Ausführliche Erklärung des neuen Projekts io.net von Binance Launchpool: Globale GPU-Ressourcen verbinden, um die Zukunft des maschinellen Lernens neu zu gestalten

Originalquelle: Chain Tea House

1. Projekteinführung

io.net ist ein verteiltes GPU-System, das auf Solana, Render, Ray und Filecoin basiert und darauf abzielt, verteilte GPU-Ressourcen zu nutzen, um Rechenherausforderungen in den Bereichen KI und maschinelles Lernen zu lösen.

io.net löst das Problem unzureichender Rechenressourcen, indem es nicht ausgelastete Rechenressourcen wie unabhängige Datenrechenzentren, Kryptowährungs-Miner und redundante GPUs aus Kryptoprojekten wie Filecoin und Render zusammenfasst, sodass Ingenieure problemlos auf viel Rechenleistung zugreifen können ein anpassbares und kostengünstiges System.

Darüber hinaus führt io.net ein verteiltes physisches Infrastrukturnetzwerk (DEPIN) ein, das Ressourcen verschiedener Anbieter kombiniert, um Ingenieuren den Zugriff auf große Mengen an Rechenleistung auf anpassbare, kostengünstige und einfach zu implementierende Weise zu ermöglichen.

io Cloud verfügt mittlerweile über mehr als 95.000 GPUs und mehr als 1.000 CPUs und ermöglicht so eine schnelle Bereitstellung, Auswahl an Hardware, Geolokalisierung und transparente Zahlungsprozesse.

2. Kernmechanismus

2.1 Zentralisierte Ressourcenaggregation

Die dezentrale Ressourcenaggregation von io.net ist eine seiner Kernfunktionen, die es der Plattform ermöglicht, verteilte GPU-Ressourcen auf der ganzen Welt zu nutzen, um die notwendige Rechenunterstützung für KI- und maschinelle Lernaufgaben bereitzustellen. Das Ziel dieser Ressourcenaggregationsstrategie besteht darin, die Ressourcennutzung zu optimieren, Kosten zu senken und eine breitere Zugänglichkeit bereitzustellen.

Das Folgende ist eine detaillierte Einführung:

2.1.1 Vorteile

Kosteneffizienz: Durch die Nutzung nicht ausgelasteter GPU-Ressourcen auf dem Markt ist io.net in der Lage, Rechenleistung zu geringeren Kosten als herkömmliche Cloud-Dienste bereitzustellen. Dies ist besonders wichtig für datenintensive KI-Anwendungen, da diese häufig große Mengen an Rechenressourcen erfordern und herkömmliche Ansätze kostspielig sein können. Skalierbarkeit und Flexibilität: Das dezentrale Modell ermöglicht es io.net, seinen Ressourcenpool einfach zu erweitern, ohne auf einen einzelnen Anbieter oder ein einziges Rechenzentrum angewiesen zu sein. Dieses Modell bietet Benutzern die Flexibilität, die Ressourcen auszuwählen, die ihren Missionsanforderungen am besten entsprechen.

2.1.2 Funktionsprinzip

Vielfalt an Ressourcenquellen: io.net bündelt GPU-Ressourcen aus mehreren Quellen, darunter unabhängige Rechenzentren, einzelne Kryptowährungs-Miner und überschüssige Ressourcen, die an anderen Krypto-Projekten wie Filecoin und Render teilnehmen. Technische Umsetzung: Die Plattform nutzt Blockchain-Technologie zur Verfolgung und Verwaltung dieser Ressourcen, um Transparenz und Fairness bei der Ressourcenzuteilung zu gewährleisten. Die Blockchain-Technologie trägt auch dazu bei, die Verteilung von Zahlungen und Anreizen an Benutzer zu automatisieren, die zusätzliche Rechenleistung zum Netzwerk beitragen.

2.1.3 Spezifische Schritte

Ressourcenerkennung und -registrierung: Ressourcenanbieter (z. B. GPU-Besitzer) registrieren ihre Geräte bei der io.net-Plattform. Die Plattform überprüft die Leistung und Zuverlässigkeit dieser Ressourcen, um sicherzustellen, dass sie bestimmte Standards und Anforderungen erfüllen. Ressourcenpooling: Verifizierte Ressourcen werden dem globalen Ressourcenpool hinzugefügt und können von Plattformbenutzern gemietet werden. Die Verteilung und Verwaltung von Ressourcen erfolgt automatisch über Smart Contracts und sorgt so für Transparenz und Effizienz des Prozesses. Dynamische Ressourcenzuweisung: Wenn ein Benutzer eine Rechenaufgabe initiiert, weist die Plattform Ressourcen basierend auf den Anforderungen der Aufgabe (z. B. Rechenleistung, Speicher, Netzwerkbandbreite usw.) dynamisch zu. Die Ressourcenzuweisung erfolgt unter Berücksichtigung der Kosteneffizienz und des geografischen Standorts, wodurch die Geschwindigkeit und Kosten der Aufgabenausführung optimiert werden.

