Oriģinālais avots: Chain Tea House
1. Projekta ievads
io.net ir sadalīta GPU sistēma, kuras pamatā ir Solana, Render, Ray un Filecoin un kuras mērķis ir izmantot sadalītos GPU resursus, lai atrisinātu skaitļošanas problēmas AI un mašīnmācīšanās jomā.
io.net atrisina nepietiekamu skaitļošanas resursu problēmu, apkopojot nepietiekami izmantotus skaitļošanas resursus, piemēram, neatkarīgus datu skaitļošanas centrus, kriptovalūtas ieguvējus un liekos GPU no kriptogrāfijas projektiem, piemēram, Filecoin un Render, ļaujot inženieriem viegli piekļūt Iegūstiet daudz skaitļošanas jaudas pielāgojama un zemu izmaksu sistēma.
Turklāt io.net ievieš izkliedētu fiziskās infrastruktūras tīklu (DEPIN), kas apvieno dažādu pakalpojumu sniedzēju resursus, lai ļautu inženieriem iegūt lielu daudzumu skaitļošanas jaudas tādā veidā, kas ir pielāgojams, rentabls un viegli ieviešams.
io Cloud tagad ir vairāk nekā 95 000 GPU un vairāk nekā 1000 CPU, kas nodrošina ātru izvietošanu, aparatūras izvēli, ģeogrāfisko atrašanās vietu un pārskatāmus maksājumu procesus.
2. Kodolmehānisms
2.1. Centralizēta resursu apkopošana
io.net decentralizētā resursu apkopošana ir viena no tā galvenajām funkcijām, kas ļauj platformai izmantot sadalītos GPU resursus visā pasaulē, lai nodrošinātu nepieciešamo skaitļošanas atbalstu AI un mašīnmācīšanās uzdevumiem. Šīs resursu apkopošanas stratēģijas mērķis ir optimizēt resursu izmantošanu, samazināt izmaksas un nodrošināt plašāku pieejamību.
Tālāk ir sniegts detalizēts ievads:
2.1.1 Priekšrocības
Izmaksu efektivitāte: izmantojot tirgū nepietiekami izmantotos GPU resursus, io.net spēj nodrošināt skaitļošanas jaudu par zemākām izmaksām nekā tradicionālie mākoņpakalpojumi. Tas ir īpaši svarīgi datu ietilpīgām AI lietojumprogrammām, jo tās bieži vien prasa lielus skaitļošanas resursus un tradicionālās pieejas var būt dārgas. Mērogojamība un elastība: decentralizētais modelis ļauj io.net viegli paplašināt savu resursu kopu, nepaļaujoties uz vienu piegādātāju vai datu centru. Šis modelis nodrošina lietotājiem elastību, lai izvēlētos resursus, kas vislabāk atbilst viņu misijas vajadzībām.
2.1.2. Darbības princips
Resursu avotu daudzveidība: io.net apkopo GPU resursus no vairākiem avotiem, tostarp neatkarīgiem datu centriem, atsevišķiem kriptovalūtas ieguvējiem un liekiem resursiem, kas piedalās citos kriptovalūtas projektos, piemēram, Filecoin un Render. Tehniskā ieviešana: platforma izmanto blokķēdes tehnoloģiju, lai izsekotu un pārvaldītu šos resursus, lai nodrošinātu resursu piešķiršanas pārredzamību un taisnīgumu. Blockchain tehnoloģija palīdz arī automatizēt maksājumu un stimulu sadali lietotājiem, kuri tīklā nodrošina papildu skaitļošanas jaudu.
2.1.3. Īpašas darbības
Resursu atklāšana un reģistrācija: resursu nodrošinātāji (piemēram, GPU īpašnieki) reģistrē savas ierīces platformā io.net. Platforma pārbauda šo resursu veiktspēju un uzticamību, lai nodrošinātu to atbilstību noteiktiem standartiem un prasībām. Resursu apvienošana: verificētie resursi tiek pievienoti globālajam resursu kopumam, un platformas lietotāji tos var nomāt. Resursu sadale un pārvaldība tiek veikta automātiski, izmantojot viedos līgumus, nodrošinot procesa caurspīdīgumu un efektivitāti. Dinamiskā resursu piešķiršana: kad lietotājs uzsāk skaitļošanas uzdevumu, platforma dinamiski piešķir resursus, pamatojoties uz uzdevuma prasībām (piemēram, skaitļošanas jaudu, atmiņu, tīkla joslas platumu utt.). Resursi tiek piešķirti, ņemot vērā izmaksu efektivitāti un ģeogrāfisko atrašanās vietu, optimizējot uzdevumu izpildes ātrumu un izmaksas.
