по требованию в рамках доступной, настраиваемой, экономичной и простой в реализации системы.

Преимущества io.net

Команда проекта заставит работать пользовательский графический процессор. Можно превратить свой графический процессор в машину для зарабатывания денег с помощью io.net. Простая в использовании платформа разработчиков позволяет клиентам легко сдавать свой графический процессор в аренду. Его можно подключить и начать зарабатывать.
Максимальное расширение своей инфраструктуры. Выгодно, прозрачно и просто присоединиться к сети GPU с невероятно высокой отдачей.
Стремительный рост прибыли от инфраструктуры пользователя. Можно получить беспрецедентную прибыль от своих графических процессоров.
Зарабатывать в 15 раз больше, используя компьютер с искусственным интеллектом. Можно зарабатывать значительно больше на своих вычислениях на графическом процессоре по сравнению даже с лучшими пулами для майнинга криптовалют.
Предсказуемая прибыль. Всегда можно знать, сколько заработаешь, и получать оплату сразу после завершения работы.
Справедливое вознаграждение. Чем больше инвестируешь в свою инфраструктуру, тем выше будет прибыль.

Дорожная карта на 2024 год

2 квартал:

улучшение портала как для клиентов, так и для поставщиков, детальное управление пользовательскими данными, больше просмотров и опций для предоставляемых и потребляемых устройств;
добавление опций для осуществления платежей и выплат через платежный шлюз Solana;
представление пользователям концепции Explorer для мониторинга всей экосистемы.

3 квартал:

добавление специальной поддержки для выбранных заданий, помимо первоначального выбора;
улучшение параметризации Machine Miner в конечных системах;
улучшение многопоточности на уровне оркестрации;
обновление портала в целом;
приглашение избранных партнеров и ограниченного сообщества получить доступ к полной платформе и протестировать ее возможности.

4 квартал:

расширение доступных сборок машин для майнинга для различных случаев использования и с учетом стандартных образов центров обработки данных;
расширение концепции Explorer и его функциональных возможностей для улучшения управления сетью экосистемы;
тестирование балансировки нагрузки и настройка процедур оптимизации рабочей нагрузки;
внедрение функций поддержки клиентов;
запуск функции направления и приглашения клиентов в платформу, чтобы существующая проверенная база клиентов и поставщиков могла приглашать больше пользователей для тестирования полной рабочей нагрузки.

Будущее io.net

Компания io.net создает децентрализованную вычислительную сеть корпоративного уровня, которая позволяет инженерам по машинному обучению получать доступ к распределенным облачным кластерам за небольшую долю стоимости сопоставимых централизованных сервисов.

«Мы считаем, что в настоящее время компьютеры - это «цифровое масло», которое приведет к невиданной ранее технологической промышленной революции. Наше видение заключается в том, чтобы превратить ввод-вывод в вычислительную валюту, поддерживая экосистему продуктов и услуг, которые обеспечивают доступ к вычислениям как к ресурсу и активу», - говорят разработчики.

Современные модели машинного обучения часто используют параллельные и распределенные вычисления. Очень важно использовать возможности нескольких ядер в системах для оптимизации производительности или масштабирования до больших наборов данных и моделей. Процессы обучения и логического вывода - это не просто задачи, выполняемые на одном устройстве. Они часто включают скоординированную сеть графических процессоров, которые работают в синергии.