2.2 Duales Token-Wirtschaftssystem

Das Dual-Token-Wirtschaftssystem von io.net ist eines der Kernmerkmale seines Blockchain-Netzwerks, das darauf ausgelegt ist, Anreize für Netzwerkteilnehmer zu schaffen und die Effizienz und Nachhaltigkeit des Plattformbetriebs sicherzustellen. Dieses System besteht aus zwei Token: $IO und $IOSD, von denen jeder eine einzigartige Rolle spielt. Der Aufbau und die Funktionen dieses Wirtschaftssystems werden im Folgenden ausführlich beschrieben.

2.2.1 $IO-Token

$IO ist das primäre funktionale Token der io.net-Plattform und wird für eine Vielzahl von Netzwerktransaktionen und -vorgängen verwendet. Zu seinen Hauptanwendungen gehören:

Zahlungen und Gebühren: Benutzer verwenden IO-Dollar, um das Leasing von Computerressourcen, einschließlich der Nutzung von GPUs, zu bezahlen. Darüber hinaus werden IO-Dollar zur Bezahlung verschiedener Dienste und Gebühren im Netzwerk verwendet. Ressourcenanreize: $IO-Token werden als Belohnung an Benutzer ausgegeben, die GPU-Rechenleistung bereitstellen oder sich an der Wartung des Netzwerks beteiligen, um sie zu ermutigen, weiterhin Ressourcen bereitzustellen. Governance: Inhaber von $IO-Token können an den Governance-Entscheidungen der io.net-Plattform teilnehmen, einschließlich Stimmrechten, die sich auf die zukünftige Entwicklungsrichtung und Richtlinienanpassungen der Plattform auswirken.

2.2.2 $IOSD-Token

$IOSD ist ein an den US-Dollar gekoppelter Stablecoin, der einen stabilen Wertspeicher und ein Transaktionsmedium für die io.net-Plattform bieten soll. Die Hauptfunktionen sind wie folgt:

Stabiler Wert: Der Wert von $IOSD ist 1:1 an den US-Dollar gekoppelt und bietet Benutzern eine Zahlungsmethode, die Schwankungen auf dem Kryptomarkt vermeidet. Einfache Transaktionen: Benutzer können $IOSD verwenden, um Plattformgebühren wie Rechenressourcen zu bezahlen und so die Stabilität und Vorhersehbarkeit des Transaktionswerts sicherzustellen. Gebührenabdeckung: Bestimmte Netzwerkbetriebs- oder Transaktionsgebühren können mit $IOSD bezahlt werden, was den Gebührenabrechnungsprozess vereinfacht.

2.2.3 Funktionsmechanismus des Dual-Token-Systems

Das Dual-Token-System von io.net interagiert auf verschiedene Weise, um den Betrieb und das Wachstum des Netzwerks zu unterstützen:

Anreize für Ressourcenanbieter: Ressourcenanbieter (z. B. GPU-Besitzer) erhalten IO-Dollar-Token als Gegenleistung dafür, dass sie ihre Geräte zum Netzwerk bereitstellen. Diese Token können zum weiteren Kauf von Rechenressourcen verwendet oder auf dem Markt gehandelt werden. Gebührenzahlung: Benutzer zahlen für Computerressourcen mit $IO oder $IOSD. Wählen Sie $IOSD, um die Risiken zu vermeiden, die mit der Volatilität der Kryptowährung einhergehen. Anreize für wirtschaftliche Aktivitäten: Durch die Verbreitung und Nutzung von $IO und $IOSD kann die io.net-Plattform wirtschaftliche Aktivitäten stimulieren und die Liquidität und Beteiligung des Netzwerks erhöhen. Governance-Beteiligung: Der $IO-Token fungiert auch als Governance-Token und ermöglicht es den Inhabern, an den Governance-Prozessen der Plattform teilzunehmen, beispielsweise an Vorschlägen und Abstimmungsentscheidungen.

2.3 Dynamische Ressourcenzuweisung und -planung

Die dynamische Ressourcenzuweisung und -planung von io.net ist eine der Kernfunktionen der Plattform. Der Schlüssel liegt in der effizienten Verwaltung und Optimierung der Nutzung von Computerressourcen, um den unterschiedlichen Computeranforderungen der Benutzer gerecht zu werden. Dieses System nutzt Intelligenz und Automatisierung, um sicherzustellen, dass Rechenaufgaben auf den am besten geeigneten Ressourcen ausgeführt werden können und gleichzeitig die Ressourcennutzung und -leistung maximiert werden.

Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Beschreibung jedes Aspekts dieses Mechanismus:

2.3.1 Dynamischer Ressourcenzuweisungsmechanismus

1. Ressourcenidentifizierung und -klassifizierung:

Wenn ein Ressourcenanbieter seine GPU oder andere Computerressourcen mit der io.net-Plattform verbindet, identifiziert und kategorisiert das System diese Ressourcen zunächst. Dazu gehört die Bewertung seiner Leistungskennzahlen wie Verarbeitungsgeschwindigkeit, Speicherkapazität, Netzwerkbandbreite usw. Diese Ressourcen werden dann zur dynamischen Bereitstellung entsprechend den Anforderungen verschiedener Aufgaben markiert und archiviert.

2. Nachfrageanpassung:

Wenn Benutzer Rechenaufgaben an io.net übermitteln, müssen sie die Anforderungen der Aufgabe angeben, z. B. erforderliche Rechenleistung, Speichergröße, Budgetbeschränkungen usw. Das Planungssystem der Plattform analysiert diese Anforderungen und wählt passende Ressourcen aus dem Ressourcenpool aus.

3. Intelligenter Planungsalgorithmus:

Fortschrittliche Algorithmen werden verwendet, um den übermittelten Aufgaben automatisch die am besten geeigneten Ressourcen zuzuordnen. Diese Algorithmen berücksichtigen die Leistung der Ressource, die Kosteneffizienz, den geografischen Standort (um die Latenz zu reduzieren) und die spezifischen Präferenzen des Benutzers. Das Planungssystem überwacht außerdem den Echtzeitstatus von Ressourcen, wie z. B. Verfügbarkeit und Auslastungsbedingungen, um die Ressourcenzuteilung dynamisch anzupassen.

2.3.2 Planung und Ausführung

1. Aufgabenwarteschlange und Prioritätsverwaltung:

Alle Aufgaben werden basierend auf Priorität und Übermittlungszeit in die Warteschlange gestellt. Das System verarbeitet Aufgabenwarteschlangen nach voreingestellten oder dynamisch angepassten Prioritätsregeln. Auf dringende Aufgaben oder Aufgaben mit hoher Priorität kann schnell reagiert werden, während langfristige oder kostensensible Aufgaben möglicherweise zu kostengünstigen Zeiten ausgeführt werden.

2. Fehlertoleranz und Lastausgleich:

Das dynamische Ressourcenzuteilungssystem umfasst einen fehlertoleranten Mechanismus, um sicherzustellen, dass Aufgaben selbst beim Ausfall einiger Ressourcen reibungslos auf andere fehlerfreie Ressourcen migriert werden können, um sie weiterhin auszuführen. Die Load-Balancing-Technologie sorgt dafür, dass keine einzelne Ressource überlastet wird und optimiert die Leistung des gesamten Netzwerks durch die richtige Verteilung der Aufgabenlasten.

3. Überwachen und anpassen:

Das System überwacht kontinuierlich den Ausführungsstatus aller Aufgaben und den Betriebsstatus der Ressourcen. Dazu gehört die Echtzeitanalyse wichtiger Leistungsindikatoren wie Aufgabenfortschritt und Ressourcenverbrauch. Basierend auf diesen Daten kann das System die Ressourcenzuteilung automatisch neu anpassen, um die Effizienz der Aufgabenausführung und die Ressourcennutzung zu optimieren.

2.3.3 Benutzerinteraktion und Feedback

Transparente Benutzeroberfläche: io.net bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, über die Benutzer problemlos Aufgaben übermitteln, den Aufgabenstatus anzeigen und Anforderungen oder Prioritäten anpassen können. Feedback-Mechanismus: Benutzer können Feedback zu den Ergebnissen der Aufgabenausführung geben, und das System passt die Ressourcenzuweisungsstrategie für zukünftige Aufgaben basierend auf dem Feedback an, um den Benutzeranforderungen besser gerecht zu werden.

3. Systemarchitektur

3.1 IO-Cloud

IO Cloud wurde entwickelt, um die Bereitstellung und Verwaltung dezentraler GPU-Cluster zu vereinfachen und Ingenieuren und Entwicklern für maschinelles Lernen einen skalierbaren und flexiblen Zugriff auf GPU-Ressourcen ohne große Hardware-Investitionen zu ermöglichen. Diese Plattform bietet ein ähnliches Erlebnis wie herkömmliche Cloud-Dienste, jedoch mit den Vorteilen eines dezentralen Netzwerks.