2.2. Divu marķieru ekonomiskā sistēma
io.net divu marķieru ekonomiskā sistēma ir viena no tās blokķēdes tīkla galvenajām iezīmēm, kas izstrādāta, lai stimulētu tīkla dalībniekus un nodrošinātu platformas darbību efektivitāti un ilgtspējību. Šī sistēma sastāv no diviem marķieriem: $IO un $IOSD, no kuriem katrs spēlē unikālu lomu. Šīs ekonomiskās sistēmas struktūra un funkcijas ir sīkāk aprakstītas turpmāk.
2.2.1 $IO marķieris
$IO ir galvenais io.net platformas funkcionālais marķieris, un to izmanto dažādiem tīkla darījumiem un operācijām. Tās galvenie lietojumi ietver:
Maksājumi un maksas: lietotāji izmanto USD IO, lai samaksātu par skaitļošanas resursu nomu, tostarp par GPU izmantošanu. Turklāt $IO tiek izmantots, lai maksātu par dažādiem pakalpojumiem un maksām tīklā. Resursu stimuli: $IO marķieri tiek izsniegti kā atlīdzība lietotājiem, kuri nodrošina GPU skaitļošanas jaudu vai piedalās tīkla uzturēšanā, lai mudinātu viņus turpināt ieguldīt resursus. Pārvaldība: $IO marķieru īpašnieki var piedalīties io.net platformas pārvaldības lēmumu pieņemšanā, tostarp balsstiesībās, kas ietekmē platformas turpmāko attīstības virzienu un politikas pielāgojumus.
2.2.2 $ IOSD marķieris
$IOSD ir stabila monēta, kas piesaistīta ASV dolāram un ir izstrādāta, lai nodrošinātu stabilu vērtību krātuvi un darījumu datu nesēju platformai io.net. Galvenās funkcijas ir šādas:
Stabila vērtība: USD IOSD vērtība ir piesaistīta 1:1 ASV dolāram, nodrošinot lietotājiem maksājuma veidu, kas ļauj izvairīties no svārstībām kriptovalūtu tirgū. Vienkārši darījumi: lietotāji var izmantot $IOSD, lai samaksātu platformas maksas, piemēram, maksu par skaitļošanas resursiem, nodrošinot darījumu vērtības stabilitāti un paredzamību. Maksas segums: noteiktas tīkla darbības vai darījumu maksas var maksāt ar $IOSD, vienkāršojot maksas norēķinu procesu.
2.2.3. Duālo marķieru sistēmas darbības mehānisms
io.net divu marķieru sistēma mijiedarbojas vairākos veidos, lai atbalstītu tīkla darbību un izaugsmi:
Resursu nodrošinātāja stimuli: resursu nodrošinātāji (piemēram, GPU īpašnieki) saņem $IO marķierus apmaiņā par savu ierīču pievienošanu tīklā. Šos marķierus var izmantot, lai turpmāk iegādātos skaitļošanas resursus, vai tirgot tos tirgū. Maksas maksājums: lietotāji maksā par skaitļošanas resursiem, izmantojot $IO vai $IOSD. Izvēlieties $IOSD, lai izvairītos no kriptovalūtas nepastāvības riska. Ekonomiskās aktivitātes stimuli: izmantojot $IO un $IOSD apriti un izmantošanu, io.net platforma var stimulēt ekonomiskās aktivitātes un palielināt tīkla likviditāti un līdzdalību. Pārvaldības līdzdalība: $IO marķieris darbojas arī kā pārvaldības marķieris, kas ļauj turētājiem piedalīties platformas pārvaldības procesos, piemēram, priekšlikumos un balsošanas lēmumos.
2.3. Dinamiskā resursu piešķiršana un plānošana
io.net dinamiskā resursu piešķiršana un plānošana ir viena no platformas pamatfunkcijām. Galvenais ir efektīvi pārvaldīt un optimizēt skaitļošanas resursu izmantošanu, lai apmierinātu lietotāju dažādās skaitļošanas vajadzības. Šī sistēma izmanto intelektu un automatizāciju, lai nodrošinātu, ka skaitļošanas uzdevumi tiek izpildīti, izmantojot visatbilstošākos resursus, vienlaikus maksimāli palielinot resursu izmantošanu un veiktspēju.
Tālāk ir sniegts detalizēts katra šī mehānisma aspekta apraksts:
2.3.1. Dinamiskais resursu piešķiršanas mehānisms
1. Resursu identifikācija un klasifikācija:
Kad resursu nodrošinātājs savieno savu GPU vai citus skaitļošanas resursus ar io.net platformu, sistēma vispirms identificē un klasificē šos resursus. Tas ietver tā veiktspējas rādītāju novērtēšanu, piemēram, apstrādes ātrumu, atmiņas ietilpību, tīkla joslas platumu utt. Pēc tam šie resursi tiek marķēti un arhivēti dinamiskai nodrošināšanai, pamatojoties uz dažādu uzdevumu vajadzībām.
2. Pieprasījuma atbilstība:
Kad lietotāji io.net iesniedz skaitļošanas uzdevumus, viņiem ir jānorāda uzdevuma prasības, piemēram, nepieciešamā skaitļošanas jauda, atmiņas apjoms, budžeta ierobežojumi utt. Platformas plānošanas sistēma analizē šīs prasības un atlasa atbilstošus resursus no resursu kopas.
3. Inteliģentais plānošanas algoritms:
Uzlaboti algoritmi tiek izmantoti, lai automātiski saskaņotu vispiemērotākos resursus ar iesniegtajiem uzdevumiem. Šie algoritmi ņem vērā resursa veiktspēju, izmaksu efektivitāti, ģeogrāfisko atrašanās vietu (lai samazinātu latentumu) un lietotāja īpašās preferences. Plānošanas sistēma arī uzrauga resursu reāllaika statusu, piemēram, pieejamību un slodzes apstākļus, lai dinamiski pielāgotu resursu piešķiršanu.
2.3.2. Plānošana un izpilde
1. Uzdevumu rinda un prioritāšu pārvaldība:
Visi uzdevumi ir sakārtoti rindā, pamatojoties uz prioritāti un iesniegšanas laiku. Sistēma apstrādā uzdevumu rindas saskaņā ar iepriekš iestatītiem vai dinamiski pielāgotiem prioritātes noteikumiem. Steidzami vai augstas prioritātes uzdevumi var saņemt ātru atbildi, savukārt ilgtermiņa vai izmaksu ziņā jutīgus uzdevumus var veikt zemu izmaksu stundās.
2. Bojājumu tolerance un slodzes līdzsvarošana:
Dinamiskā resursu piešķiršanas sistēma ietver kļūdu izturīgu mehānismu, lai nodrošinātu, ka pat tad, ja daži resursi neizdodas, uzdevumus var vienmērīgi migrēt uz citiem veselīgiem resursiem, lai turpinātu izpildi. Slodzes līdzsvarošanas tehnoloģija nodrošina, ka neviens resurss netiek pārslogots, un optimizē visa tīkla veiktspēju, pareizi sadalot uzdevumu slodzes.
3. Pārraugiet un pielāgojiet:
Sistēma nepārtraukti uzrauga visu uzdevumu izpildes statusu un resursu darbības statusu. Tas ietver galveno darbības rādītāju, piemēram, uzdevumu progresa un resursu patēriņa, reāllaika analīzi. Pamatojoties uz šiem datiem, sistēma var automātiski pārregulēt resursu piešķiršanu, lai optimizētu uzdevumu izpildes efektivitāti un resursu izmantošanu.
2.3.3. Lietotāja mijiedarbība un atsauksmes
Caurspīdīgs lietotāja interfeiss: io.net nodrošina intuitīvu lietotāja saskarni, kurā lietotāji var viegli iesniegt uzdevumus, skatīt uzdevuma statusu un pielāgot prasības vai prioritātes. Atgriezeniskās saites mehānisms: lietotāji var sniegt atsauksmes par uzdevumu izpildes rezultātiem, un sistēma pielāgo resursu piešķiršanas stratēģiju turpmākajiem uzdevumiem, pamatojoties uz atsauksmēm, lai labāk atbilstu lietotāju vajadzībām.
3. Sistēmas arhitektūra
3.1 IO mākonis
IO Cloud ir izstrādāts, lai vienkāršotu decentralizētu GPU klasteru izvietošanu un pārvaldību, nodrošinot mašīnmācīšanās inženieriem un izstrādātājiem mērogojamu un elastīgu piekļuvi GPU resursiem bez lieliem aparatūras ieguldījumiem. Šī platforma nodrošina pieredzi, kas līdzīga tradicionālajiem mākoņpakalpojumiem, taču ar decentralizēta tīkla priekšrocībām.
Izceltie:
Mērogojamība un ekonomika: izstrādāts kā visrentablākais GPU mākonis, samazinot AI/ML projektu izmaksas līdz pat 90%. Integrācija ar IO SDK: uzlabojiet AI projektu veiktspēju ar vienmērīgu integrāciju, lai izveidotu vienotu, augstas veiktspējas vidi. Globālais pārklājums: sadalīti GPU resursi, lai optimizētu mašīnmācīšanās pakalpojumus un secinājumus, līdzīgi kā CDN. RAY Framework atbalsts: izmantojiet RAY izplatīto skaitļošanas sistēmu mērogojamu Python lietojumprogrammu izstrādei. Ekskluzīva funkcija: nodrošina privātu piekļuvi OpenAI ChatGPT spraudnim, lai ērti izvietotu apmācības klasterus. Kriptoraktu ieguves inovācija: Mēģina revolucionizēt kriptoraktu ieguvi, atbalstot mašīnmācīšanos un mākslīgā intelekta ekosistēmas.
3.2 IO darbinieks
IO Workers ir izstrādāti, lai vienkāršotu un optimizētu WebApp lietotāju nodrošināšanas darbības. Tas ietver lietotāja konta pārvaldību, reāllaika aktivitāšu uzraudzību, temperatūras un enerģijas patēriņa izsekošanu, instalēšanas atbalstu, seifa pārvaldību, drošības un rentabilitātes analīzi.
Izceltie:
Darbinieku mājas lapa: nodrošina informācijas paneli pievienoto ierīču reāllaika uzraudzībai ar iespēju dzēst un pārdēvēt ierīces. Ierīces informācijas lapa: parāda visaptverošu ierīces analīzi, tostarp trafiku, savienojuma statusu un darba vēsturi. Ieņēmumu un atlīdzības lapa: izsekojiet ieņēmumus un darba vēsturi, darījumu informācija ir pieejama vietnē SOLSCAN. Lapa Pievienot jaunu ierīci: vienkāršo ierīces savienošanas procesu, nodrošinot ātru un vienkāršu integrāciju.
3.3 IO Explorer
IO Explorer ir izstrādāta kā visaptveroša platforma, lai sniegtu lietotājiem dziļu ieskatu io.net tīkla darbībā, līdzīgi kā Blockchain Explorer nodrošina caurspīdīgumu blokķēdes transakcijās. Tās galvenais mērķis ir ļaut lietotājiem pārraudzīt, analizēt un izprast GPU mākoņa detaļas, nodrošinot pilnīgu tīkla darbību, statistikas un transakciju redzamību, vienlaikus aizsargājot sensitīvas informācijas privātumu.
priekšrocība:
Pārlūka sākumlapa: sniedz ieskatu par piegādi, pārbaudītajiem piegādātājiem, aktīvajiem aparatūras apjomiem un reāllaika tirgus cenām. Lapa Kopas: parāda publisku informāciju par tīklā izvietotajām kopām, kā arī reāllaika metriku un informāciju par abonementu. Ierīces lapa: parāda publisku informāciju par tīklam pievienotajām ierīcēm, nodrošinot reāllaika datus un darījumu izsekošanu. Reāllaika klasteru uzraudzība: sniedz tūlītēju ieskatu par klastera statusu, stāvokli un veiktspēju, nodrošinot lietotājiem jaunāko informāciju.
3.4 IO-SDK
IO-SDK ir Io.net pamata tehnoloģija, kas iegūta no Ray tehnoloģijas nozares. Tas ļauj veikt uzdevumus paralēli un apstrādāt dažādas valodas, kā arī ir saderīgs ar galvenajām mašīnmācīšanās (ML) sistēmām, padarot IO.NET elastīgu un efektīvu dažādām skaitļošanas vajadzībām. Šī iestatīšana kopā ar precīzi definētu tehnoloģiju kopumu nodrošina, ka IO.NET portāls var apmierināt mūsdienu vajadzības un pielāgoties nākotnes izmaiņām.
Lietojumprogrammas ar vairāku līmeņu arhitektūru
· Lietotāja saskarne: kalpo kā lietotāja vizuālā saskarne, tostarp publiskā vietne, klienta apgabals un GPU nodrošinātāja apgabals. Dizains ir intuitīvs un lietotājam draudzīgs.
· Drošības slānis: nodrošina sistēmas integritāti un drošību, tostarp tīkla aizsardzību, lietotāja autentifikāciju un darbību reģistrēšanu.
· API slānis: kalpo kā saziņas centrs vietnēm, pakalpojumu sniedzējiem un iekšējai administrācijai, atvieglojot datu apmaiņu un manipulācijas.
· Aizmugurējais slānis: sistēmas kodols, apstrādes darbības, piemēram, klasteru/GPU pārvaldība, klientu mijiedarbība un automātiskā mērogošana.
· Datu bāzes slānis: glabā un pārvalda datus, galvenā krātuve tiek izmantota strukturētiem datiem, un kešatmiņa tiek izmantota pagaidu datiem.
· Uzdevumu slānis: pārvalda asinhronos sakarus un uzdevumus, lai nodrošinātu izpildes un datu plūsmas efektivitāti.
· Infrastruktūras slānis: infrastruktūra, tostarp GPU pūli, orķestrēšanas rīki un izpildes/ML uzdevumi, kas aprīkota ar jaudīgiem uzraudzības risinājumiem.
3.5 IO tuneļi
Izmanto reversās tunelēšanas tehnoloģiju, lai izveidotu drošu savienojumu no klienta ar attālo serveri, ļaujot inženieriem apiet ugunsmūrus un NAT attālinātai piekļuvei bez sarežģītas konfigurācijas. Darbplūsma: IO Worker izveido savienojumu ar starpposma serveri (io.net serveri). Pēc tam io.net serveris klausās savienojumus no IO darbiniekiem un inženieru iekārtām, atvieglojot datu apmaiņu, izmantojot reverso tunelēšanu.
Lietojumprogramma vietnē io.net
Inženieri izveido savienojumu ar IO Workers, izmantojot io.net serveri, vienkāršojot attālo piekļuvi un pārvaldību bez tīkla konfigurācijas problēmām. Priekšrocības: Vienkārša piekļuve: tieša piekļuve IO darbiniekiem, novēršot tīkla šķēršļus. Drošība: nodrošiniet aizsargātus sakarus un saglabājiet datu privātumu. Mērogojamība un elastība: efektīvi pārvaldiet vairākus IO darbiniekus dažādās vidēs.
3.6 IO tīkls
IO tīkls izmanto tīkla VPN arhitektūru, lai nodrošinātu īpaši zemu latentuma saziņu starp antMiner mezgliem.
Mesh VPN tīkls:
Decentralizēta savienojamība: atšķirībā no tradicionālajiem centrmezglu un spieķu modeļiem, tīkla VPN tieši savieno mezglus, nodrošinot uzlabotu dublēšanu, kļūdu toleranci un slodzes sadalījumu. Priekšrocības: Spēcīga izturība pret mezglu kļūmēm, spēcīga mērogojamība, zems latentums un labāka trafika sadale.
io.net priekšrocības:
Tiešie savienojumi samazina latentumu un optimizē lietojumprogrammu veiktspēju. Nav viena kļūmes punkta, un tīkls joprojām var darboties pat tad, ja nedarbojas viens mezgls. Uzlabojiet lietotāju privātumu, padarot datu izsekošanu un analīzi grūtāku. Jaunu mezglu pievienošana neietekmē veiktspēju. Resursu koplietošana un apstrāde starp mezgliem ir efektīvāka.
4. $IO marķieris
4.1 $IO marķiera pamata sistēma
1. Fiksēta piegāde:
Maksimālais $IO marķieru piedāvājums ir fiksēts 800 miljonu apmērā. Šis piedāvājums ir iestatīts, lai nodrošinātu marķiera vērtības stabilitāti un novērstu inflāciju.
2. Izplatīšana un stimuli:
Sākotnēji tiks izsniegti 300 miljoni USD IO marķieri. Atlikušie 500 miljoni žetonu tiks sadalīti kā atlīdzība pakalpojumu sniedzējiem un to akcionāriem, un paredzams, ka process ilgs 20 gadus. Atlīdzības tiek izsniegtas katru stundu un tiek veiktas saskaņā ar dilstošu modeli (sākot no 8% pirmajā gadā, samazinoties par 1,02% mēnesī, aptuveni 12% gadā), līdz tiek sasniegts kopējais emisijas ierobežojums 800 miljonu apmērā.
3. Iznīcināšanas mehānisms:
$IO izmanto programmatisku marķieru ierakstīšanas sistēmu, kurā $IO marķieri tiek iegādāti un sadedzināti, izmantojot ieņēmumus, ko io.net rada no IOG tīkla. Iznīcināšanas mehānisms pielāgos iznīcināšanas apjomu atbilstoši USD IO cenai, tādējādi radot deflācijas spiedienu uz marķieri.
4.2. Maksas un priekšrocības
lietošanas maksa:
io.net iekasē no lietotājiem un piegādātājiem dažādas maksas, tostarp rezervēšanas maksas un maksājumu maksas, rezervējot skaitļošanas jaudu. Šīs maksas ir noteiktas, lai uzturētu tīkla finansiālo stāvokli un atbalstītu $ IO tirgus plūsmu.
Maksa par maksājumu:
Maksājumiem USDC tiek piemērota maksa 2% apmērā, bet maksājumiem USD IO nav jāmaksā.
Piegādātāja maksas:
Līdzīgi kā Lietotājiem, Piegādātājiem, saņemot maksājumus, ir jāmaksā atbilstoša maksa, tostarp rezervācijas maksas un maksājumu maksas.
4.3. Ekosistēma
GPU nomnieki (pazīstami arī kā lietotāji), piemēram, mašīnmācības inženieri, kuri vēlas iegādāties GPU skaitļošanas jaudu IOG tīklā. Šie inženieri var izmantot $IO, lai izvietotu GPU klasterus, mākoņspēļu gadījumus un izveidotu Unreal Engine 5 (un līdzīgas) pikseļu straumēšanas lietojumprogrammas. Lietotāji ietver arī atsevišķus patērētājus, kuri vēlas izdarīt bezservera modeļa secinājumus vietnē BC8.ai, kā arī simtiem lietojumprogrammu un modeļu, kurus io.net mitinās nākotnē. GPU īpašnieki (pazīstami arī kā pārdevēji), piemēram, neatkarīgi datu centri, šifrēšanas ieguves fermas un profesionāli kalnrači, vēlas gūt peļņu no nepietiekami izmantotas GPU skaitļošanas jaudas IOG tīklā. IO monētu turētāji (pazīstami arī kā kopiena) piedalās kriptoekonomiskās drošības un stimulu nodrošināšanā, lai koordinētu pušu savstarpējos ieguvumus un sodus, lai veicinātu tīkla izaugsmi un ieviešanu.
4.4. Konkrēts piešķīrums
Kopiena: šī žetonu daļa, kas veido 50% no kopējā izplatīšanas, galvenokārt tiek izmantota, lai atalgotu kopienas dalībniekus un stimulētu platformas dalību un izaugsmi. Pētniecības un attīstības ekosistēma: 16%, ko izmanto, lai atbalstītu platformas pētniecības un attīstības aktivitātes un ekosistēmu izveidi, tostarp partnerus un trešo pušu izstrādātājus. Sākotnējie galvenie līdzstrādnieki: 11,3%, atalgojot komandas locekļus, kuri sniedza galveno ieguldījumu platformas sākumposmā. Early Backers: Sēklas: 12,5%, šī žetonu daļa tiek piešķirta agrīnās sākuma investoriem, lai atalgotu viņu uzticību un finansiālo atbalstu projekta sākumposmā. Early Backers: A sērija: 10,2%, kas piešķirti A sērijas investoriem apmaiņā pret viņu līdzekļu un resursu ieguldījumu iepriekšējos projekta izstrādes posmos.
4.5 Pusēšanas mehānisms
No 2024. gada līdz 2025. gadam: katrā no šiem diviem gadiem tiks izlaisti 6 000 000 $IO marķieri. No 2026. gada līdz 2027. gadam: sākot ar 2026. gadu, ikgadējā izlaide ir uz pusi samazināta līdz 3 000 000 USD IO marķieriem. No 2028. gada līdz 2029. gadam: izlaiduma apjoms turpina samazināties uz pusi, katru gadu izlaižot 1 500 000 USD IO marķierus.
5. Komanda/sadarbība/finansēšanas situācija
io.net daudzveidīgā prasmju un pieredzes vadības komanda ar gadu desmitiem ilgu pieredzi tehnoloģiju jomā veicina uzņēmuma panākumus.
Torijs Grīns ir io.net COO un iepriekš bija Hum Capital COO un Fox Mobile Group korporatīvās attīstības un stratēģijas direktors.
Ahmads Šadids ir io.net dibinātājs un izpilddirektors, un iepriekš bija WhalesTrader kvantitatīvo sistēmu inženieris.
Garisons Jangs ir io.net galvenais stratēģijas vadītājs un mārketinga vadītājs, kā arī iepriekš bijis Ava Labs izaugsmes un stratēģijas viceprezidents. Viņš absolvējis Kalifornijas Universitāti Santabarbarā vides veselības inženierijā.
Šī gada martā io.net saņēma A sērijas finansējumu 30 miljonu ASV dolāru apmērā, ko vadīja Hack VC, Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands. , Continue Capital, MH Ventures un OKX, kā arī nozares līderi, tostarp Solana dibinātājs Anatolijs Jakovenks, Aptos dibinātāji Mo Shaikh un Avery Ching, Animoca Brands Yat Siu un Perlone Capital Jin Kang.
6. Projektu izvērtēšana
6.1. Trases analīze
io.net ir decentralizēts skaitļošanas tīkls, kura pamatā ir Solana blokķēde, kas koncentrējas uz jaudīgas skaitļošanas jaudas nodrošināšanu, integrējot nepietiekami izmantotus GPU resursus. Šis projekts galvenokārt ir paredzēts šādās trases zonās:
1. Decentralizētā skaitļošana
io.net izveido decentralizētu fiziskās infrastruktūras tīklu (Depin), kas izmanto GPU resursus no dažādiem avotiem (piem., neatkarīgiem datu centriem, kriptogrāfijas ieguvējiem). Šīs decentralizētās pieejas mērķis ir optimizēt skaitļošanas resursu izmantošanu un samazināt izmaksas, vienlaikus palielinot pieejamību un elastību.
2. Mākoņdatošana
Lai gan io.net izmanto decentralizētu pieeju, tas piedāvā pakalpojumus, kas ir līdzīgi tradicionālajai mākoņdatošanas tehnoloģijai, piemēram, GPU klasteru pārvaldība un iespēja mērogot mašīnmācīšanās uzdevumus. io.net mērķis ir radīt pieredzi, kas ir līdzīga tradicionālajiem mākoņpakalpojumiem, taču izmantojot decentralizēta tīkla priekšrocības, lai nodrošinātu efektīvāku un izmaksu ziņā izdevīgāku risinājumu.
3. Blockchain lietojumprogrammas
Kā projekts, kas balstīts uz blokķēdes tehnoloģiju, io.net izmanto blokķēdes īpašības, piemēram, drošību un caurspīdīgumu, lai pārvaldītu resursus un darījumus tīklā.
Projekti, kas pēc funkcionalitātes un mērķiem ir līdzīgi io.net, ietver:
Golem: Tas ir arī decentralizēts skaitļošanas tīkls, kurā lietotāji var iznomāt vai iznomāt neizmantotos skaitļošanas resursus. Golema mērķis ir izveidot globālu superdatoru. Renderēšana: izmanto decentralizētu tīklu, lai nodrošinātu grafikas renderēšanas pakalpojumus. Renderētājs izmanto blokķēdes tehnoloģiju, lai satura veidotājiem nodrošinātu piekļuvi lielākam skaitam GPU resursu, tādējādi paātrinot renderēšanas procesu. iExec RLC: šis projekts rada decentralizētu tirgu, kas ļauj lietotājiem iznomāt savus skaitļošanas resursus. iExec atbalsta dažāda veida lietojumprogrammas, izmantojot blokķēdes tehnoloģiju, tostarp datu ietilpīgas lietojumprogrammas un mašīnmācīšanās darba slodzes.
6.2 Projekta priekšrocības
Mērogojamība: io.net ir īpaši izveidota ļoti mērogojama platforma, lai apmierinātu klientu vajadzības pēc joslas platuma un ļautu komandām viegli mērogot darba slodzi visos GPU tīklos, neizmantojot masveida mērogošanu. Pakešu secinājumi un modeļa apkalpošana: platforma atbalsta paralēlus secinājumus par datu partijām, ļaujot mašīnmācīšanās komandām izvietot darbplūsmas sadalītos GPU tīklos.
Paralēlā apmācība: lai pārvarētu atmiņas ierobežojumus un secīgas darbplūsmas, io.net izmanto izkliedētās skaitļošanas bibliotēkas, lai paralēli veiktu apmācības uzdevumus vairākās ierīcēs. Paralēlā hiperparametru regulēšana: izmantojot hiperparametru regulēšanas eksperimentiem raksturīgo paralēlismu, io.net optimizē plānošanas un meklēšanas modeļus. Pastiprināšanas mācīšanās (RL): izmantojot atvērtā koda pastiprināšanas mācību bibliotēkas, io.net atbalsta ļoti izplatītas RL darba slodzes un nodrošina vienkāršu API.
Tūlītēja pieejamība: atšķirībā no tradicionālo mākoņpakalpojumu ilgstošas izvietošanas, io.net Cloud nodrošina tūlītēju piekļuvi GPU nodrošinājumam, ļaujot lietotājiem sākt projektus dažu sekunžu laikā.
Izmaksu efektivitāte: io.net ir izstrādāta kā platforma par pieņemamu cenu, kas piemērota dažādām lietotāju kategorijām. Platforma pašlaik ir par aptuveni 90% rentablāka nekā konkurējošie pakalpojumi, nodrošinot ievērojamus ietaupījumus mašīnmācības projektiem.
Augsta drošība un uzticamība: platforma sola nodrošināt pirmās klases drošību, uzticamību un tehnisko atbalstu, lai nodrošinātu drošu un stabilu vidi mašīnmācīšanās uzdevumiem. Vienkārša ieviešana: io.net Cloud novērš infrastruktūras izveides un pārvaldības sarežģītību, ļaujot jebkuram izstrādātājam un organizācijai nemanāmi izstrādāt un mērogot AI lietojumprogrammas.
6.3. Projekta izaicinājumi
1. Tehniskā sarežģītība un lietotāja pieņemšana
Izaicinājums: lai gan decentralizētā skaitļošana piedāvā ievērojamas izmaksu un efektivitātes priekšrocības, tās tehniskā sarežģītība var radīt ievērojamu šķērsli netehnisku lietotāju ienākšanai tirgū. Lietotājiem ir jāsaprot, kā darbināt sadalītos tīklus un kā efektīvi izmantot sadalītos resursus. Ietekme: tas var ierobežot plašu platformas ieviešanu, jo īpaši lietotāju grupās, kuras mazāk pārzina blokķēdi un izkliedēto skaitļošanu.
2. Kiberdrošība un datu privātums
Izaicinājums: lai gan blokķēde piedāvā uzlabotu drošību un caurspīdīgumu, decentralizēto tīklu atvērtais raksturs var padarīt tos neaizsargātākus pret kiberuzbrukumiem un datu pārkāpumiem. Ietekme: tādēļ io.net ir nepārtraukti jāpastiprina drošības pasākumi, lai nodrošinātu lietotāju datu un skaitļošanas uzdevumu konfidencialitāti un integritāti, kas ir galvenais, lai saglabātu lietotāju uzticību un platformas reputāciju.
3. Veiktspēja un uzticamība
Izaicinājumi: lai gan io.net cenšas nodrošināt efektīvus skaitļošanas pakalpojumus, izmantojot decentralizētus resursus, dažādu ģeogrāfisko vietu un dažādu kvalitātes aparatūras resursu koordinēšana var radīt veiktspējas un uzticamības problēmas. Ietekme: jebkuras veiktspējas problēmas, ko izraisa aparatūras neatbilstība vai tīkla latentums, var ietekmēt klientu apmierinātību un platformas vispārējo efektivitāti.
4. Mērogojamība
Izaicinājums: lai gan io.net ir izveidots kā ļoti mērogojams tīkls, praksē tas joprojām ir milzīgs tehnisks izaicinājums, lai efektīvi pārvaldītu un paplašinātu izplatītos resursus globālā mērogā. Ietekme: tam ir nepieciešami nepārtraukti tehniski jauninājumi un pārvaldības uzlabojumi, lai tīkls būtu stabils un reaģētu, ņemot vērā strauji augošās lietotāju un skaitļošanas prasības.
5. Konkurence un tirgus pieņemšana
Izaicinājums: io.net nav bez konkurences blokķēdes un decentralizēto skaitļošanas tirgos. Citas platformas, piemēram, Golem, Render un iExec, piedāvā līdzīgus pakalpojumus, un straujas izmaiņas tirgū var ātri mainīt konkurences ainavu. Ietekme: lai saglabātu konkurētspēju, io.net ir nepārtraukti jāievieš jauninājumi un jāuzlabo savu pakalpojumu unikalitāte un vērtība, lai piesaistītu un noturētu lietotājus.
7. Secinājums
Kopumā io.net ar savu novatorisko decentralizēto skaitļošanas tīklu un blokķēdes arhitektūru nosaka jaunu etalonu mūsdienu mākoņdatošanā. Apkopojot nepietiekami izmantotos GPU resursus visā pasaulē, io.net nodrošina vēl nebijušu skaitļošanas jaudu, elastību un izmaksu efektivitāti mašīnmācībām un mākslīgā intelekta lietojumprogrammām. Šī platforma ne tikai padara lielapjoma mašīnmācīšanās projektu izvietošanu ātrāku un ekonomiskāku, bet arī nodrošina jaudīgas drošības garantijas un mērogojamus risinājumus visu veidu lietotājiem.
Saskaroties ar tādām problēmām kā tehniskā sarežģītība, tīkla drošība, veiktspējas stabilitāte un tirgus konkurence, ja IO.Net var pārvarēt problēmas un izveidot dinamisku ekosistēmu, tam ir potenciāls būtiski mainīt to, kā mēs piekļūstam un izmantojam Web3 laikmeta veidā. skaitļošanas jauda. Tomēr, tāpat kā jebkurai jaunajai tehnoloģijai, ir svarīgi apzināties, ka tās panākumi ilgtermiņā būs atkarīgi no nepārtrauktas attīstības, pieņemšanas un spējas orientēties uz blokķēdes balstītas infrastruktūras attīstības ainavā.
