إعادة توجيه العنوان الأصلي 'io.netتقرير البحث: هل يمكن لنمط DePIN حل محنة موارد وحدة المعالجة الرسومية، وفتح عصر جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي؟'

مقدمة

في العصر الرقمي ، تعد قوة الحوسبة أمرا بالغ الأهمية للتقدم التكنولوجي. يحدد قدرة الكمبيوتر على تنفيذ العمليات من خلال ذاكرته وسرعة المعالج وعدد المعالجات. تحدد هذه الإمكانية كفاءة الأجهزة في تنفيذ المهام وقدرتها على التعامل مع عمليات متعددة ، مما يؤثر على الأداء والتكلفة. مع ظهور الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) ونماذج التعلم العميق ، كان هناك زيادة في الطلب على قوة الحوسبة المتسارعة مثل وحدات معالجة الرسومات ، مما أدى إلىنقص في جميع أنحاء العالم.

وحدة المعالجة المركزية (CPU)، التي غالبا ما تعتبر "الدماغ" للكمبيوتر، جنبا إلى جنب مع وحدة معالجة الرسوميات (GPU)، تلعب دورا حيويا في تحديد قوة الحوسبة للأجهزة. يمكن لوحدة المعالجة المركزية الأقوى معالجة مزيد من العمليات في الثانية، بينما تعزز وحدات معالجة الرسوميات قوة المعالجة للوحدة المركزية من خلال التعامل بكفاءة مع المهام المتوازية.

المصدر:Io.net

للتعامل مع هذا الطلب المتزايد،Io.net يقترح حلاً مبتكرًا: من خلال استغلال الموارد غير المستخدمة في مراكز البيانات ومزارع تعدين العملات المشفرة ووحدات معالجة الرسوميات للمستهلكين، تهدف Io.net إلى بناء أكبر سحابة للحوسبة الذكية في العالم. تعد هذه الاستراتيجية وعدًا بتوفير قدرة حوسبة تقريبًا غير محدودة بكلفة تُقدر بجزء صغير من تكاليف الطرق التقليدية، مما يسد الفجوة الحرجة بين الطلب المتزايد بسرعة على موارد الحوسبة والعرض المحدود. لا يسعى نهج Io.net فقط إلى تخفيف مشكلة نقص الموارد الحالية ولكنه أيضًا يدعم النمو المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، مما يضمن التقدم المستمر للقدرات الرقمية.

نظرة عامة على المشروع

تلتزم Io.net بثورة مجال الحوسبة السحابية من خلال شبكة GPU اللامركزية المصممة خصيصًا لتعلم الآلة. من خلال إنشاء أكبر سحابة للحوسبة الذكية في العالم، تقدم Io.net قدرة حسابية قابلة للتوسيع ومتاحة وفعالة من حيث التكلفة، متحدية القيود التقليدية لخدمات الحوسبة السحابية. من خلال شراكات مع كيانات مثل فايل كوينوتقديم، بالإضافة إلى إطلاق رمز الأيو المقبل، يمكن لمهندسي الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي توسيع مشاريعهم بسهولة ضمن شبكة GPU واسعة النطاق.

تدعم المنصة مهام تطوير الذكاء الاصطناعي الرئيسية مثل التخمين التجميعي، التدريب المتوازي، والتعلم التعزيزي، وتمت تحسينها لأعباء العمل بلغة Python. بمقدمة رمز IO، تتجه Io.net نحو شبكة لامركزية مشغّلة بالكامل وفعالة من حيث التكلفة. من خلال تقنية DePIN، يمكنها تلبية الاحتياجات المتنوعة لتطبيقات تعتمد على وحدة معالجة الرسومات، وتوفير بيئة حوسبة مرنة قابلة للتحكم من قبل المستخدم. تضع Io.net معايير جديدة للحوسبة السحابية اللامركزية، وتقود موجة الابتكار في هذا المجال.