Höhepunkte:

Skalierbarkeit und Wirtschaftlichkeit: Entwickelt als kostengünstigste GPU-Cloud, die die Kosten für KI-/ML-Projekte um bis zu 90 % senkt. Integration mit IO SDK: Verbessern Sie die Leistung von KI-Projekten durch nahtlose Integration, um eine einheitliche, leistungsstarke Umgebung zu schaffen. Globale Abdeckung: Verteilte GPU-Ressourcen zur Optimierung von maschinellen Lerndiensten und Inferenz, ähnlich einem CDN. RAY Framework-Unterstützung: Verwenden Sie das RAY Distributed Computing Framework für die skalierbare Python-Anwendungsentwicklung. Exklusive Funktion: Bietet privaten Zugriff auf das OpenAI ChatGPT-Plug-in für die einfache Bereitstellung von Trainingsclustern. Krypto-Mining-Innovation: Ziel ist es, das Krypto-Mining durch die Unterstützung von Ökosystemen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu revolutionieren.

3.2 IO-Arbeiter

IO Worker sollen die Bereitstellungsvorgänge für WebApp-Benutzer vereinfachen und optimieren. Dazu gehören Benutzerkontenverwaltung, Echtzeit-Aktivitätsüberwachung, Temperatur- und Stromverbrauchsverfolgung, Installationsunterstützung, Wallet-Management, Sicherheit und Rentabilitätsanalysen.

Höhepunkte:

Mitarbeiter-Homepage: Bietet ein Dashboard zur Echtzeitüberwachung angeschlossener Geräte mit der Möglichkeit, Geräte zu löschen und umzubenennen. Gerätedetailseite: Zeigt eine umfassende Geräteanalyse an, einschließlich Datenverkehr, Verbindungsstatus und Arbeitsverlauf. Seite „Einnahmen und Prämien“: Verfolgen Sie Einnahmen und Arbeitsverlauf. Transaktionsdetails sind auf SOLSCAN verfügbar. Seite „Neues Gerät hinzufügen“: Vereinfacht den Geräteverbindungsprozess und ermöglicht eine schnelle und einfache Integration.

3.3 IO-Explorer

IO Explorer ist als umfassende Plattform konzipiert, die Benutzern tiefe Einblicke in die Abläufe des io.net-Netzwerks bietet, ähnlich wie Blockchain Explorer Transparenz bei Blockchain-Transaktionen bietet. Sein Hauptziel besteht darin, Benutzern die Überwachung, Analyse und das Verständnis der Details der GPU-Cloud zu ermöglichen und so eine vollständige Transparenz der Netzwerkaktivitäten, Statistiken und Transaktionen zu gewährleisten und gleichzeitig die Privatsphäre sensibler Informationen zu schützen.

Vorteil:

Browser-Homepage: Bietet Einblicke in das Angebot, verifizierte Anbieter, aktive Hardwaremengen und Marktpreise in Echtzeit. Seite „Cluster“: Zeigt öffentliche Informationen zu im Netzwerk bereitgestellten Clustern sowie Echtzeitmetriken und Abonnementdetails an. Geräteseite: Zeigt öffentliche Details der mit dem Netzwerk verbundenen Geräte an und bietet Echtzeitdaten und Transaktionsverfolgung. Cluster-Überwachung in Echtzeit: Bietet sofortige Einblicke in Cluster-Status, -Gesundheit und -Leistung und stellt sicher, dass Benutzer über die neuesten Informationen verfügen.

3.4 IO-SDK

IO-SDK ist die Basistechnologie von Io.net, abgeleitet von einem Zweig der Ray-Technologie. Es ermöglicht die parallele Ausführung von Aufgaben und die Verarbeitung verschiedener Sprachen und ist mit den wichtigsten Frameworks für maschinelles Lernen (ML) kompatibel, wodurch IO.NET flexibel und effizient für eine Vielzahl von Computeranforderungen ist. Dieses Setup, gepaart mit einem klar definierten Satz von Technologien, stellt sicher, dass IO.NET Portal die heutigen Anforderungen erfüllen und sich an zukünftige Änderungen anpassen kann.

Anwendungen mit mehrschichtiger Architektur

· Benutzeroberfläche: Dient dem Benutzer als visuelles Frontend, einschließlich der öffentlichen Website, des Clientbereichs und des GPU-Anbieterbereichs. Das Design ist intuitiv und benutzerfreundlich.

· Sicherheitsschicht: Gewährleistet Systemintegrität und -sicherheit, einschließlich Netzwerkschutz, Benutzerauthentifizierung und Aktivitätsprotokollierung.

· API-Schicht: Dient als Kommunikationsdrehscheibe für Websites, Anbieter und die interne Verwaltung und erleichtert den Datenaustausch und die Manipulation.

