Переслати оригінальний заголовок «【Нянченський посібник】Ознайомтеся з io.net, платформою GPU-інтернету, в одній статті, обов'язково перегляньте негативні та гірничі аспекти».

1. io.net Вступне введення

1. Попит на обчислення штучного інтелекту зростає експоненційно. Попит на обчислення штучного інтелекту зростає з захоплюючою швидкістю, і попит нестямний. Крім того, до 2023 року дохід дата-центрів, які обробляють завантаження роботи зі штучним інтелектом, перевищить 100 мільярдів доларів США, і навіть у найбільш консервативних випадках попит на штучний інтелект все ще перевищує можливості поставки чіпів.

Під час періодів високих процентних ставок та дефіциту капіталу нові центри обробки даних, які здатні розміщувати таке обладнання, потребують значних початкових інвестицій. Ключовою проблемою є те, що високопродуктивні чіпи, такі як NVidia A100 та H100, мають обмеження виробництва. Хоча продуктивність GPU постійно покращується, а витрати постійно зменшуються, фізичний процес виробництва не прискорюється достатньо швидко, а дефіцит сировини, компонентів та виробничих можливостей обмежив темпи розвитку.

1. Протиріччя централізованих апаратних ресурсів стає все більш помітним. У історії обчислень програмні фреймворки та шаблони проектування самостійно формуються навколо доступної на ринку конфігурації апаратного забезпечення. Більшість фреймворків та бібліотек, які використовуються для розробки штучного інтелекту, в значній мірі залежать від централізованих апаратних ресурсів, але протягом останнього десятиліття було зроблено значний прогрес у розподілі робочих навантажень по географічно розподілених апаратних платформах.

2. Розподілений режим апаратного навантаження має очевидні переваги

(1) Апаратне забезпечення не підпадає під поточні обмеження ланцюга поставок;

(2) Повністю використовуйте наявні ресурси GPU;

(3) Розподілені навантаження зменшують централізовану залежність.

1. Це все більше стає у центр уваги останніх інвестиційних тенденцій на ринку.

DePIN швидко став популярним як одна з ключових наративів, особливо на Solana. З проектами, такими як Render та Helium, які досягають значних успіхів, варто вивчати проекти, пов'язані з DePIN та штучним інтелектом. Окрім великої кількості проектів зі штучним інтелектом, які недавно з'явилися як меми, на ринку також є сильні учасники, такі як Bittensor, Render, Arkham та інші з попереднього раунду, а найпопулярнішим останнім часом єio.net!

Під продовженим новим максимумом BTC сектор штучного інтелекту відновився після тижня консолідації. За часовим масштабом майже півроку токени різних проектів у секторі штучного інтелекту продовжують зростати, а WLD, RNDR, AGIX, FET та інші токени зросли у декілька разів. І в цьому місяці, починаючи з початку лютого, у секторі штучного інтелекту менше ніж за два тижні з'явилося велике число нових проектів зі збільшенням токенів більше ніж у п'ять разів, або навіть десятки разів.

Depin+AI+Sol Екосистема = Найкраще поєднання 2024 року, головний геройio.net

2. Вступ до проекту io.net

io.net - децентралізована обчислювальна мережа, яка підтримує розробку, виконання та масштабування ML-додатків на блокчейні Solana. Вона поєднує мільйони графічних процесорів для створення найбільшого в світі кластеру графічних процесорів.DePIN.io.netоб'єднує невикористані ресурси, такі як незалежні дата-центри, криптовалютні майнери та відеокарти від криптопроєктів, таких як Filecoin та Render, щоб вирішити цю проблему. Ці ресурси об'єднуються в Децентралізовану фізичну інфраструктурну мережу (DePIN), що дозволяє інженерам отримувати значну обчислювальну потужність в системі, яка є доступною, налаштовуваною, ефективною за вартістю та легкою в імплементації.

3. Практичний шляхio.net

io.net - це класичний приклад теорії DePIN: вона використовує механізм стимулювання токенів для структурного зниження вартості отримання та утримання постачальницьких ресурсів, а в кінцевому підсумку знижує витрати для кінцевого споживача. Мережа агрегує велику кількість різних графічних процесорів у спільний пул для використання розробниками штучного інтелекту та компаніями. На сьогодні ця мережа включає тисячі графічних процесорів з дата-центрів, шахт та пристроїв для споживачів.

io.net використовує потенціал апаратного забезпечення по всьому світу, розгортаючи на ньому спеціалізовану мережу та координаційний рівень, щоб створити високомасштабний інтернет для GPU. Мережа використовує Ray, Ludwig, Kubernetes та різноманітні інші відкриті розподілені обчислювальні фреймворки, що дозволяють командам інженерів та операційного персоналу машинного навчання вносити незначні зміни в мережу GPU для масштабування їхніх навантажень. Кластери можуть бути запущені за потреби для обробки навантажень паралельно на GPU io.net, а ці бібліотеки використовуються для управління координацією, плануванням, терплячістю до відмов та масштабуванням.

4. Унікальні переваги io.net

io.net має унікальну перевагу в збереженні легких активів та зменшенні маргінальних витрат на обслуговування будь-якого встановленого клієнта майже до нуля, встановлюючи при цьому прямий зв'язок як з постачальниками, так і з попитом на ринку. Вони перебувають в вигідному положенні для обслуговування тисяч нових підприємств, які потребують використання графічних процесорів для створення конкурентоспроможної продукції, з якою кожен буде взаємодіяти у майбутньому.

5. Основні функції платформи io.net

1. Децентралізована мережа обчислень: io.net використовує децентралізований режим обчислень, розподіляючи обчислювальні ресурси по всьому світу для покращення обчислювальної ефективності та стабільності.

2. Доступ за низьку вартість: Порівняно з традиційними централізованими сервісами, io.net Cloud надає більш низькі витрати на доступ, що дозволяє більшій кількості інженерів та дослідників машинного навчання отримати обчислювальні ресурси.

3. Розподілений хмарний кластер: Платформа пропонує розподілений хмарний кластер. Користувачі можуть вибирати відповідні обчислювальні ресурси відповідно до своїх потреб та призначати завдання для обробки на різних вузлах.

4. Підтримка завдань машинного навчання: io.net Cloud призначений для надання обчислювальних ресурсів для інженерів з машинного навчання, що полегшує їм виконання завдань, таких як навчання моделей та обробка даних.

6. Як отримати Airdrops

1. Один полягає в наданні обчислювальної потужності GPU (машинний майнінг).

2. Ще один спосіб - це надання обчислювальної потужності ЦП для заробітку балів. За словами засновника проекту, io.net буде випущено 28 квітня цього року. Конкретні правила балів ще не оприлюднено, і винагороду за бали наразі неможливо перевірити, наразі проект знаходиться на стадії сліпого майнінгу.

7. io.net Технологічний Прогрес

Наразі io.net зробив гарні успіхи:

• Це децентралізований AWS для навчання ML (навчання машин) на графічних процесорах.
• Він забезпечує миттєвий, бездозвільний доступ до глобальної мережі GPU та CPU, яка вже онлайн.
• У них є 25 000 вузлів; їхні технології можуть об'єднувати хмари GPU разом.
• Воно може зекономити 90% витрат на обчислення для стартапів зі штучним інтелектом великого масштабу.
• Він інтегрований з Render та Filecoin.
• Це базується на Solana.

8. io.net Фазовий план

• io.net запустить першу фазу програми нагород за бали 1 березня, очікується запуск токенів IO до кінця квітня. Цей план називається Ігнішн та триватиме до 28 квітня. План буде винагороджувати бали на основі GPU, наданих користувачем мережі.
• Коли його запитали, чи будуть бонусні бали конвертуватися в основний токен IO io.net, засновник та генеральний директор io.net Ахмад Шадід відмовився коментувати, але сказав, що очікується, що токен буде запущений 28 квітня.
• io.net заявив, що майбутня програма винагороди Ignition - це перший крок дляio.netдеколонізувати та передати управління спільноті.

9. Команда засновників io.net

10. Інвестори io.net

11. Фінансова ситуація io.net

6 березня 2024 року протокол DePIN Solana io.net оголосив про завершення раунду фінансування серії A на суму $30 мільйонів. io.net заявив, що зібрані кошти будуть використані для побудови найбільшої у світі децентралізованої мережі GPU та вирішення проблеми нестачі обчислень штучного інтелекту. У інвестиціях взяв участь Multicoin Capital. Партнер Multicoin Capital Шайон Сенгупта написав статтю, пояснюючи, чому він інвестував у io.net.

Наразі офіційне оголошення вказує лише на інвесторів серії A. Головне інвестування було завершено 5 березня, збираючи 30 мільйонів доларів за оцінкою у 1 мільярд доларів. Інвестори включають: Hack VC*, Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Foresight Ventures, Animoca Brands, Continue Capital, Solana Ventures, Aptos, LongHash Ventures, SevenX Ventures, ArkStream Capital, MH Ventures, OKX Ventures, Amber Group, Modular Capital, Mo Shaikh, Avery Ching, Yat Siu, Jin Kang, Anatoly Yakovenko, та Sebastien Borget.

12. Короткий огляд проекту io.net

(1) Щодо філософії платформи: io.net - це передова децентралізована обчислювальна мережа, яка пропонує інженерам машинного навчання можливість доступу до розподілених хмарних кластерів за відносно невеликими витратами. Запуск цієї платформи надає користувачам більше вибору, дозволяючи їм обчислювати та обробляти дані більш економічним та ефективним способом.

(2) На кшталт інвестиційної вартості: поява io.net заповнює прогалину в галузі децентралізованого обчислення, надаючи користувачам новий та потенційно потужний спосіб обчислення. Оскільки галузі штучного інтелекту та машинного навчання продовжують розвиватися, збільшується і попит на обчислювальні ресурси.io.netмає високий ринковий потенціал та цінність.

(3) Щодо інституційної сили: участь беруть багато провідних установ, включаючи відомих лідерів галузі, які взяли участь у цьому фінансуванні, зокрема засновник Solana Анатолій Яковенк, засновник Aptos Мо Шейх та Евері Чінг, Ят Сю з Animoca Brands, Себастьєн Борже з Sandbox та Джин Канг з Perlone Capital.

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття публікується з [GateКриптосфера Всезнайка]. Переслати оригінальний заголовок '【保姆级攻略】一篇文章读懂GPU互联网io.net，空头+挖矿 必看'. Усі авторські права належать оригінальному автору [Шахтарський дядько]. Якщо є зауваження до цього повторного друку, будь ласка, зв'яжіться з Gate Learnкоманда, і вони оперативно займуться цим.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Переклади статті на інші мови здійснює команда Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонено.