Нова децентралізована протокольна платформа io.net нещодавно оголосила про завершення фінансування серії A на суму до 30 мільйонів доларів США під керівництвом Hack VC за участі багатьох провідних інвестиційних компаній, зокрема Multicoin Capital, 6th Man Ventures, Delphi Digital тощо. Ця акція фінансування не тільки демонструє ринковий потенціал io.net, але й привертає широку увагу в галузі.

Крім того, після того, як io.net запустив свою програму «Ignition», кількість майнерів GPU зросла з 26 000 до 51 000 лише за десять днів. Цей темп зростання значною мірою відображає привабливість його технології та просування практичного застосування.

Тим часом засновник і генеральний директор io.net Ахмад Шадід заявив, що очікується, що токен IO буде запущено 28 квітня, що ще більше розширить його вплив на ринку криптовалют.

Із зміцненням фінансової та технічної основи io.net швидко стає центром уваги в області технології блокчейн. Подальший вміст детальніше вивчатиме технічні деталі та маркетингові стратегії io.net.

Проаналізуйте революцію децентралізованої обчислювальної потужності io.net і передбачте майбутні тенденції обчислень ШІ

Перш ніж обговорювати бізнес-модель io.net, важливо зрозуміти застосування децентралізованої обчислювальної потужності в обчисленнях ШІ. Технологія штучного інтелекту розвинулась від простих моделей на основі ЦП до складних моделей глибокого навчання та великих моделей, які покладаються на графічні процесори та процесори TPU. У процесі цього попит на обчислювальні ресурси різко зріс.

Від дерева рішень до гігантів: еволюція машинного навчання Вимоги до обчислень

1.1980-2000-ті: машинне навчання ґрунтується на простих алгоритмах, таких як дерева рішень і SVM, а обчислювальні потреби можуть бути задоволені персональними комп’ютерами.

2. Після 2006 року: з розвитком глибокого навчання зріс попит на графічні процесори, особливо при обробці великих наборів даних.

3.2018 до теперішнього часу: великі моделі, такі як BERT і GPT, ще більше підштовхнули попит на високопродуктивні обчислювальні кластери.

io.net: зміна майбутнього обчислювальної техніки, нова ера децентралізованих мереж GPU

io.net значно скорочує витрати та підвищує ефективність обчислень завдяки створенню децентралізованої обчислювальної мережі GPU та використанню розподілених глобально розподілених ресурсів GPU.

1. Економічна ефективність:

У порівнянні з традиційними централізованими обчислювальними центрами, децентралізована модель io.net зменшує потребу у великомасштабних закупівлях і обслуговуванні обладнання, значно знижуючи початкові інвестиції та експлуатаційні витрати.

2. Технічна реалізація:

Кластерні обчислення: використовуючи технології Ray і Kubernetes, io.net оптимізує керування ресурсами та розподіл обчислювальних завдань, підвищуючи ефективність виконання.

Конфіденційність і безпека: Завдяки mesh VPN і технології обфускації потоку даних покращено безпеку та захист конфіденційності передачі даних.

3. Позиціонування на ринку:

Вартість послуг io.net на 90% нижча, ніж у традиційних постачальників хмарних послуг, і їх можна розгорнути за лічені секунди. Ця можливість швидкого реагування відповідає високим вимогам ринку щодо ефективності.

Еластична комбінація ресурсів і миттєве розгортання надають io.net значну конкурентну перевагу в галузі штучного інтелекту та машинного навчання, особливо в обробці складних завдань, які потребують великої кількості обчислювальних ресурсів.

Завдяки децентралізованому та ефективному об’єднанню обчислювальних ресурсів io.net не тільки оптимізує витрати та використання ресурсів, але й покращує безпеку послуг за допомогою інноваційної технології захисту конфіденційності. Ці конкурентні переваги вказують на важливу позицію io.net і потенціал розвитку на світовому ринку живлення для обчислень штучного інтелекту.

Розкриття трансформації обчислювальних моделей ШІ: прориви та переваги io.net у сфері децентралізованих обчислювальних потужностей

В останньому епізоді подкасту MindChats засновник io.net і технічний директор Ахмад Шадід детально обговорює фундаментальні відмінності між централізованим і децентралізованим ШІ та їхні відповідні переваги. Ця дискусія розкриває потенціал децентралізованого штучного інтелекту в оптимізації розподілу обчислювальних ресурсів, зниженні витрат і покращенні масштабованості та гнучкості системи.