· Backend-Schicht: Der Kern des Systems, der Vorgänge wie Cluster-/GPU-Verwaltung, Kundeninteraktion und automatische Skalierung abwickelt.

· Datenbankschicht: speichert und verwaltet Daten, der Hauptspeicher wird für strukturierte Daten verwendet und der Cache wird für temporäre Daten verwendet.

· Aufgabenschicht: verwaltet asynchrone Kommunikation und Aufgaben, um die Effizienz der Ausführung und des Datenflusses sicherzustellen.

· Infrastrukturschicht: Infrastruktur, einschließlich GPU-Pools, Orchestrierungstools und Ausführungs-/ML-Aufgaben, ausgestattet mit leistungsstarken Überwachungslösungen.

3.5 IO-Tunnel

Nutzt die Reverse-Tunneling-Technologie, um eine sichere Verbindung vom Client zum Remote-Server herzustellen, sodass Techniker Firewalls und NATs für den Remote-Zugriff ohne komplexe Konfiguration umgehen können. Arbeitsablauf: IO Worker stellt eine Verbindung zu einem Zwischenserver (io.net-Server) her. Der io.net-Server lauscht dann auf Verbindungen von IO-Workern und Engineer-Maschinen und erleichtert so den Datenaustausch über Reverse-Tunneling.

Anwendung in io.net

Ingenieure stellen über den io.net-Server eine Verbindung zu IO-Workern her und vereinfachen so den Fernzugriff und die Verwaltung ohne Probleme bei der Netzwerkkonfiguration. Vorteile: Einfacher Zugriff: Direkter Zugriff auf IO Worker, wodurch Netzwerkbarrieren beseitigt werden. Sicherheit: Gewährleisten Sie geschützte Kommunikation und wahren Sie den Datenschutz. Skalierbarkeit und Flexibilität: Verwalten Sie mehrere IO-Worker in verschiedenen Umgebungen effizient.

3.6 IO-Netzwerk

IO Network verwendet eine Mesh-VPN-Architektur, um eine Kommunikation mit extrem geringer Latenz zwischen antMiner-Knoten zu ermöglichen.

Mesh-VPN-Netzwerk:

Dezentrale Konnektivität: Im Gegensatz zu herkömmlichen Hub-and-Spoke-Modellen verbinden Mesh-VPNs Knoten direkt und bieten so verbesserte Redundanz, Fehlertoleranz und Lastverteilung. Vorteile: Starke Widerstandsfähigkeit gegen Knotenausfälle, starke Skalierbarkeit, geringe Latenz und bessere Verkehrsverteilung.

Vorteile von io.net:

Direktverbindungen reduzieren die Latenz und optimieren die Anwendungsleistung. Es gibt keinen Single Point of Failure und das Netzwerk kann auch dann noch funktionieren, wenn ein einzelner Knoten ausfällt. Verbessern Sie die Privatsphäre der Benutzer, indem Sie die Datenverfolgung und -analyse schwieriger gestalten. Das Hinzufügen neuer Knoten hat keinen Einfluss auf die Leistung. Die gemeinsame Nutzung und Verarbeitung von Ressourcen zwischen Knoten ist effizienter.

4. $IO-Token

4.1 Grundgerüst des $IO-Tokens

1. Feste Versorgung:

Der maximale Vorrat an $IO-Tokens ist auf 800 Millionen festgelegt. Dieses Angebot soll die Stabilität des Token-Werts gewährleisten und eine Inflation verhindern.

2. Verteilung und Anreize:

Zunächst werden 300 Millionen IO-Token ausgegeben. Die verbleibenden 500 Millionen Token werden als Belohnung an Anbieter und deren Aktionäre verteilt, ein Prozess, der voraussichtlich 20 Jahre dauern wird. Die Belohnungen werden stündlich freigegeben und folgen einem abnehmenden Modell (beginnend mit 8 % im ersten Jahr, abnehmend um 1,02 % monatlich, etwa 12 % jährlich), bis die Gesamtausgabeobergrenze von 800 Millionen erreicht ist.

3. Zerstörungsmechanismus:

$IO nutzt ein programmatisches Token-Brennsystem, bei dem $IO-Token mit den von io.net aus dem IOG-Netzwerk generierten Einnahmen gekauft und verbrannt werden. Der Zerstörungsmechanismus passt das Ausmaß der Zerstörung an den Preis von $IO an und erzeugt so einen deflationären Druck auf den Token.

4.2 Gebühren und Leistungen

Nutzungsgebühr:

io.net erhebt von Nutzern und Anbietern verschiedene Gebühren, darunter Buchungsgebühren und Zahlungsgebühren bei der Reservierung von Rechenleistung. Diese Gebühren sollen die finanzielle Gesundheit des Netzwerks aufrechterhalten und den Marktfluss von IO-Dollar unterstützen.

Gebühr:

Für Zahlungen in USDC fällt eine Gebühr von 2 % an und für Zahlungen in IO $ fallen keine Gebühren an.

Lieferantengebühren:

Ähnlich wie Nutzer sind Lieferanten verpflichtet, bei Erhalt von Zahlungen entsprechende Gebühren zu zahlen, einschließlich Buchungsgebühren und Zahlungsgebühren.

4.3 Ökosystem

GPU-Mieter (auch als Benutzer bekannt), z. B. Ingenieure für maschinelles Lernen, die GPU-Rechenleistung im IOG-Netzwerk erwerben möchten. Diese Ingenieure können $IO verwenden, um GPU-Cluster und Cloud-Gaming-Instanzen bereitzustellen und Unreal Engine 5 (und ähnliche) Pixel-Streaming-Anwendungen zu erstellen. Zu den Benutzern zählen auch einzelne Verbraucher, die serverlose Modellinferenzen auf BC8.ai sowie den Hunderten von Anwendungen und Modellen durchführen möchten, die io.net in Zukunft hosten wird. GPU-Besitzer (auch als Anbieter bekannt), wie unabhängige Rechenzentren, Krypto-Mining-Farmen und professionelle Miner, möchten ungenutzte GPU-Rechenleistung im IOG-Netzwerk nutzen und davon profitieren. IO-Coin-Inhaber (auch als Community bekannt) beteiligen sich an der Bereitstellung kryptoökonomischer Sicherheit und Anreizen zur Koordinierung gegenseitiger Vorteile und Nachteile zwischen den Parteien, um das Wachstum und die Akzeptanz des Netzwerks zu fördern.

4.4 Spezifische Zuordnung

Community: Dieser Teil der Token macht 50 % der Gesamtverteilung aus und wird hauptsächlich zur Belohnung von Community-Mitgliedern sowie zur Förderung der Plattformteilnahme und des Plattformwachstums verwendet. F&E-Ökosystem: 16 %, verwendet zur Unterstützung der F&E-Aktivitäten und des Ökosystemaufbaus der Plattform, einschließlich Partnern und Drittentwicklern. Anfängliche Hauptmitwirkende: 11,3 %, belohnt Teammitglieder, die in den frühen Phasen der Plattform wichtige Beiträge geleistet haben. Frühe Unterstützer: Seed: 12,5 %, dieser Teil der Token wird frühen Seed-Investoren zugeteilt, um ihr Vertrauen und ihre finanzielle Unterstützung in den frühen Phasen des Projekts zu belohnen. Frühe Unterstützer: Serie A: 10,2 %, wird den Investoren der Serie A als Gegenleistung für ihre Investition von Geldern und Ressourcen in früheren Phasen der Projektentwicklung zugeteilt.

4.5 Halbierungsmechanismus

2024 bis 2025: In jedem dieser beiden Jahre werden 6.000.000 $IO-Tokens ausgegeben. 2026 bis 2027: Ab 2026 wird die jährliche Ausgabe auf 3.000.000 $IO-Tokens halbiert. 2028 bis 2029: Das Freigabevolumen wird weiterhin halbiert, wobei jedes Jahr 1.500.000 $IO-Tokens freigegeben werden.

5. Team-/Kooperations-/Finanzierungssituation

Das vielfältige Kompetenz- und Erfahrungsführungsteam von io.net mit jahrzehntelanger Erfahrung im Technologiebereich trägt zum Erfolg des Unternehmens bei.

Tory Green ist COO von io.net und war zuvor COO von Hum Capital und Director of Corporate Development and Strategy bei Fox Mobile Group.

Ahmad Shadid ist der Gründer und CEO von io.net und war zuvor Quantitative Systems Engineer bei WhalesTrader.

Garrison Yang ist Chief Strategy Officer und Chief Marketing Officer bei io.net und war zuvor Vizepräsident für Wachstum und Strategie bei Ava Labs. Er schloss sein Studium der Umweltgesundheitstechnik an der University of California, Santa Barbara ab.

Im März dieses Jahres erhielt io.net eine Serie-A-Finanzierung in Höhe von 30 Millionen US-Dollar, angeführt von Hack VC, Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream und Animoca Brands , Continue Capital, MH Ventures und OKX sowie Branchenführer wie Solana-Gründer Anatoly Yakovenk, Aptos-Gründer Mo Shaikh und Avery Ching, Yat Siu von Animoca Brands und Jin Kang von Perlone Capital.

