Переслати оригінальний заголовок ‘io.net звіт: модель DePIN вирішує проблеми з ресурсами GPU, чи може він розпочати нову еру застосування штучного інтелекту?

Вступ

У цифрову епоху обчислювальна потужність має вирішальне значення для технологічного прогресу. Він визначає здатність комп'ютера виконувати операції за допомогою своєї пам'яті, швидкості процесора та кількості процесорів. Ця можливість визначає ефективність пристроїв у виконанні завдань і їх здатність обробляти кілька процесів, що впливає на продуктивність і вартість. З появою штучного інтелекту (ШІ) та моделей глибокого навчання спостерігається сплеск попиту на прискорені обчислювальні потужності, такі як графічні процесори, що призвело додефіцити по всьому світу.

Центральний процесор (ЦП), часто вважається "мозком" комп'ютера, разом з графічним процесором (ГП) відіграє важливу роль у визначенні обчислювальної потужності пристроїв. Більш потужний ЦП може обробляти більше операцій на секунду, тоді як ГП підвищують обчислювальну потужність ЦП, ефективно обробляючи паралельні завдання.

Джерело:Io.net

Для відповіді на цей зростаючий попит, Io.netпропонує інноваційне рішення: використовуючи недоексплуатовані ресурси у центрах обробки даних, фермах для майнінгу криптовалют та споживацьких відеокарт, Io.net має на меті побудувати найбільший в світі хмарний обчислювальний центр штучного інтелекту. Ця стратегія обіцяє забезпечити майже необмежену обчислювальну потужність за частку від вартості традиційних підходів, перехід через критичну різницю між швидким зростанням попиту на обчислювальні ресурси та обмеженою пропозицією. Підхід Io.net не тільки спрямований на пом'якшення поточної проблеми нестачі ресурсів, але й підтримує подальший розвиток технологій штучного інтелекту, забезпечуючи постійне покращення цифрових можливостей.

Огляд проєкту

Io.net зобов'язується революціонізувати галузь хмарного обчислення через свою децентралізовану мережу GPU, спеціально розроблену для машинного навчання. Засновуючи найбільшу в світі хмару обчислень штучного інтелекту, Io.net пропонує масштабовану, доступну та вартісну обчислювальну потужність, викликаючи обмеження традиційних хмарних сервісів. Шляхом партнерства з сутностями, такими як Filecoin та Рендер, а також наближене запуск токенів IO, Io.net дозволяє інженерам зі штучного інтелекту та машинного навчання легко масштабувати свої проекти великою мережею GPU.

Платформа підтримує ключові завдання розвитку штучного інтелекту, такі як пакетне висновок, паралельне навчання та підсилене навчання, і була оптимізована для завдань на Python. З введенням токена IO, Io.net рухається в напрямку повноцінної, вартісно-ефективної децентралізованої мережі. Використовуючи технологію DePIN, вона може задовольняти різноманітні потреби застосунків, залежних від GPU, надаючи гнучке, контрольоване користувачем обчислювальне середовище. Io.net встановлює нові стандарти для децентралізованого хмарного обчислення, очолюючи хвилю інновацій у цій галузі.

io.net функції

IO Cloud

The IOCloud має на меті спростити розгортання та управління децентралізованими кластерами GPU, надаючи інженерам та розробникам машинного навчання масштабовану та гнучку платформу для доступу до ресурсів GPU без значних інвестицій у апаратне забезпечення. Платформа пропонує користувацький досвід, схожий на традиційні хмарні служби, але з додатковими перевагами децентралізованих мереж.

Основне:

1. Масштабованість та ефективність вартості: Зобов'язані стати найбільш ефективною вартісною платформою хмарних обчислень GPU, спрямованою на зменшення витрат на проекти штучного інтелекту/машинного навчання до 90%.
2. Інтеграція з IO SDK: Підвищує продуктивність проєктів з ШІ за допомогою безшовної інтеграції, будуючи єдине високопродуктивне середовище.
3. Глобальне покриття: Використовує підхід, схожий на CDN, для розподілу ресурсів GPU на всій планеті, що оптимізує послуги машинного навчання та інференцію.
4. Підтримка фреймворку RAY: Використовує розподілену обчислювальну платформу RAY для масштабування розробки Python-додатків.
5. Ексклюзивні функції: забезпечує приватний доступ до плагіна OpenAI ChatGPT, спрощуючи розгортання навчальних кластерів.
6. Інновація в криптомайнінгу: Мета полягає в тому, щоб принести революційні інновації у галузі криптомайнінгу, підтримуючи екосистему МЛ та ШІ.