Від централізації до децентралізації: інноваційне зберігання даних у системах ШІ

Централізовані системи ШІ покладаються на великі центри обробки даних для централізованої обробки та зберігання даних. Хоча цей метод прискорює обробку даних і спрощує керування даними, він також має очевидні недоліки:

Висока вартість: будівництво та підтримка центрів обробки даних вимагає величезних капіталовкладень.

Обмежена масштабованість: масштабування існуючих систем у міру зростання потреб є складним і дорогим.

Ризики безпеки: централізоване зберігання даних збільшує ризик витоку даних.

Розблокування майбутнього: три основні переваги децентралізованого ШІ

Децентралізований ШІ реалізує обробку та зберігання даних через розподілені мережі, долаючи багато обмежень централізованих систем:

Економічна ефективність: Зменшення залежності від великих фізичних об’єктів, зниження витрат на обслуговування.

Потужна масштабованість: легко розширюйте систему, додаючи більше вузлів без великих початкових інвестицій.

Безпека даних: децентралізоване зберігання та шифрування зменшують ризик централізованих атак.

Розшифровка io.net: як оптимізувати потреби в обчисленнях ШІ за допомогою децентралізованої моделі

Шадід пояснив, як io.net використовує децентралізовані моделі для оптимізації потреб обчислень ШІ:

Агрегація ресурсів: інтегруйте незадіяні ресурси GPU по всьому світу, щоб сформувати потужну розподілену обчислювальну мережу.

Динамічний розподіл ресурсів: динамічно налаштовуйте ресурси відповідно до попиту, підвищуйте ефективність обчислень і зменшуйте споживання енергії.

Економічні стимули: запровадьте механізм стимулювання Web3, щоб заохотити окремих осіб і підприємства спільно використовувати обчислювальні ресурси та подальше скорочення витрат.

Захист конфіденційності. Використовуйте передову технологію шифрування та конфіденційності для забезпечення безпеки даних.

Ця дискусія не тільки прояснила відмінності між централізованим і децентралізованим ШІ, але й продемонструвала, як io.net вирішує проблеми вартості, масштабованості та безпеки даних за допомогою своєї децентралізованої платформи. Практика io.net показує, що децентралізовані обчислення не тільки здійсненні, але й перевершують традиційні моделі в ключових аспектах, особливо щодо підвищення ефективності витрат і гнучкості системи.

io.net просуває інновації децентралізованої обчислювальної потужності, а перспективи його ринкової та економічної моделі привертають увагу

В екосистемі io.net нативна криптовалюта IO coin і її токен протоколу мають вирішальне значення. Вона не тільки спрощує процес оплати для стартапів і розробників, але й забезпечує постачальників обчислювальної потужності, особливо тих, хто може отримати справедливі економічні прибутки. Впровадження IO монет робить розгортання та витрати на обчислення більш прозорими, водночас стимулюючи учасників продовжувати вносити свої незадіяні обчислювальні ресурси.

io.net приділяє особливу увагу побудові своєї економічної моделі, щоб гарантувати, що транзакції в екосистемі є не тільки чесними, але й ефективними. Мережа використовує кредити IOSD, прив’язані до долара США, для розрахунків, а кожне розгортання моделі та завдання розрахунку оплачується через IO-coin за невеликі транзакції. Для постачальників графічних процесорів, незалежно від того, орендують вони графічні процесори безпосередньо чи беруть участь у розробці моделі мережі, монети вводу-виводу гарантують, що вони отримають віддачу, на яку заслуговують.

Крім того, io.net також планує запровадити повністю децентралізовану схему ціноутворення, яка встановлюватиме вартість майнерського обладнання за допомогою відкритого та прозорого інструменту порівняльного аналізу, подібного до speedtest.net, забезпечуючи справедливе та прозоре ринкове середовище. Цей механізм ціноутворення враховуватиме низку факторів, включаючи продуктивність обладнання, пропускну здатність Інтернету та географічні відмінності, щоб адаптуватися до ринкового попиту та доступності ресурсів.

Незважаючи на те, що io.net створив величезну мережу GPU з боку пропозиції, що значно перевершує інших конкурентів, таких як Akash Network, зростання з боку попиту все ще знаходиться в зародковому стані, а навантаження на чіп низьке. Однак із розвитком ринку та постійною оптимізацією продукту очікується, що попит поступово зростатиме.

Загалом io.net надає потужну підтримку стартапам та інженерам штучного інтелекту через свою інноваційну децентралізовану обчислювальну платформу та механізм економічного стимулювання, сприяючи розробці та застосуванню технологій. Дивлячись у майбутнє, у міру розвитку технології та зростання активності на ринку очікується, що io.net відіграватиме більш важливу роль на світовому ринку живлення для обчислень штучного інтелекту.