ميزات io.net

سحابة IO

البوابةIOتهدف Cloud إلى تبسيط نشر وإدارة العنقودين GPU اللامركزية، وتوفير منصة قابلة للتوسيع ومرنة لمهندسي التعلم الآلي والمطورين للوصول إلى موارد GPU دون الحاجة إلى استثمارات كبيرة في الأجهزة. تقدم المنصة تجربة مستخدم مماثلة لخدمات السحابة التقليدية ولكن بمزايا الشبكات اللامركزية المضافة.

يبرز:

1. قدرة التوسع وكفاءة التكلفة: ملتزمون بأن نصبح أكثر منصة سحابية للGPU كفاءة تكلفة، بهدف تقليل تكاليف مشاريع الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي بنسبة تصل إلى 90%.
2. التكامل مع IO SDK: يعزز أداء مشاريع الذكاء الاصطناعي من خلال التكامل السلس، بناء بيئة عالية الأداء موحدة.
3. التغطية العالمية: يستخدم نهجًا شبيهًا بـ CDN لتوزيع موارد وحدة معالجة الرسومات على نطاق عالمي، مما يحسن خدمات تعلم الآلة والاستدلال.
4. دعم إطار RAY: يستخدم إطار الحوسبة الموزع RAY لتطوير تطبيقات Python القابلة للتوسيع.
5. ميزات حصرية: توفر وصولًا خاصًا إلى مكوِّن OpenAI ChatGPT ، مما يبسط نشر مجموعات التدريب.
6. الابتكار في تعدين العملات المشفرة: يهدف إلى جلب ابتكار ثوري لصناعة تعدين العملات المشفرة من خلال دعم نظام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

عامل IO

1. عامل IOتم تصميم Gate.io لتحسين عمليات إمداد المستخدمين في تطبيقات الويب، بما في ذلك إدارة حسابات المستخدمين، ومراقبة النشاط في الوقت الحقيقي، وتتبع درجة الحرارة والطاقة، ودعم التثبيت، وإدارة المحفظة، وتقييم الأمان، وتحليل الربحية. يسهل عملية تعلم الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة اقتصادية وسلاسة عن طريق تعزيز الفجوة بين الطلب على قوة معالجة الذكاء الاصطناعي وعرض الموارد الحاسوبية غير المستخدمة.

تشمل النقاط البارزة ما يلي:

1. لوحة القيادة للعامل: توفر لوحة لمراقبة الوقت الحقيقي للأجهزة المتصلة، وتدعم وظائف مثل حذف الجهاز وإعادة التسمية.
2. صفحة تفاصيل الجهاز: تعرض تحليلات شاملة للأجهزة، بما في ذلك حركة المرور، وحالة الاتصال، وتاريخ العمليات.
3. صفحة الأرباح والمكافآت: تتبع الأرباح وتاريخ العمل، مع تفاصيل المعاملات المتاحة للاستعلام على SOLSCAN.
4. صفحة إضافة جهاز جديد: تبسيط عملية توصيل الجهاز، ودعم عملية التكامل السريعة والسهلة للأجهزة الجديدة.

متصفح IO

1. تم تصميم متصفح IO كمنصة شاملة لتوفير رؤى عميقة للمستخدمين حول عمل شبكة io.net، على غرار كيفية توفير مستكشف البلوكشين شفافية لمعاملات البلوكشين. هدفه الرئيسي هو تمكين المستخدمين من مراقبة وتحليل وفهم المعلومات المفصلة حول سحابة وحدة المعالجة الرسومية، مع ضمان رؤية كاملة لنشاط الشبكة والإحصائيات والمعاملات مع حماية الخصوصية للمعلومات الحساسة.

يشمل الأبرز على:

1. صفحة البداية للمتصفح: توفر رؤى حول حجم العرض، والموردين الموثقين، وعدد الأجهزة النشطة، والتسعير السوقي في الوقت الحقيقي.
2. صفحة العنقود: تعرض معلومات عامة حول العناقيد المنتشرة في الشبكة، جنبًا إلى جنب مع مقاييس الوقت الحقيقي وتفاصيل الحجز.
3. صفحة الجهاز: تعرض التفاصيل العامة للأجهزة المتصلة بالشبكة، وتوفر بيانات في الوقت الحقيقي وتتبع المعاملات.
4. مراقبة العناقيد في الوقت الحقيقي: توفر رؤى فورية حول حالة العنقود وصحته وأدائه، مما يضمن للمستخدمين الحصول على أحدث المعلومات.

