1. Gambaran Umum Proyek

io.net adalah sistem GPU terdistribusi berdasarkan Solana, Render, Ray, dan Filecoin, yang bertujuan untuk mengatasi tantangan komputasi dalam AI dan pembelajaran mesin dengan memanfaatkan sumber daya GPU yang terdesentralisasi.

Dengan menggabungkan sumber daya komputasi yang kurang dimanfaatkan dari pusat data independen, penambang cryptocurrency, dan kelebihan GPU dari proyek-proyek seperti Filecoin dan Render, io.net mengatasi masalah daya komputasi yang tidak mencukupi. Hal ini memungkinkan para insinyur untuk mengakses sejumlah besar daya komputasi dalam sistem yang mudah diakses, disesuaikan, dan hemat biaya. Selain itu, io.net memperkenalkan jaringan infrastruktur fisik terdistribusi (DePIN), menggabungkan sumber daya dari berbagai penyedia. Pendekatan ini memungkinkan para insinyur untuk memperoleh daya komputasi yang signifikan dengan cara yang dapat disesuaikan, hemat biaya, dan mudah diterapkan. Io. cloud saat ini menawarkan lebih dari 95.000 GPU dan lebih dari 1.000 CPU, mendukung penyebaran cepat, pemilihan perangkat keras, lokasi geografis, dan menyediakan proses pembayaran yang transparan.

2. Mekanisme Inti

2.1 Agregasi Sumber Daya Terdesentralisasi

Salah satu fungsi inti io.net adalah agregasi sumber daya terdesentralisasi, memungkinkan platform untuk memanfaatkan sumber daya GPU terdistribusi secara global untuk mendukung tugas AI dan pembelajaran mesin. Strategi ini bertujuan untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya, mengurangi biaya, dan meningkatkan aksesibilitas.

Berikut rinciannya:

2.1.1 Manfaat

• Efisiensi Biaya: Dengan memanfaatkan sumber daya GPU yang kurang dimanfaatkan, io.net menawarkan daya komputasi dengan biaya lebih rendah daripada layanan cloud tradisional, yang sangat penting untuk aplikasi AI intensif data yang biasanya membutuhkan daya komputasi dalam jumlah besar.
• Skalabilitas dan Fleksibilitas: Model terdesentralisasi memungkinkan io.net untuk memperluas kumpulan sumber dayanya dengan mudah tanpa bergantung pada satu vendor atau pusat data, menawarkan fleksibilitas kepada pengguna untuk memilih sumber daya yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.

2.1.2 Cara Kerjanya

• Sumber Daya Beragam: io.net mengumpulkan sumber daya GPU dari berbagai sumber, termasuk pusat data independen, penambang cryptocurrency individu, dan sumber daya surplus dari proyek-proyek seperti Filecoin dan Render.
• Implementasi Teknologi: Platform ini menggunakan teknologi blockchain untuk melacak dan mengelola sumber daya ini, memastikan alokasi sumber daya yang transparan dan adil. Blockchain juga mengotomatiskan pembayaran dan insentif bagi pengguna yang menyumbangkan daya komputasi tambahan ke jaringan.

2.1.3 Langkah-langkah yang Terlibat

• Penemuan dan Pendaftaran Sumber Daya: Penyedia sumber daya (misalnya, pemilik GPU) mendaftarkan perangkat mereka di platform io.net. Platform memverifikasi kinerja dan keandalan sumber daya ini untuk memastikan mereka memenuhi standar dan persyaratan tertentu.
• Pengumpulan Sumber Daya: Sumber daya terverifikasi ditambahkan ke kumpulan global yang tersedia untuk disewa oleh pengguna platform. Kontrak pintar secara otomatis mengelola distribusi dan pengelolaan sumber daya, memastikan transparansi dan efisiensi.
• Alokasi Sumber Daya Dinamis: Ketika pengguna memulai tugas komputasi, platform secara dinamis mengalokasikan sumber daya berdasarkan persyaratan tugas (misalnya, daya komputasi, memori, bandwidth jaringan). Alokasi sumber daya mempertimbangkan efisiensi biaya dan lokasi geografis untuk mengoptimalkan kecepatan dan biaya pelaksanaan tugas.