6. Projektbewertung

6.1 Streckenanalyse

io.net ist ein dezentrales Computernetzwerk, das auf der Solana-Blockchain basiert und sich auf die Bereitstellung leistungsstarker Rechenleistung durch die Integration nicht ausgelasteter GPU-Ressourcen konzentriert. Dieses Projekt findet hauptsächlich in den folgenden Gleisbereichen statt:

1. Dezentrales Computing

io.net baut ein dezentrales physisches Infrastrukturnetzwerk (Depin) auf, das GPU-Ressourcen aus verschiedenen Quellen (z. B. unabhängige Rechenzentren, Krypto-Miner) nutzt. Dieser dezentrale Ansatz zielt darauf ab, die Nutzung von Rechenressourcen zu optimieren, die Kosten zu senken und gleichzeitig die Zugänglichkeit und Flexibilität zu erhöhen.

2. Cloud-Computing

Obwohl io.net einen dezentralen Ansatz verfolgt, bietet es ähnliche Dienste wie herkömmliches Cloud Computing, wie z. B. GPU-Cluster-Management und die Möglichkeit, maschinelle Lernaufgaben zu skalieren. Das Ziel von io.net besteht darin, ein Erlebnis zu schaffen, das traditionellen Cloud-Diensten ähnelt, aber die Vorteile eines dezentralen Netzwerks nutzt, um eine effizientere und kostengünstigere Lösung bereitzustellen.

3. Blockchain-Anwendungen

Als auf der Blockchain-Technologie basierendes Projekt nutzt io.net die Eigenschaften der Blockchain wie Sicherheit und Transparenz, um Ressourcen und Transaktionen im Netzwerk zu verwalten.

Zu den Projekten, die in Funktionalität und Zielen denen von io.net ähneln, gehören:

Golem: Es ist auch ein dezentrales Computernetzwerk, in dem Benutzer ungenutzte Computerressourcen mieten oder leasen können. Golem will einen globalen Supercomputer schaffen. Render: Nutzt ein dezentrales Netzwerk zur Bereitstellung von Grafik-Rendering-Diensten. Render nutzt die Blockchain-Technologie, um Inhaltserstellern Zugriff auf mehr GPU-Ressourcen zu ermöglichen und so den Rendering-Prozess zu beschleunigen. iExec RLC: Dieses Projekt schafft einen dezentralen Marktplatz, der es Benutzern ermöglicht, ihre Computerressourcen zu vermieten. iExec unterstützt verschiedene Arten von Anwendungen durch Blockchain-Technologie, einschließlich datenintensiver Anwendungen und Workloads für maschinelles Lernen.

6.2 Projektvorteile

Skalierbarkeit: io.net hat speziell eine hoch skalierbare Plattform entwickelt, um den Bandbreitenanforderungen der Kunden gerecht zu werden und es Teams zu ermöglichen, Arbeitslasten problemlos über GPU-Netzwerke hinweg zu skalieren, ohne dass eine groß angelegte Skalierung erforderlich ist. Batch-Inferenz und Modellbereitstellung: Die Plattform unterstützt parallelisierte Inferenz auf Datenstapeln und ermöglicht es Teams für maschinelles Lernen, Workflows in verteilten GPU-Netzwerken bereitzustellen.

Paralleles Training: Um Speicherbeschränkungen und sequentielle Arbeitsabläufe zu überwinden, nutzt io.net verteilte Computerbibliotheken, um Trainingsaufgaben auf mehreren Geräten zu parallelisieren. Paralleles Hyperparameter-Tuning: io.net nutzt die inhärente Parallelität von Hyperparameter-Tuning-Experimenten und optimiert die Planung und Suchmuster. Reinforcement Learning (RL): io.net nutzt Open-Source-Bibliotheken für Reinforcement Learning, unterstützt stark verteilte RL-Workloads und bietet eine einfache API.

Sofortige Zugänglichkeit: Im Gegensatz zu den langen Bereitstellungen herkömmlicher Cloud-Dienste bietet io.net Cloud sofortigen Zugriff auf die GPU-Bereitstellung, sodass Benutzer ihre Projekte in Sekundenschnelle starten können.

Kosteneffizienz: io.net ist als erschwingliche Plattform konzipiert, die für verschiedene Benutzerkategorien geeignet ist. Die Plattform ist derzeit etwa 90 % kostengünstiger als konkurrierende Dienste und ermöglicht erhebliche Einsparungen bei maschinellen Lernprojekten.

Hohe Sicherheit und Zuverlässigkeit: Die Plattform verspricht erstklassige Sicherheit, Zuverlässigkeit und technischen Support, um eine sichere und stabile Umgebung für maschinelle Lernaufgaben zu gewährleisten. Einfache Implementierung: io.net Cloud beseitigt die Komplexität des Aufbaus und der Verwaltung der Infrastruktur und ermöglicht jedem Entwickler und jeder Organisation die nahtlose Entwicklung und Skalierung von KI-Anwendungen.

6.3 Projektherausforderungen

1. Technische Komplexität und Benutzerakzeptanz

Herausforderung: Während dezentrales Computing erhebliche Kosten- und Effizienzvorteile bietet, kann seine technische Komplexität für technisch nicht versierte Benutzer eine erhebliche Eintrittsbarriere darstellen. Benutzer müssen verstehen, wie sie verteilte Netzwerke betreiben und verteilte Ressourcen effektiv nutzen. Auswirkung: Dies kann die breite Akzeptanz der Plattform einschränken, insbesondere bei Benutzergruppen, die mit Blockchain und verteiltem Computing weniger vertraut sind.

2. Cybersicherheit und Datenschutz

Herausforderung: Obwohl Blockchain mehr Sicherheit und Transparenz bietet, kann die Offenheit dezentraler Netzwerke sie anfälliger für Cyberangriffe und Datenschutzverletzungen machen. Auswirkung: Dies erfordert, dass io.net seine Sicherheitsmaßnahmen kontinuierlich verstärkt, um die Vertraulichkeit und Integrität von Benutzerdaten und Computeraufgaben zu gewährleisten, was für die Aufrechterhaltung des Benutzervertrauens und den Ruf der Plattform von entscheidender Bedeutung ist.

3. Leistung und Zuverlässigkeit

Herausforderungen: Obwohl io.net bestrebt ist, effiziente Computerdienste durch dezentrale Ressourcen bereitzustellen, kann die Koordination zwischen verschiedenen geografischen Standorten und Hardwareressourcen unterschiedlicher Qualität zu Leistungs- und Zuverlässigkeitsproblemen führen. Auswirkungen: Jegliche Leistungsprobleme, die durch nicht übereinstimmende Hardware oder Netzwerklatenz verursacht werden, können sich auf die Kundenzufriedenheit und die Gesamteffektivität der Plattform auswirken.

4. Skalierbarkeit der Skala

Herausforderung: Obwohl io.net als hochskalierbares Netzwerk konzipiert ist, stellt es in der Praxis immer noch eine große technische Herausforderung dar, verteilte Ressourcen auf globaler Ebene effektiv zu verwalten und zu erweitern. Auswirkung: Dies erfordert kontinuierliche technische Innovationen und Verwaltungsverbesserungen, um das Netzwerk angesichts der schnell wachsenden Benutzer- und Computeranforderungen stabil und reaktionsfähig zu halten.

5. Wettbewerb und Marktakzeptanz

Herausforderung: io.net ist auf den Blockchain- und dezentralen Computermärkten nicht ohne Konkurrenz. Andere Plattformen wie Golem, Render und iExec bieten ähnliche Dienste an, und schnelle Veränderungen auf dem Markt können die Wettbewerbslandschaft schnell verändern. Auswirkung: Um wettbewerbsfähig zu bleiben, muss io.net kontinuierlich Innovationen entwickeln und die Einzigartigkeit und den Wert seiner Dienste verbessern, um Benutzer anzuziehen und zu binden.

7. Fazit

Insgesamt setzt io.net mit seinem innovativen dezentralen Computernetzwerk und der Blockchain-basierten Architektur neue Maßstäbe im modernen Cloud Computing. Durch die Bündelung ungenutzter GPU-Ressourcen auf der ganzen Welt bietet io.net beispiellose Rechenleistung, Flexibilität und Kosteneffizienz für Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Diese Plattform macht nicht nur die Bereitstellung groß angelegter maschineller Lernprojekte schneller und wirtschaftlicher, sondern bietet auch leistungsstarke Sicherheitsgarantien und skalierbare Lösungen für alle Arten von Benutzern.

Wenn IO.Net angesichts von Herausforderungen wie technischer Komplexität, Netzwerksicherheit, Leistungsstabilität und Marktwettbewerb diese Herausforderungen meistern und ein lebendiges Ökosystem aufbauen kann, hat es das Potenzial, die Art und Weise, wie wir im Web3-Zeitalter auf Computer zugreifen und sie nutzen, grundlegend neu zu gestalten Leistung. Wie bei jeder neuen Technologie ist es jedoch wichtig zu erkennen, dass ihr langfristiger Erfolg von der kontinuierlichen Entwicklung, Akzeptanz und ihrer Fähigkeit abhängt, sich in der sich entwickelnden Landschaft der Blockchain-basierten Infrastruktur zurechtzufinden.