IO Робітник

1. Робітник IOрозроблений для оптимізації операцій з постачання користувачів веб-додатків, включаючи управління обліковими записами користувачів, моніторинг дій в реальному часі, відстеження температури та потужності, підтримку встановлення, управління гаманцем, оцінку безпеки та аналіз прибутковості. Він сприяє більш економічно ефективному та плавному процесу навчання штучного інтелекту, зменшуючи відстань між попитом на обробку потужності штучного інтелекту та невикористаним ресурсом обчислювальної потужності.

Основні моменти включають:

1. Панель керування робітником: Надає панель для моніторингу в реальному часі підключених пристроїв, підтримуючи функції, такі як видалення та перейменування пристроїв.
2. Сторінка деталей пристрою: Показує вичерпну аналітику пристроїв, включаючи трафік, статус підключення та історію завдань.
3. Сторінка доходів та винагород: Відстежує доходи та історію роботи, з можливістю запитувати деталі транзакцій на SOLSCAN.
4. Сторінка додавання нового пристрою: спрощує процес підключення пристрою, підтримуючи швидку та просту інтеграцію нових пристроїв.

IO Браузер

1. IO Браузер розроблений як всебічна платформа, щоб надати користувачам глибокі уявлення про роботу мережі io.net, подібно до того, як дослідник блокчейну забезпечує прозорість транзакцій блокчейну. Його основна мета - дозволити користувачам моніторити, аналізувати та розуміти докладну інформацію про хмару GPU, забезпечуючи повну видимість у мережеву активність, статистику та транзакції, забезпечуючи захист конфіденційної інформації.

Основні моменти включають:

1. Домашня сторінка браузера: Надає відомості про обсяг постачання, перевірених постачальників, активну кількість обладнання та ціни на ринку в реальному часі.
2. Сторінка кластерів: Відображає загальнодоступну інформацію про розгорнуті кластери в мережі, разом з метриками в реальному часі та деталями резервування.
3. Сторінка пристрою: відображає загальнодоступні дані пристроїв, підключених до мережі, надаючи дані в реальному часі та відстеження транзакцій.
4. Моніторинг кластерів в реальному часі: забезпечує миттєві відомості про стан, здоров'я та продуктивність кластера, забезпечуючи користувачів останньою інформацією.

Архітектура та технологія Io.net

IO-SDK: Ядро технологічного двигуна

Як гілка Ray, IO-SDK є вісьмом функціональності IO.NET. Він підтримує паралельне виконання завдань та обробку в багатомовних середовищах. Його висока сумісність з основними фреймворками машинного навчання (ML) дозволяє IO.NET гнучко та ефективно відповідати різноманітним обчислювальним потребам. Ця технологічна конфігурація, доповнена чітко визначеною технічною системою, забезпечує, що платформа IO.NET може відповідати поточним вимогам, а також мати адаптивність для майбутнього розвитку.

На основі цього Io.net використовує багаторівневий дизайн архітектури, включаючи:

Шар интерфейсу користувача: забезпечує візуальний інтерфейс для користувачів, включаючи загальнодоступні веб-сайти, області клієнтів та області постачальників GPU, з метою забезпечення інтуїтивного та зручного для користувача досвіду.

Шар безпеки: Забезпечує цілісність та безпеку системи, інтегруючи механізми, такі як захист мережі, аутентифікація користувача та журналювання дій.

Шар API: служить в якості комунікаційного центру для веб-сайтів, постачальників та внутрішнього управління, сприяючи обміну даними та виконанню різних операцій.

Backend Layer: Формує основу системи, відповідальний за кластерне / управління GPU, взаємодію з клієнтами та операції автоматичного масштабування.

Рівень бази даних: відповідає за зберігання та управління даними, основне зберігання яких використовується для обробки структурованих даних, а кешування - для тимчасової обробки даних.

Task Layer: Керує асинхронним спілкуванням та виконанням завдань, щоб забезпечити ефективність обробки та циркуляції даних.

Інфраструктурний рівень: формує основу системи, включаючи пули ресурсів GPU, інструменти оркестрації та виконання завдань/обробки завдань ML, обладнаний потужними рішеннями моніторингу.

Технологія тунелювання IO (IO Tunnels)

IO Тунелівстановлювати безпечні з'єднання від клієнта до віддалених серверів, що дозволяє інженерам обійти брандмауери та NAT без складних налаштувань для віддаленого доступу.

Послідовність дій: спершу робочі IO встановлюють з'єднання з проміжним сервером (тобто сервером io.net). Надалі сервер io.net очікує запити на з'єднання від робочих IO та інженерних машин, забезпечуючи обмін даними за допомогою технології зворотного тунелювання.

Джерело:Io.net

Застосунки в io.net:

1. Через сервер io.net інженери можуть легко підключатися до робітників IO, не стикаючись з викликами конфігурації мережі, що дозволяє віддалений доступ та управління.

Переваги:

1. Зручність доступу: Пряме підключення до робітників IO усуває мережеві бар'єри.
2. Безпека: Забезпечує безпеку зв'язку та захищає конфіденційність даних.
3. Масштабованість та гнучкість: ефективно керує кількома робочими процесорами в різних середовищах.

