🔔 Vorwort:
io.net ist ein dezentrales Computernetzwerk, das auf der Solana-Blockchain basiert und sich auf die Lösung von Herausforderungen bei der Computernachfrage in den Bereichen KI und maschinelles Lernen konzentriert. Er ist ein wichtiges Mitglied der Depin- und KI-Bereiche.
💥 Zusammenfassung:
Die neuesten Nachrichten zeigen, dass io.net am 26. Juni die Einführung von Blockbelohnungen angekündigt hat, um Belohnungen für Lieferantenkonten bereitzustellen, die GPU oder CPU im IOG-Netzwerk bereitstellen.
Belohnungen werden stündlich in Form von IO-Tokens verteilt, von denen 80 % der GPU und 20 % der CPU zugewiesen werden.
1️⃣ Projektübersicht
io.net bietet eine offene Plattform, die Benutzern auf der ganzen Welt sofortigen, erlaubnisfreien Zugriff auf GPU- und CPU-Ressourcen ermöglicht. Diese Ressourcen stammen von unabhängigen Rechenzentren und Kryptowährungs-Minern, die hauptsächlich ungenutzte Grafikkarten für die verteilte Rechenleistungsversorgung nutzen.
Derzeit hat io.net mehr als 1 Million GPU-Ressourcen gesammelt, um den wachsenden KI-Computing-Anforderungen gerecht zu werden.
2️⃣ Technische Architektur und Funktionen
Auf technischer Ebene basiert io.net auf dem Machine-Learning-Framework ray.io und unterstützt eine Vielzahl von KI-Anwendungsszenarien, darunter Reinforcement Learning, Deep Learning und Modelloptimierung. Jeder kann ohne zusätzliche Berechtigungen als Arbeiter oder Entwickler dem Computernetzwerk beitreten.
Die Preise für Rechenleistung werden in Echtzeit an die Marktnachfrage und das Ressourcenangebot angepasst, um eine effiziente Ressourcennutzung sicherzustellen.
3️⃣ Natives Token-IO
Der IO-Token ist der Kern des io.net-Ökosystems und wird als Tauschmittel und Anreizmechanismus verwendet. Benutzer, die IO-Token besitzen, können die Bearbeitungsgebühren bei Rechenleistungstransaktionen reduzieren und den stabilen Betrieb des Netzwerks und der Knotenaktivitäten unterstützen, indem sie IO-Tokens einsetzen.
Derzeit beträgt der Marktwert von IO-Tokens 351 Millionen US-Dollar, mit einem vollständig verwässerten Marktwert von 2,955 Milliarden US-Dollar, insgesamt 800 Millionen IOs und einer Umlaufmenge von 95 Millionen IOs, was ihre Bedeutung und ihr Potenzial auf dem Kryptowährungsmarkt verdeutlicht.
4️⃣ Produktzusammensetzung
Die Architektur von io.net umfasst Schlüsselkomponenten wie IO-Netzwerk, IO-Engine und IO-Element. Das IO-Netzwerk verwendet eine Mesh-VPN-Architektur, um eine Kommunikation mit extrem geringer Latenz zwischen Knoten zu gewährleisten und so GPU-Ressourcen effizient zu teilen und zu verarbeiten. Die IO-Engine ist eine auf dieser Basis aufgebaute programmierbare Rechenschicht, die KI-Rechneraufgaben wie Batch-Inferenz, paralleles Training und Hyperparameter-Anpassung unterstützt.
5️⃣ Die drei Hauptprodukte von io.net
IO Cloud: Dezentrale GPU-Cluster bereitstellen und verwalten, um flexible Lösungen für KI- und Python-Anwendungen bereitzustellen.
IO Worker: Ein Dienst, der Echtzeit-Einblicke in Computergeräte bietet und es Benutzern ermöglicht, die Geräte zu überwachen und zu bedienen.
IO Explorer: Bietet umfassende Netzwerkstatistiken und visuelle Diagramme, um Benutzern die einfache Überwachung und Analyse von io.net-Netzwerkaktivitäten und Belohnungstransaktionen zu erleichtern.
6️⃣ Kernfunktionen:
Batch-Inferenz- und Modelldienst: Unterstützt den Export der Architektur und Gewichtungen des Trainingsmodells in den gemeinsamen Objektspeicher und die parallele Ausführung von Inferenzaufgaben über ein verteiltes GPU-Netzwerk.
Paralleles Training: Das gleichzeitige Training auf mehreren GPU-Geräten wird durch eine verteilte Computerbibliothek erreicht, wodurch die Speicherbeschränkungen eines einzelnen Geräts und der Engpass der sequentiellen Verarbeitung überwunden werden.
Parallele Hyperparameter-Anpassung: Nutzen Sie die verteilte Computerbibliothek für erweiterte Hyperparameter-Anpassungen, um eine parallele Hyperparameter-Optimierung und -Planung zu erreichen und den besten Modelltrainingseffekt zu erzielen.
Reinforcement Learning: Unterstützt stark verteilte Reinforcement-Learning-Workloads auf Produktionsebene und bietet einfache und benutzerfreundliche API-Schnittstellen, um Entwicklern bei der schnellen Bereitstellung und Verwaltung von Reinforcement-Learning-Modellen zu helfen.
7️⃣ Zukunftsausblick:
Mit der Einführung des GPT-4 LLM (Sprachmodell) von OpenAI und dem Aufstieg verschiedener KI-Text-zu-Bild-Modelle nehmen die Anwendungen, die auf ausgereifter KI-Technologie basieren, von Tag zu Tag zu, und die Nachfrage nach Rechenressourcen wie GPUs steigt stark an .
Gleichzeitig wird laut Statista die Größe des KI-Marktes von 134,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022 auf 241,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 wachsen und bis 2030 voraussichtlich 738,7 Milliarden US-Dollar erreichen. Auch der Wert des Cloud-Service-Marktes ist aufgrund des rasanten Wachstums der Nachfrage des KI-Marktes nach GPU-Rechenleistung um etwa 14 % gestiegen.
🎯 Zusammenfassung:
Io.net erklärte, sein Ziel sei es, ein „GPU-Internet“ aufzubauen und das weltweit größte DePIN für künstliche Intelligenz zu schaffen, um den durch den Boom der künstlichen Intelligenz verursachten Mangel an GPU-Rechenleistung zu beheben. Aus dieser Sicht hat das Projekt große Perspektiven und einen starken Hintergrund. Dieser Artikel stellt keine Anlageberatung dar! Anleger müssen Risiken und Marktentwicklung sorgfältig abwägen! #DYOR
🤝 Vielen Dank an alle!