يعتبر مشروع io.net نظامًا موزعًا لوحدات معالجة الرسومات (GPU) يعتمد على Solana و Render و Ray و Filecoin. تم تصميمه لاستغلال موارد الـGPU الموزعة لحل التحديات الحوسبة في مجالات الذكاء الصناعي والتعلم الآلي.
الأهداف الرئيسية للمشروع
توصيل الموارد العالمية للـGPU: يهدف io.net إلى حل مشكلة نقص الموارد الحوسبة من خلال تجميع الموارد الحوسبة غير المستغلة مثل الـGPUs الزائدة من مراكز البيانات المستقلة والمعدنين المشفرين ومشاريع التشفير مثل Filecoin و Render.
تقديم البنية التحتية الفعلية الموزعة: يقدم io.net شبكة بنية تحتية فعلية موزعة (depin)، تجمع الموارد من مجموعة متنوعة من المزودين لتمكين المهندسين من الوصول إلى كميات هائلة من القوة الحوسبة بطريقة قابلة للتخصيص وفعالة من حيث التكلفة وسهلة التنفيذ.
تجميع الموارد المركزية: يتميز io.net بتجميع الموارد الموزعة، الذي يتيح للمنصة استخدام موارد الـGPU الموزعة حول العالم لتوفير الدعم الحوسبة اللازم لمهام الذكاء الصناعي والتعلم الآلي.
الميكانيكا الأساسية للمشروع
التكلفة الفعالة: من خلال استغلال موارد الـGPU غير المستغلة في السوق، يتمكن io.net من توفير قوة حوسبة بتكلفة أقل من الخدمات السحابية التقليدية.
القابلية للتوسع والمرونة: يتيح النموذج الموزع لـio.net توسيع مجموعة موارده بسهولة دون الاعتماد على بائع واحد أو مركز بيانات.
مصادر متنوعة للموارد: يجمع io.net موارد الـGPU من مصادر متعددة، بما في ذلك مراكز البيانات المستقلة والمعدنين المشفرين الفردين والموارد الزائدة من مشاريع التشفير الأخرى مثل Filecoin و Render.
مع ارتفاع الذكاء الصناعي، هناك زيادة كبيرة في قوة الحوسبة للـGPU وهناك نقص كبير في الـGPUs في السحابة العامة. يهدف io.net إلى جمع القوة الحوسبة غير المستغلة من مراكز البيانات المستقلة والمعدنين المشفرين والـGPUs الاستهلاكية، مما يتيح زيادة العرض من الـGPUs.