IO мережа:

The IO Мережавикористовує мережеву архітектуру VPN для забезпечення надзвичайно низької затримки комунікації між вузлами antMiner.

Характеристики мережі Mesh VPN:

1. Децентралізоване підключення: Порівняно з традиційними моделями типу "hub-and-spoke", мережева VPN дозволяє прямі з'єднання між вузлами, покращуючи резервність, стійкість до відмов та розподіл навантаження за допомогою мультишляхової передачі даних.
2. Переваги: міцний опір відмові вузлів, хороша масштабованість, зменшена затримка та оптимізоване розподіл трафіку.

Переваги для io.net:

1. Прямі підключення зменшують затримку у комунікації, покращуючи продуктивність додатків.
2. Відсутність одного точкового відмови забезпечує продовження роботи мережі навіть у випадку відмови одного вузла.
3. Покращує захист конфіденційності користувача шляхом ускладнення відстеження та аналізу даних.
4. Легке додавання нових вузлів без впливу на продуктивність мережі.
5. Забезпечує спільне використання ресурсів та ефективну обробку між вузлами.

Джерело:Io.net

Огляд економіки токенів

Токен $IO планується випустити у другому кварталі 2024 року як місцева криптовалюта та токен протоколу io.net, призначений для обслуговування стартапів з штучного інтелекту, розробників та постачальників графічних процесорів в екосистемі IO, надаючи ряд функцій для спрощення процесів оплати, винагороди за внесок та полегшення ефективних транзакцій обчислювальних завдань.

Для стартапів з штучного інтелекту та розробників:

1. Кластерні платежі: токени $IO спрощують процес оплати для розгортання кластеру та обчислювальних завдань.
2. Шлюз Інференції моделі: Кожна інференційна модель вимагає мікротрансакцію в токенах $IO.
3. Бали IOSD: службовий токен, прив'язаний до долара США, створений шляхом спалювання токенів $IO, використовується для оплати мережевих комісій.

Для постачальників:

1. Винагороди за GPU: Забезпечує винагороду за внесок GPU, включаючи оплату за час оренди та стимули за розміщення інференції моделі в мережі під час простою.

Io.net використовує двохтокенну систему $IO та IOSD, які прив'язані до долара США, щоб забезпечити стабільні витрати на транзакції. Генерація IOSD досягається шляхом спалювання токенів $IO, процес контролюється чистими викидами для збереження балансу постачання.

Токеноміка та управління:

1. Економіка спалення та випуску: генерує $IOSD шляхом спалювання $IO, підтримуючи щомісячне статичне постачання $IO, кориговане на основі використання мережі.
2. Механізм чистки викидів: налаштовує видавання токенів $IO на основі спалення IOSD, що дозволяє протоколу продовжувати надавати нагороди $IO.
3. Механізм управління: Токени $IO виконують функцію токенів управління, власники яких впливають на критичні рішення мережі через стейкінг, охоплюючи аспекти, такі як налаштування комісій та впровадження нових функцій.

Огляд цілей та принципів дизайну:

1. io.net має на меті з'єднати глобальні ресурси GPU, підтримуючи обчислювальні завдання для штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML), сприяючи зростанню мережі та збалансованому розвитку за допомогою механізмів стимулювання нативного активу.
2. Розподілити винагороду постачальникам GPU та надати бонусні бали для постійної активності інженерів з штучного інтелекту в мережі.
3. Дозвольте власникам токенів голосувати за ключові мережеві рішення, що сприяє впровадженню децентралізованих управлінських структур.
4. Дозволяє власникам токенів $IO розміщувати інвестиції на вузли операторів або користувачів, отримуючи свою частку винагороди.
5. Під час початкового етапу мережі буде стягуватися комісія у розмірі 5%, отримані кошти використовуватимуться для спалювання токенів $IO або надання доларових стимулів з метою підтримки розширення мережі та підвищення участі користувачів.

Аналіз конкурентоспроможності продукту

У домені Web3 з'являється безліч додатків на ринку обчислювальної техніки, серед яких виділяютьсяAkash, Рендер, Nosana, Clore.ai, Inferx, Aioz, Fluence Labs, та GPU.NET. Незважаючи на жорстку конкуренцію на ринку, Io.net швидко здобула велику увагу в галузі, завдяки оцінці в $1 мільярд, завдяки $30 мільйонів піднятив своєму раунді фінансування серії A від провідних установ, таких як Hack VC, Solana Labs та криптовалютна біржа OKX. В області DePIN Io.net виділяється своєю провідною класною технологією. Ця інноваційна функція дозволяє Io.net об'єднати кілька комп'ютерів в потужний суперкомп'ютер, зробивши його тількисервіс, здатний будувати децентралізовані кластери великого масштабу, надаючи важливу перевагу для розробки складних рішень з штучного інтелекту.