2.2 Sistem Ekonomi Token Ganda

Sistem ekonomi token ganda io.net adalah fitur utama yang dirancang untuk memberi insentif kepada peserta jaringan dan memastikan efisiensi dan keberlanjutan platform. Sistem ini mencakup dua token: $IO dan $IOSD, masing-masing dengan peran yang berbeda. Berikut ikhtisar terperinci:

2.2.1 Token $IO

$IO adalah token fungsional utama dari platform io.net, yang digunakan untuk berbagai transaksi dan operasi jaringan. Kegunaan utamanya meliputi:

• Pembayaran dan Biaya: Pengguna membayar penyewaan sumber daya komputasi, termasuk biaya penggunaan GPU, dengan $IO. Ini juga digunakan untuk berbagai layanan dan biaya di jaringan.
• Insentif Sumber Daya: Token $IO diberikan kepada mereka yang menyediakan daya komputasi GPU atau berpartisipasi dalam memelihara jaringan, mendorong kontribusi sumber daya berkelanjutan.
• Pemerintahan: $IO pemegang token dapat berpartisipasi dalam keputusan tata kelola platform io.net, mempengaruhi pengembangan platform di masa depan dan penyesuaian kebijakan melalui hak suara.

2.2.2 Token $IOSD

$IOSD adalah stablecoin yang dipatok ke dolar AS, yang dirancang untuk menyediakan penyimpanan nilai yang stabil dan media transaksi pada platform io.net. Fungsi utamanya meliputi:

• Stabilitas Nilai: Dipatok ke dolar AS pada rasio 1: 1, $IOSD menawarkan kepada pengguna metode pembayaran yang menghindari volatilitas pasar cryptocurrency.
• Kenyamanan Transaksi: Pengguna dapat membayar biaya platform, seperti biaya sumber daya komputasi, dengan $IOSD, memastikan stabilitas dan prediktabilitas dalam transaksi.
• Cakupan Biaya: Operasi jaringan atau biaya transaksi tertentu dapat dibayar dengan $IOSD, menyederhanakan proses penyelesaian biaya.

2.2.3 Interaksi Sistem Token Ganda

Sistem token ganda io.net mendukung operasi dan pertumbuhan jaringan melalui beberapa interaksi:

• Insentif Penyedia Sumber Daya: Penyedia sumber daya (misalnya, pemilik GPU) mendapatkan token $IO untuk menyumbangkan perangkat mereka ke jaringan. Token ini dapat digunakan untuk membeli sumber daya komputasi atau diperdagangkan di pasar.
• Pembayaran Biaya: Pengguna membayar penggunaan sumber daya komputasi dengan $IO atau $IOSD. Menggunakan $IOSD menghindari risiko yang terkait dengan volatilitas cryptocurrency.
• Insentif Kegiatan Ekonomi: Sirkulasi dan penggunaan $IO dan $IOSD merangsang aktivitas ekonomi di platform io.net, meningkatkan likuiditas dan partisipasi jaringan.
• Partisipasi Tata Kelola: Token $IO juga berfungsi sebagai token tata kelola, memungkinkan pemegang untuk berpartisipasi dalam tata kelola platform, seperti mengusulkan dan memberikan suara pada keputusan.

2.3 Alokasi dan Penjadwalan Sumber Daya Dinamis

Alokasi dan penjadwalan sumber daya dinamis io.net sangat penting untuk mengelola dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya komputasi secara efisien untuk memenuhi beragam kebutuhan komputasi pengguna. Sistem ini memastikan bahwa tugas komputasi dijalankan pada sumber daya yang paling sesuai dengan cara yang cerdas dan otomatis, memaksimalkan pemanfaatan dan kinerja sumber daya.

Berikut adalah tampilan rinci pada mekanisme ini:

2.3.1 Mekanisme Alokasi Sumber Daya Dinamis

Identifikasi dan Klasifikasi Sumber Daya:

• Ketika penyedia sumber daya menghubungkan GPU mereka atau sumber daya komputasi lainnya ke platform io.net, sistem mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sumber daya ini dengan menilai indikator kinerja seperti kecepatan pemrosesan, kapasitas memori, dan bandwidth jaringan.
• Sumber daya ini kemudian ditandai dan diarsipkan untuk alokasi dinamis berdasarkan persyaratan tugas yang berbeda.

Pencocokan Permintaan:

• Pengguna mengirimkan tugas komputasi ke io.net, menentukan persyaratan seperti daya komputasi yang diperlukan, ukuran memori, dan batasan anggaran.
• Sistem penjadwalan platform menganalisis persyaratan ini dan memilih sumber daya yang cocok dari kumpulan.

Algoritma Penjadwalan Cerdas:

• Algoritme canggih secara otomatis mencocokkan sumber daya yang paling sesuai dengan tugas yang dikirimkan, mempertimbangkan kinerja sumber daya, efisiensi biaya, lokasi geografis (untuk mengurangi latensi), dan preferensi pengguna.
• Sistem penjadwalan memantau status real-time sumber daya, seperti ketersediaan dan pemuatan, untuk menyesuaikan alokasi sumber daya secara dinamis.

2.3.2 Penjadwalan dan Eksekusi

Antrian Tugas dan Manajemen Prioritas:

• Semua tugas diantrekan berdasarkan prioritas dan waktu pengiriman. Sistem menangani antrean tugas menggunakan aturan prioritas yang telah ditetapkan atau disesuaikan secara dinamis.
• Tugas mendesak atau prioritas tinggi menerima respons cepat, sementara tugas jangka panjang atau sensitif biaya dapat dijalankan selama periode berbiaya rendah.

Toleransi Kesalahan dan Load Balancing:

• Sistem alokasi sumber daya dinamis mencakup mekanisme toleransi kesalahan, memastikan tugas dapat bermigrasi ke sumber daya sehat lainnya untuk eksekusi berkelanjutan bahkan jika beberapa sumber daya gagal.
• Teknik load balancing memastikan tidak ada sumber daya tunggal yang kelebihan beban, mengoptimalkan kinerja jaringan melalui distribusi beban tugas yang wajar.

Pemantauan dan penyesuaian:

• Sistem terus memantau status pelaksanaan tugas dan kondisi sumber daya, menganalisis indikator kinerja utama seperti kemajuan tugas dan konsumsi sumber daya secara real time.
• Berdasarkan data ini, sistem dapat secara otomatis menyesuaikan kembali alokasi sumber daya untuk mengoptimalkan efisiensi pelaksanaan tugas dan pemanfaatan sumber daya.

2.3.3 Interaksi dan Umpan Balik Pengguna

• Antarmuka Pengguna Transparan: io.net menyediakan antarmuka pengguna yang intuitif di mana pengguna dapat dengan mudah mengirimkan tugas, melihat status tugas, dan menyesuaikan persyaratan atau prioritas.
• Mekanisme Umpan Balik: Pengguna dapat memberikan umpan balik tentang hasil pelaksanaan tugas, dan sistem menyesuaikan strategi alokasi sumber daya tugas di masa mendatang berdasarkan umpan balik untuk memenuhi kebutuhan pengguna dengan lebih baik.

3. Arsitektur Sistem

3.1 Awan IO

IO Cloud menyederhanakan penerapan dan pengelolaan kluster GPU terdesentralisasi, menawarkan sumber daya GPU yang dapat diskalakan dan fleksibel untuk insinyur dan pengembang pembelajaran mesin tanpa investasi perangkat keras yang signifikan. Platform ini memberikan pengalaman yang mirip dengan layanan cloud tradisional tetapi dengan manfaat jaringan terdesentralisasi. Sorotan meliputi:

• Skalabilitas dan Efektivitas Biaya: Menargetkan cloud GPU yang hemat biaya, berpotensi mengurangi biaya proyek AI/ML hingga 90%.
• Integrasi dengan IO SDK: Meningkatkan kinerja proyek AI melalui integrasi tanpa batas, menciptakan lingkungan berkinerja tinggi yang terpadu.
• Cakupan Global: Menggunakan sumber daya GPU terdistribusi untuk mengoptimalkan layanan pembelajaran mesin dan inferensi, mirip dengan CDN.
• Dukungan Kerangka Kerja RAY: Mendukung pengembangan aplikasi Python yang dapat diskalakan menggunakan kerangka komputasi terdistribusi RAY.
• Fitur Eksklusif: Menyediakan akses pribadi ke plugin OpenAI ChatGPT, memfasilitasi penyebaran kluster pelatihan.
• Inovasi Penambangan Cryptocurrency: Bertujuan untuk berinovasi dalam penambangan cryptocurrency dengan mendukung pembelajaran mesin dan ekosistem AI.

3.2 Pekerja IO

IO Worker bertujuan untuk menyederhanakan dan mengoptimalkan operasi penyediaan untuk pengguna WebApp, termasuk manajemen akun pengguna, pemantauan aktivitas waktu nyata, pelacakan suhu dan konsumsi daya, dukungan instalasi, manajemen dompet, keamanan, dan analisis profitabilitas. Highlights:

• Beranda Pekerja: Menawarkan dasbor untuk pemantauan real-time perangkat yang terhubung, dengan opsi untuk menghapus dan mengganti nama perangkat.
• Halaman Detail Perangkat: Menyediakan analisis perangkat yang komprehensif, termasuk lalu lintas, status koneksi, dan riwayat kerja.
• Halaman Penghasilan dan Imbalan: Melacak penghasilan dan riwayat kerja, dengan detail transaksi yang dapat diakses di SOLSCAN.
• Tambahkan Halaman Perangkat Baru: Menyederhanakan proses koneksi perangkat, mendukung integrasi yang cepat dan mudah.

3.3 Penjelajah IO

IO Explorer memberi pengguna wawasan mendalam tentang operasi jaringan io.net, mirip dengan penjelajah blockchain untuk transaksi blockchain. Ini bertujuan untuk memungkinkan pengguna memantau, menganalisis, dan memahami informasi terperinci tentang cloud GPU, memastikan visibilitas ke dalam aktivitas jaringan, statistik, dan transaksi sambil melindungi informasi sensitif. Keuntungan:

• Beranda Explorer: Menawarkan wawasan tentang pasokan, pemasok terverifikasi, perangkat keras aktif, dan harga pasar waktu nyata.
• Halaman Kluster: Menampilkan informasi publik tentang kluster yang disebarkan di jaringan, bersama dengan metrik waktu nyata dan detail pemesanan.
• Halaman Perangkat: Menampilkan detail publik perangkat yang terhubung ke jaringan, menyediakan data real-time dan pelacakan transaksi.
• Pemantauan Kluster Waktu Nyata: Memberikan wawasan instan tentang status, kesehatan, dan kinerja kluster, memastikan pengguna menerima informasi terbaru.

3.4 IO-SDK

IO-SDK, berasal dari cabang teknologi Ray, adalah teknologi dasar io.net. Ini memungkinkan eksekusi tugas paralel dan pemrosesan multi-bahasa dan kompatibel dengan kerangka kerja pembelajaran mesin utama. Pengaturan ini memastikan bahwa IO.NET dapat memenuhi tuntutan saat ini dan beradaptasi dengan perubahan di masa depan.

Arsitektur multi-layer meliputi:

• Antarmuka Pengguna: Frontend visual untuk pengguna, termasuk situs web publik, area pelanggan, dan area penyedia GPU. Dirancang agar intuitif dan ramah pengguna.
• Lapisan Keamanan: Memastikan integritas dan keamanan sistem, termasuk perlindungan jaringan, otentikasi pengguna, dan pencatatan aktivitas.
• API Layer: Bertindak sebagai pusat komunikasi untuk situs web, penyedia, dan manajemen internal, memfasilitasi pertukaran dan operasi data.
• Backend Layer: Inti sistem, menangani operasi seperti manajemen cluster/GPU, interaksi pelanggan, dan penskalaan otomatis.
• Lapisan Database: Menyimpan dan mengelola data, dengan penyimpanan utama untuk data terstruktur dan cache untuk data sementara.
• Lapisan Tugas: Mengelola komunikasi dan tugas asinkron, memastikan efisiensi dalam eksekusi dan aliran data.
• Lapisan Infrastruktur: Fondasi, yang berisi kumpulan GPU, alat orkestrasi, dan tugas eksekusi/ML, dilengkapi dengan solusi pemantauan yang kuat.

3.5 Terowongan IO

• IO Tunnels menggunakan teknologi reverse tunneling untuk membuat koneksi aman dari klien ke server jarak jauh, memungkinkan para insinyur untuk melewati firewall dan NAT untuk akses jarak jauh tanpa konfigurasi yang rumit.
• Alur kerja: IO Worker terhubung ke server perantara (server io.net). Server io.net kemudian mendengarkan koneksi dari IO Worker dan mesin insinyur, memfasilitasi pertukaran data melalui tunneling terbalik.

Aplikasi di io.net

• Teknisi terhubung ke IO Worker melalui server io.net, menyederhanakan akses dan manajemen jarak jauh tanpa tantangan konfigurasi jaringan.
• Keuntungan: Akses Mudah: Akses langsung ke IO Worker, menghilangkan hambatan jaringan.
• Keamanan: Memastikan komunikasi yang terlindungi, dan menjaga privasi data.
• Skalabilitas dan Fleksibilitas: Secara efektif mengelola beberapa Pekerja IO di lingkungan yang berbeda.

3.6 Jaringan IO

• IO Network mengadopsi arsitektur VPN mesh untuk menyediakan komunikasi latensi sangat rendah antara node antMiner.
  

Jaringan VPN Mesh:

• Konektivitas Terdesentralisasi: Tidak seperti model bintang tradisional, VPN mesh secara langsung menghubungkan node, menawarkan redundansi yang ditingkatkan, toleransi kesalahan, dan distribusi beban.
• Keuntungan: Ketahanan yang kuat terhadap kegagalan node, skalabilitas tinggi, latensi rendah, dan distribusi lalu lintas yang dioptimalkan.

Manfaat io.net:

• Koneksi langsung mengurangi latensi, mengoptimalkan kinerja aplikasi.
• Tidak ada satu titik kegagalan yang memastikan operasi jaringan bahkan jika node individu gagal.
• Meningkatkan privasi pengguna dengan membuat pelacakan dan analisis data lebih menantang.
• Menambahkan node baru tidak mempengaruhi kinerja.
• Berbagi dan pemrosesan sumber daya lebih efisien antar node.

4. Token $IO

4.1 Kerangka Dasar Token $IO

• Pasokan Tetap:

Total pasokan token $IO dibatasi pada 800 juta, memastikan stabilitas dan mencegah inflasi.

• Distribusi dan Insentif:
• Awalnya, 300 juta token $IO akan didistribusikan. 500 juta sisanya akan diberikan kepada pemasok dan pemangku kepentingan mereka selama 20 tahun.
• Hadiah dirilis setiap jam, mengikuti model yang semakin berkurang (mulai dari 8% di tahun pertama, menurun 1,02% setiap bulan, sekitar 12% per tahun) hingga batas 800 juta tercapai.
• Mekanisme Bakar:

$IO memiliki sistem pembakaran token terprogram di mana io.net menggunakan pendapatan dari jaringan IOG untuk membeli dan membakar token $IO. Kuantitas pembakaran menyesuaikan berdasarkan harga $IO, menciptakan tekanan deflasi.

4.2 Biaya dan Penghasilan

• Biaya Penggunaan:

io.net membebankan berbagai biaya kepada pengguna dan pemasok, termasuk biaya pemesanan dan pembayaran untuk daya komputasi. Biaya ini mendukung kesehatan keuangan jaringan dan sirkulasi pasar $IO.

• Biaya pembayaran:

Biaya 2% berlaku untuk pembayaran USDC; Tidak ada biaya untuk pembayaran $IO.

• Biaya Pemasok:

Pemasok juga membayar biaya pemesanan dan pembayaran saat menerima pembayaran, mirip dengan pengguna.

4.3 Ekosistem

• Penyewa GPU (Pengguna):

Insinyur pembelajaran mesin yang mencari daya komputasi GPU di jaringan IOG menggunakan $IO untuk menyebarkan kluster GPU, instans game cloud, dan membangun aplikasi seperti streaming Unreal Engine 5 piksel. Pengguna juga mencakup individu yang melakukan inferensi model tanpa server pada aplikasi BC8.ai dan aplikasi mendatang yang dihosting oleh io.net.

• Pemilik GPU (Pemasok):

Pusat data independen, peternakan penambangan kripto, dan penambang profesional yang menawarkan daya komputasi GPU yang kurang dimanfaatkan di jaringan IOG.

• Pemegang Token IO (Komunitas):

Komunitas menyediakan keamanan dan insentif kripto-ekonomi untuk mengoordinasikan tindakan yang saling menguntungkan, mendorong pertumbuhan dan adopsi jaringan.

4.4 Alokasi Khusus

• Komunitas: 50% untuk memberi penghargaan kepada anggota komunitas dan mendorong partisipasi dan pertumbuhan platform.
• Ekosistem R&D: 16% untuk mendukung R&D dan pembangunan ekosistem, termasuk mitra dan pengembang pihak ketiga.
• Kontributor Inti Awal: 11,3% untuk memberi penghargaan kepada kontributor tahap awal.
• Pendukung Awal: Benih: 12,5% untuk investor benih awal, menghargai dukungan awal mereka.
• Pendukung Awal: Seri A: 10,2% untuk investor Seri A, menghargai kontribusi mereka pada tahap pengembangan awal.

4.5 Mekanisme Halving

• 2024 hingga 2025: 6.000.000 token $IO dirilis setiap tahun.
• 2026 hingga 2027: Rilis tahunan dikurangi setengahnya menjadi 3.000.000 token $IO.
• 2028 hingga 2029: Rilis tahunan dibagi dua lagi menjadi 1.500.000 token $IO.

5. Tim/Kemitraan/Pendanaan

Tim kepemimpinan io.net membawa beragam keterampilan dan pengalaman. Tory Green, COO, sebelumnya adalah COO Hum Capital dan Direktur Pengembangan dan Strategi Perusahaan di Fox Mobile Group. Ahmad Shadid, Pendiri dan CEO, adalah Insinyur Sistem Kuantitatif di WhalesTrader. Garrison Yang, Chief Strategy Officer dan CMO adalah VP Pertumbuhan dan Strategi di Ava Labs, dengan gelar di bidang Teknik Kesehatan Lingkungan dari UC Santa Barbara.

Pada bulan Maret, io.net mengumpulkan $ 30 juta dalam pendanaan Seri A, dipimpin oleh Hack VC, dengan partisipasi dari Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, Continue Capital, MH Ventures, dan OKX. Para pemimpin industri seperti pendiri Solana Anatoly Yakovenko, pendiri Aptos Mo Shaikh dan Avery Ching, Yat Siu dari Animoca Brands, dan Jin Kang dari Perlone Capital juga berinvestasi.

6. Evaluasi Proyek

6.1 Analisis Pasar

io.net adalah jaringan komputasi terdesentralisasi yang dibangun di blockchain Solana, dengan fokus pada integrasi sumber daya GPU yang kurang dimanfaatkan untuk menyediakan kemampuan komputasi yang kuat. Proyek ini beroperasi terutama di bidang-bidang berikut:

• Komputasi Terdesentralisasi:

io.net telah mengembangkan jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi (DePIN) yang memanfaatkan sumber daya GPU dari berbagai sumber (seperti pusat data independen dan penambang cryptocurrency). Pendekatan desentralisasi ini bertujuan untuk mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya komputasi, mengurangi biaya, dan meningkatkan aksesibilitas dan fleksibilitas.

• Komputasi Awan:

Meskipun io.net menggunakan pendekatan terdesentralisasi, ia menawarkan layanan yang mirip dengan komputasi awan tradisional, seperti manajemen cluster GPU dan penskalaan untuk tugas pembelajaran mesin. io.net bertujuan untuk memberikan pengalaman yang mirip dengan layanan cloud tradisional tetapi dengan efisiensi dan keunggulan biaya dari jaringan terdesentralisasi.

• Aplikasi Blockchain:

Sebagai proyek berbasis blockchain, io.net menggunakan fitur blockchain seperti keamanan dan transparansi untuk mengelola sumber daya dan transaksi dalam jaringan.

Proyek serupa dalam hal fungsionalitas dan tujuan meliputi:

• Golem: Jaringan komputasi terdesentralisasi di mana pengguna dapat menyewa atau menyewa sumber daya komputasi yang tidak digunakan. Golem bertujuan untuk menciptakan superkomputer global.
• Render: Menggunakan jaringan terdesentralisasi untuk menyediakan layanan rendering grafis, memanfaatkan teknologi blockchain untuk memungkinkan pembuat konten mengakses lebih banyak sumber daya GPU, mempercepat proses rendering.
• iExec RLC: Menciptakan pasar terdesentralisasi yang memungkinkan pengguna untuk menyewa sumber daya komputasi mereka, mendukung berbagai aplikasi melalui teknologi blockchain, termasuk aplikasi intensif data dan beban kerja pembelajaran mesin.

6.2 Keuntungan Proyek

• Skalabilitas: io.net dirancang sebagai platform yang sangat skalabel untuk memenuhi kebutuhan bandwidth pelanggan, memungkinkan tim untuk menskalakan beban kerja di jaringan GPU dengan mudah tanpa penyesuaian yang signifikan.
• Inferensi Batch dan Penyajian Model: Platform ini mendukung inferensi paralel pada batch data, memungkinkan tim pembelajaran mesin untuk menyebarkan alur kerja pada jaringan GPU terdistribusi.
• Pelatihan Paralel: Untuk mengatasi keterbatasan memori dan alur kerja berurutan, io.net menggunakan pustaka komputasi terdistribusi untuk memparalelkan tugas pelatihan di beberapa perangkat.
• Parallel Hyperparameter Tuning: io.net mengoptimalkan pola penjadwalan dan pencarian dengan memanfaatkan paralelisme yang melekat pada eksperimen penyetelan hyperparameter.
• Reinforcement Learning (RL): Menggunakan pustaka RL sumber terbuka, io.net mendukung beban kerja RL yang sangat terdistribusi dan menawarkan API sederhana.
• Aksesibilitas Instan: Tidak seperti layanan cloud tradisional dengan waktu penyebaran yang lama, io.net Cloud menyediakan akses instan ke pasokan GPU, memungkinkan pengguna untuk meluncurkan proyek dalam hitungan detik.
• Efisiensi Biaya: io.net dirancang sebagai platform terjangkau yang cocok untuk berbagai kategori pengguna. Saat ini, platform ini sekitar 90% lebih hemat biaya daripada layanan pesaing, memberikan penghematan yang signifikan untuk proyek pembelajaran mesin.
• Keamanan dan Keandalan Tinggi: Platform ini menjanjikan keamanan, keandalan, dan dukungan teknis tingkat atas, memastikan lingkungan yang aman dan stabil untuk tugas-tugas pembelajaran mesin.
• Kemudahan Implementasi: io.net Cloud menghilangkan kompleksitas membangun dan mengelola infrastruktur, memungkinkan pengembang atau organisasi mana pun untuk mengembangkan dan menskalakan aplikasi AI dengan mulus.

6.3 Tantangan Proyek

• Kompleksitas Teknis dan Adopsi Pengguna:
• Tantangan: Sementara komputasi terdesentralisasi menawarkan keuntungan biaya dan efisiensi yang signifikan, kompleksitas teknisnya dapat menimbulkan hambatan yang cukup besar bagi pengguna non-teknis. Pengguna perlu memahami cara mengoperasikan jaringan terdistribusi dan memanfaatkan sumber daya terdistribusi secara efektif.
• Dampak: Ini dapat membatasi adopsi platform secara luas, terutama di kalangan pengguna yang kurang akrab dengan blockchain dan komputasi terdesentralisasi.
• Keamanan Jaringan dan Privasi Data:
• Tantangan: Terlepas dari peningkatan keamanan dan transparansi yang disediakan oleh blockchain, keterbukaan jaringan terdesentralisasi dapat membuat mereka lebih rentan terhadap serangan cyber dan pelanggaran data.
• Dampak: Hal ini mengharuskan io.net untuk terus memperkuat langkah-langkah keamanannya guna memastikan kerahasiaan dan integritas data pengguna dan tugas komputasi, yang sangat penting untuk menjaga kepercayaan pengguna dan reputasi platform.
• Kinerja dan Keandalan:
• Tantangan: Meskipun io.net bertujuan untuk menyediakan layanan komputasi yang efisien melalui sumber daya yang terdesentralisasi, berkoordinasi di berbagai lokasi geografis dan berbagai kualitas perangkat keras dapat menghadirkan tantangan kinerja dan keandalan.
• Dampak: Masalah kinerja apa pun karena ketidakcocokan perangkat keras atau latensi jaringan dapat memengaruhi kepuasan pelanggan dan efektivitas platform secara keseluruhan.
• Skalabilitas Operasi:
• Tantangan: Meskipun io.net dirancang sebagai jaringan yang sangat skalabel, mengelola dan menskalakan sumber daya terdesentralisasi secara efektif secara global tetap menjadi tantangan teknis yang signifikan dalam praktiknya.
• Dampak: Inovasi teknis dan peningkatan manajemen yang berkelanjutan diperlukan untuk menjaga stabilitas dan daya tanggap jaringan di tengah tuntutan pengguna dan komputasi yang berkembang pesat.
• Persaingan dan Penerimaan Pasar:
• Tantangan: io.net menghadapi persaingan di blockchain dan pasar komputasi terdesentralisasi. Platform lain seperti Golem, Render, dan iExec menawarkan layanan serupa, dan evolusi pasar yang cepat dapat dengan cepat mengubah lanskap kompetitif.
• Dampak: Agar tetap kompetitif, io.net membutuhkan inovasi berkelanjutan dan peningkatan keunikan dan nilai layanannya untuk menarik dan mempertahankan pengguna.

1. Kesimpulan

io.net menetapkan standar baru di bidang komputasi awan modern dengan jaringan komputasi terdesentralisasi yang inovatif dan arsitektur berbasis blockchain. Dengan menggabungkan sumber daya GPU yang kurang dimanfaatkan di seluruh dunia, io.net memberikan daya komputasi, fleksibilitas, dan efisiensi biaya yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk pembelajaran mesin dan aplikasi AI. Platform ini tidak hanya membuat penyebaran proyek pembelajaran mesin skala besar lebih mudah diakses dan ekonomis tetapi juga menawarkan keamanan yang kuat dan solusi terukur untuk berbagai pengguna. Terlepas dari tantangan seperti kompleksitas teknis, keamanan jaringan, stabilitas kinerja, dan persaingan pasar, jika io.net dapat mengatasi rintangan ini dan menumbuhkan ekosistem yang dinamis, ia memiliki potensi untuk secara mendasar membentuk kembali cara kita mengakses dan memanfaatkan daya komputasi di era Web3. Namun, seperti halnya teknologi yang muncul, keberhasilan jangka panjangnya akan bergantung pada pengembangan, adopsi, dan kemampuannya yang berkelanjutan untuk menavigasi lanskap infrastruktur berbasis blockchain yang terus berkembang.

Sanggahan:

1. Artikel ini dicetak ulang dari[链茶馆]. Semua hak cipta adalah milik penulis asli [茶馆小二儿]. Jika ada keberatan dengan cetak ulang ini, silakan hubungi tim Gate Learn , dan mereka akan segera menanganinya.
2. Penafian Kewajiban: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini semata-mata milik penulis dan bukan merupakan saran investasi.
3. Terjemahan artikel ke bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.