هندسة وتكنولوجيا Io.net

IO-SDK: محرك تقنية النواة

كفرع لشركة Ray، يشكل IO-SDK ركيزة وظيفية لـ IO.NET. يدعم تنفيذ المهام بشكل متوازي ومعالجتها في بيئات متعددة اللغات. توافقه العالي مع أطر عمل التعلم الآلي (ML) الرئيسية يمكن IO.NET من تلبية الاحتياجات الحسابية المتنوعة بمرونة وكفاءة. يضمن هذا التكوين التكنولوجي، بالإضافة إلى نظام فني محدد بشكل جيد، أن يمكن لمنصة IO.NET تلبية المطالب الحالية وكذلك امتلاك قابلية للتطوير المستقبلي.

بناء على ذلك، تعتمد Io.net تصميم بنية متعددة الطبقات، بما في ذلك:

طبقة واجهة المستخدم: توفر واجهة أمامية بصرية للمستخدمين، بما في ذلك المواقع العامة، ومناطق العميل، ومناطق بائعي وحدة المعالجة الرسومية، بهدف توفير تجربة بديهية وسهلة الاستخدام.

الطبقة الأمنية: تضمن سلامة وأمان النظام، من خلال تكامل آليات مثل حماية الشبكة والمصادقة الخاصة بالمستخدم وتسجيل الأنشطة.

طبقة واجهة برمجة التطبيقات: تعمل كمركز اتصال للمواقع الإلكترونية والبائعين والإدارة الداخلية، مما يسهل تبادل البيانات وتنفيذ مختلف العمليات.

الطبقة الخلفية: تشكل نواة النظام، مسؤولة عن التعامل مع إدارة العنقود/وحدة معالجة الرسومات (GPU)، وتفاعل العميل، وعمليات التحجيم التلقائي.

طبقة قاعدة البيانات: مسؤولة عن تخزين البيانات وإدارتها، مع التعامل الرئيسي للتخزين مع معالجة البيانات المنظمة واستخدام التخزين المؤقت لمعالجة البيانات المؤقتة.

الطبقة المهمة: تدير التواصل الغير متزامن وتنفيذ المهام لضمان كفاءة معالجة البيانات وتداولها.

طبقة البنية التحتية: تشكل أساس النظام، بما في ذلك حمامات موارد وحدة معالجة الرسومات (GPU) وأدوات التنظيم وتنفيذ المهام/معالجة المهام الذكاء الاصطناعي، مجهزة بحلول مراقبة قوية.

تقنية نفق الإدخال/الإخراج (نفق الإدخال/الإخراج)

أنفاق آي أوإنشاء اتصالات آمنة من العميل إلى الخوادم البعيدة، مما يسمح للمهندسين بتجاوز جدران الحماية والشبكة المحلية دون تكوينات معقدة للوصول البعيد.

سير العمل: يقوم عمال الإدخال والإخراج أولاً بإقامة اتصال مع خادم وسيط (أي خادم io.net). بعد ذلك، يستمع خادم io.net لطلبات الاتصال من عمال الإدخال والإخراج وآلات المهندسين، مما ييسر تبادل البيانات من خلال تقنية النفقات العكسية.

المصدر:Io.net

التطبيقات في io.net:

1. من خلال خادم io.net ، يمكن للمهندسين الاتصال بسهولة بعمال IO دون مواجهة تحديات تكوين الشبكة ، مما يتيح الوصول عن بُعد وإدارة.

مزايا:

1. سهولة الوصول: الاتصال المباشر بعمال IO يزيل حواجز الشبكة.
2. الأمان: يضمن أمان الاتصالات ويحمي خصوصية البيانات.
3. القدرة على التوسع والمرونة: يدير بكفاءة عمالقة الإدخال/الإخراج المتعددين في بيئات مختلفة.

شبكة آي أو:

البابشبكة IOيستخدم تصميم VPN الشبكة الشبكية لتوفير اتصال ذو تأخير منخفض جدًا بين عقد الـ antMiner.

خصائص شبكات شبكة الشبكة الظاهرية:

1. الاتصال اللامركزي: بالمقارنة مع نماذج الهب والمغزل التقليدية، يمكن لشبكة الشبكات الافتراضية الخاصة بالشبكة أن تمكن الاتصالات المباشرة بين العقد، مما يعزز التوافر الزائد ومقاومة الأخطاء، وتوزيع الحمل من خلال نقل البيانات عبر مسارات متعددة.
2. المزايا: مقاومة قوية لفشل العقد، قابلية توسع جيدة، تقليل التأخير، وتحسين توزيع حركة المرور.

الفوائد ل io.net:

1. الاتصالات المباشرة تقلل من تأخر الاتصال، مما يحسن أداء التطبيق.
2. لا يوجد نقطة فشل واحدة تضمن استمرار تشغيل الشبكة حتى لو فشلت نقطة واحدة.
3. تعزيز حماية خصوصية المستخدم من خلال زيادة صعوبة تتبع البيانات والتحليل.
4. إضافة سهلة للعقد الجديدة دون التأثير على أداء الشبكة.
5. يسهل مشاركة الموارد ومعالجة فعالة بين العقد.

المصدر:Io.net

نظرة عامة على اقتصاد الرمز

من المتوقع أن يتم إصدار رمز $IO في الربع الثاني من عام 2024 كعملة رقمية أصلية ورمز بروتوكول io.net، بهدف خدمة الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمطورين وموردي وحدات المعالجة الرسومية في نظام io، وتوفير مجموعة من الوظائف لتبسيط عمليات الدفع، ومكافأة المساهمات، وتيسير عمليات التداول الفعالة للمهام الحسابية.

للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي والمطورين:

1. مدفوعات العنقود: تبسيط عملية الدفع لنشر العنقود والمهام الحسابية باستخدام توكين $IO.
2. بوابة استنتاج النموذج: كل استنتاج نموذج يتطلب معاملة صغيرة في رموز $IO.
3. نقاط IOSD: رمز مرجعي مرتبط بالدولار الأمريكي، يتم توليده من خلال حرق رموز $IO، ويستخدم لرسوم المعاملات في الشبكة.

للموردين:

1. مكافآت GPU: توفر مكافآت لمساهمات GPU، بما في ذلك الدفع مقابل وقت الإيجار وحوافز لاستضافة استنتاج النموذج على الشبكة خلال وقت الخمول.

تعتمد Io.net نظام رمزي مزدوج ل $IO و IOSD مرتبط بالدولار الأمريكي لضمان تكاليف المعاملات الثابتة. تتم توليد IOSD من خلال حرق رموز $IO، مع عملية مراقبة من خلال الانبعاثات الصافية للحفاظ على توازن العرض.

الاقتصاديات المميزة للرموز والحوكمة:

1. اقتصاد الحرق والإنتاج: يولد $IOSD من خلال حرق $IO، مع الحفاظ على الإمداد الثابت الشهري لـ $IO، مع التعديل استنادًا إلى استخدام الشبكة.
2. آلية انبعاث الشبكة: تعدل طباعة رموز $IO بناءً على حرق IOSD، مما يتيح للبروتوكول مواصلة توفير مكافآت $IO.
3. آلية الحوكمة: تعمل عملة $IO كرموز حوكمة، حيث يؤثر أصحابها على القرارات الشبكية الحيوية من خلال الرهان، مع تغطية جوانب مثل إعدادات الرسوم وإدخال ميزات جديدة.

نظرة عامة على الأهداف ومبادئ التصميم:

1. يهدف io.net إلى ربط موارد وحدة معالجة الرسومات العالمية، دعم المهام الحسابية للذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML)، مما يدفع نمو الشبكة والتنمية المتوازنة من خلال آليات الحوافز للأصول الأصلية.
2. توزيع المكافآت على موردي وحدات معالجة الرسومات وتوفير نقاط الولاء لمهندسي الذكاء الاصطناعي لمواصلة نشاطهم على الشبكة.
3. السماح لحاملي الرموز بالتصويت على قرارات الشبكة الرئيسية، مما يعزز تنفيذ الهياكل الحكومية اللامركزية.
4. تمكين حاملي رمز $IO من الرهان على العقود الذكية لمشغلي العقد أو المستخدمين، وكسب حصص مكافأتهم.
5. سيتم فرض رسم بنسبة 5٪ خلال المرحلة الأولية للشبكة، وسيتم استخدام عائداته لنشاطات حرق الرموز $IO أو توفير حوافز بالدولار الأمريكي، بهدف تعزيز توسيع الشبكة وتعزيز مشاركة المستخدمين.

تحليل المنتجات التنافسية

في مجال Web3، تظهر تطبيقات عديدة في سوق الحوسبة، مع البارزة منهاأكاش, تقديم, نوسانا, Clore.ai, Inferx, Aioz, مختبرات الانسيابية, و GPU.NET. على الرغم من المنافسة الشرسة في السوق، حققت Io.net انتباهًا كبيرًا في الصناعة بسرعة، بفضل التقدير الذي يبلغ ١ مليار دولار، بفضل ٣٠ مليون دولاررفعفي جولة تمويل السلسلة A الخاصة بها من مؤسسات بارزة مثل Hack VC و Solana Labs ومنصة تبادل العملات المشفرة OKX. في مجال DePIN، يبرز Io.net بتقنيته الرائدة في تجميع العقد. هذه الميزة الابتكارية تتيح لـ Io.net توحيد عدة أجهزة كمبيوتر في جهاز كمبيوتر فائق القوة، مما يجعلهافقطخدمة قادرة على بناء مجموعات متمركزة بشكل لامركزي على نطاق واسع، مما يوفر ميزة حاسمة لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي المعقدة.

المصدر:Suyo on X

في عام 2023، حصلت Io.net على تقدير كبير في جوائز الاختراعات في آسيا، متميزة بين أكثر من 110 مشروعًا من جميع أنحاء آسيا. منذ بداية عام 2024، يحظى Io.net بـتم توضيحهنمو كبير ومشاركة، مع قائمة انتظار تضم أكثر من 100،000 وحدة معالجة الرسومات، وتوفير أكثر من 14،000 ساعة من خدمات الحوسبة. لقد سجلت الشبكة أكثر من 20،000 وحدة معالجة الرسومات وبنت بنجاح أكثر من 650 مجموعة.

يجدر بالذكر أن منصات مثل Io.net و Akash مكرسة لإصلاح الحوسبة السحابية التقليدية بطريقة لامركزية، ولكنها تركز على قطاعات صناعية مختلفة. بينما يوفر شبكة Akash سوقًا واسعًا لموارد الحوسبة السحابية باستخدام تقنية الحاويات، تركز Io.net على توفير خدمات الحوسبة ذات الأداء العالي لمتطلبات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مع قدرات تجميع فريدة.

بالإضافة إلى ذلك، تعهدت مؤسسة شبكة الرندر بتخصيص300K RNDR من إجمالي 1.14 مليون RNDR إلى مشغلي عقدة GPU الجدد، مع Io.net كشريك أول في هذه المبادرة.

الأساسيات الإيجابية

1. أنشأت Io.net شراكات قوية مع Render Network و Solana، وقد تم اختيار الأخيرة كخيار مثالي لمشروع DePIN بسبب إنتاجيتها العالية ورسومها المنخفضة، كما هو موضح في تقرير Messari 2024. كما تعاونت أيضًا مع Filecoin، مما فتح آفاقًا جديدة لتدفقات الإيرادات لمزودي التخزين اللامركزي بينما تعزز تطبيقات الذكاء الاصطناعي. قبل هذا التعاون، كانت Io.net قد تلقت بالفعل تبرعات في الأجهزة من 1500 عضو في Filecoin.
2. يتضمن الفريق أنجيلا يي، مؤسسة لشركة استشارات لمشروع Filecoin وخريجة هارفارد، بالإضافة إلى توري جرين، رئيس عمليات بخبرة تزيد عن 20 عامًا في رأس المال الاستثماري والمناصب التنفيذية.
3. سيكون Io.net قوة هامة في مجال DePIN ويُعتبر أحد أكثر مشاريع الإطلاق المتوقعة في الربع الأول. إنه المشروع الوحيد القادر على تجميع موارد وحدة معالجة الرسومات من جميع أنحاء العالم في مجموعة موزعة موحدة، مما يوفر للمستخدمين خدمات الوصول الفوري.
4. مع زيادة قيمة موارد الحاسوب، تهدف Io.net إلى تقليل تكلفة استئجار سعة GPU/CPU، وهو أمر أساسي لقابلية توسع الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. تفوق معدل نمو الطلب على معدل نمو العرض لموارد الحاسوب، مما يشير إلى زيادة توسع الفجوة بين الطلب والعرض.
5. من المتوقع أن تصبح الطلب على الموارد الحاسوبية اللازمة لتدريب النماذج سوقًا هائلًا بحلول عام 2030، قد يمثل 1% من الناتج المحلي الإجمالي للولايات المتحدة.

الأسس السلبية

1. سوق الحوسبة اللامركزية يصبح أكثر تنافسية، مع مشاريع ناضجة مثل شبكة أكاش ومشاريع ناشئة تدخل السوق باستمرار. قد تؤثر المنافسة الشديدة على قدرة Io.net على الاحتفاظ بالمستخدمين.
2. هناك تحديات تقنية كبيرة في إنشاء وإدارة العناقيد غير المركزية على نطاق واسع.
3. على الرغم من الاهتمام المتزايد بحلول الحوسبة اللامركزية، إلا أن انتشارها لا يزال في مراحله الأولى. قد تحد من نموه السرعات البطيئة للاعتماد المتوقع بين شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة والمطورين وموردي وحدات المعالجة المركزية.
4. التغييرات القانونية في عملة العمل الرقمية والشبكات اللامركزية، فضلاً عن استخدام العملة المستقرة IOSD، قد تجذب انتباه الجهات التنظيمية.
5. يمكن أن يكون النظام ثنائي الرمز المتضمن $IO و $IOSD معقدًا للغاية بالنسبة للمستخدمين.

استنتاج

تهدف io.net إلى التألق في سوق الحوسبة الذكية الواعد، مدعومة ليس فقط بفريق فني ماهر ولكن أيضًا بكيانات بارزة مثل Multicoin Capital، Solana Ventures، OKX Ventures، Aptos Labs، Delphi Digital، وغيرها. نظرًا للوضع الحالي وإصدار رمزها القادم، نعتقد أن هذا مشروع يستحق متابعته عن كثب، ولكن نذكر المستثمرين دائمًا بأهمية المضي قدمًا بحذر.

إخلاء المسؤولية:

1. هذه المقالة مأخوذة من [بانيوسلاب]. إعادة توجيه العنوان الأصلي 'io.net تقرير البحث: هل يمكن حل مأزق موارد وحدة معالجة الرسوميات بواسطة نمط DePIN، وفتح عصر جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي؟'. جميع حقوق النشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [0xGreythorn]. إذا كانت هناك اعتراضات على هذا النشر مرحباً بالتواصل عبر البريد الإلكتروني بوابة تعلمالفريق، وسوف يتولى التعامل معها على الفور.
2. إخلاء المسؤولية عن الضرر: الآراء والآراء الواردة في هذه المقالة هي فقط تلك التي تعود إلى المؤلف ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تتم الترجمات للمقال إلى لغات أخرى من قبل فريق Gate Learn. ما لم يُذكر، يُحظر نسخ أو توزيع أو سرقة المقالات المترجمة.