Джерело:Suyo on X

У 2023 році Io.net отримало значне визнання на Inventions Asia Awards, виділяючись серед понад 110 проектів з усієї Азії. З початку 2024 року Io.netпродемонструвавзначне зростання та залученість, з чергою від понад 100 000 GPU, які надають понад 14 000 годин обчислювальних послуг. Мережа зареєструвала понад 20 000 GPU та успішно побудувала понад 650 кластерів.

Варто зауважити, що платформи, такі як Io.net та Akash, присвячені реформуванню традиційного хмарного обчислення у децентралізований спосіб, але вони акцентують увагу на різних галузевих сегментах. У той час як мережа Akash надає широкий ринок хмарних ресурсів за допомогою технології контейнерів, Io.net фокусується на наданні високопродуктивних обчислювальних послуг GPU для потреб штучного інтелекту та машинного навчання, з унікальними можливостями кластерів.

Крім того, Фонд мережі Render зобов'язався виділити 300K RNDR зі своїх загальних 1,14 млн RNDR для нових операторів вузлів GPU, з Io.net бути першим партнером в цій ініціативі.

Бикові фундаментальні фактори

1. Io.net встановив міцні партнерські відносини з Render Network та Solana, останній був обраний ідеальним вибором для проекту DePIN через його високу пропускну здатність та низькі комісійні витрати, як це відображено в звіті Messari 2024. Також він співпрацював з Filecoin, відкриваючи нові джерела доходу для постачальників децентралізованого сховища, підвищуючи при цьому застосування штучного інтелекту. Перед цією співпрацею Io.net вже отримав пожертву апаратного забезпечення від 1500 учасників Filecoin.
2. Команда включає Анжелу Ї, співзасновницю консалтингової фірми для проекту Filecoin та випускницю Гарварду, а також Торі Грін, головного оперативного директора з понад 20-річним досвідом у венчурному капіталі та виконавчих посадах.
3. Io.net готовий стати значною силою в галузі DePIN і вважається одним із найбільш очікуваних запусків проекту першого кварталу. Це єдиний проект, здатний агрегувати ресурси GPU з усього світу в єдиний розподілений кластер, що надає користувачам послуги миттєвого доступу.
4. Оскільки вартість обчислювальних ресурсів продовжує зростати, Io.net має на меті зменшити витрати на оренду потужностей GPU/CPU, що є важливим для масштабованості штучного інтелекту та машинного навчання. Темпи зростання попиту на обчислювальні ресурси перевищують темпи зростання пропозиції, що свідчить про все більше розширення розриву між попитом та пропозицією.
5. Очікується, що до 2030 року особливо попит на обчислювальні ресурси, необхідні для тренування моделей, стане великим ринком, який може скласти 1% вВП США.

Негативні фундаментальні фактори

1. Децентралізований ринок обчислень стає все більш конкурентним, з досвідченими проєктами, такими як Akash Network, та з новими проєктами, що постійно входять на ринок. Інтенсивна конкуренція може вплинути на здатність Io.net утримувати користувачів.
2. Існують значні технічні виклики у великомасштабному створенні та управлінні децентралізованими кластерами.
3. Незважаючи на зростаючий інтерес до децентралізованих рішень у галузі обчислень, широке впровадження все ще знаходиться на початкових етапах. Повільні темпи прийняття серед стартапів зі штучного інтелекту, розробників та постачальників GPU можуть обмежити зростання.
4. Правові зміни в криптовалюті та децентралізованих мережах, а також використання стабільної монети $IOSD, можуть привернути увагу регуляторів.
5. Система з двома токенами, включаючи $IO та $IOSD, може бути занадто складною для користувачів.

Висновок

io.net готовий засяяти на перспективному ринку обчислень штучного інтелекту, підтриманий не лише кваліфікованою технічною командою, а й відомими суб'єктами, такими як Multicoin Capital, Solana Ventures, OKX Ventures, Aptos Labs, Delphi Digital та інші. З урахуванням поточної ситуації та надходження майбутнього токену ми вважаємо, що це проект, який варто уважно контролювати, але ми завжди нагадуємо інвесторам про обережність.

Disclaimer：

1. Ця стаття розміщена з [ Panewslab]. Переслати оригінальний заголовок‘io.net звіт: режим DePIN вирішує проблему з ресурсами GPU, чи може він розпочати нову еру застосування штучного інтелекту?’. Усі авторські права належать оригінальному автору [0xGreythorn]. Якщо є зауваження до цього перевидання, будь ласка, зв'яжіться з Gate Learnкоманда, і вони швидко з цим впораються.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно тими, хто їх автор, і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Переклади статті на інші мови виконуються командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонені.