🚀 Einführung von io.net (IO): Revolutionierung des dezentralen GPU-Computing 🚀
🚀 Tauchen wir in diesem fesselnden Thread in die wichtigsten Funktionen und das Potenzial von#IOein! 🧵👇
1️⃣ Einführung: io.net (IO) ist ein auf Solana basierendes dezentrales GPU-Computernetzwerk. Seine Mission ist es, den Zugang zu Rechenleistung zu demokratisieren, indem nicht ausgelastete GPUs aus verschiedenen Quellen, darunter unabhängige Rechenzentren, Krypto-Miner und Verbraucher-GPUs, aggregiert werden. Durch die Schaffung eines dezentralen physischen Infrastrukturnetzwerks (DePIN) zielt io.net darauf ab, kostengünstige GPU-Ressourcen für maschinelles Lernen und KI-Anwendungen bereitzustellen.
2️⃣ Technologie und Funktionen: io.net nutzt die IO Worker-Schnittstelle, damit GPU-Anbieter Rechenleistung bereitstellen können. So wird eine kosteneffiziente Nutzung bei gleichzeitiger Skalierung gemäß der Nachfrage sichergestellt. Endbenutzer interagieren mit den GPUs von io.net über IO Cloud, was eine bedarfsgerechte Verwaltung dezentraler GPU-Cluster ermöglicht und die Notwendigkeit teurer Hardwareinvestitionen und Infrastrukturverwaltung überflüssig macht. IO Cloud wird auf Ray bereitgestellt, einem Open-Source-Rechenframework, das von OpenAI zum Trainieren von Modellen wie GPT-3 und GPT-4 verwendet wird.
3️⃣ Whitepaper-Analyse: Das Whitepaper betont das Problem der weltweit nicht ausgelasteten GPU-Kapazität und beschreibt den Ansatz von IO.NET zur Aggregation von GPUs aus verschiedenen Quellen. Es beschreibt ausführlich die Entwicklung intelligenter Verträge, potenzielle Blockchain-Anwendungen, die Rolle des IO-Tokens im Ökosystem und bietet Einblicke in die Wachstumsstrategie und das Wirtschaftsmodell des Projekts.
4️⃣ Anwendungsfall: Der IO-Token (IO) ist die native Münze des IOG-Netzwerks und ermöglicht wirtschaftliche Anreize innerhalb des Ökosystems. Benutzer bezahlen für Dienste innerhalb von io.net mit IO-Token, wodurch eine strukturelle Nachfrage entsteht und die Nachhaltigkeit des Netzwerks sichergestellt wird. IO-Token werden für GPU-Bereitstellungsgebühren, Staking und Governance verwendet. IO.NET ermöglicht Ingenieuren für maschinelles Lernen und KI-Entwicklern den Zugriff auf skalierbare verteilte GPU-Cluster zu einem Bruchteil der Kosten herkömmlicher zentralisierter Dienste und ermöglicht es Start-ups und Unternehmen, reichlich Rechenleistung für KI-Workloads zu nutzen.
5️⃣ Team und Führung: Ahmad Shadid, Mitbegründer, war CEO, trat jedoch vor dem Token-Start zurück. Tory Green, ein weiterer Gründer und ehemaliger COO, leitet jetzt das Projekt. Das Team entwickelte ursprünglich quantitative Handelssysteme für Aktien- und Kryptomärkte.
6️⃣ Partnerschaften: IO.NET ist eine Partnerschaft mit anderen dezentralen Computernetzwerken, darunter Render Network und Filecoin, eingegangen und hat 2.000 GPUs in sein Netzwerk integriert.
7️⃣ Sicherheit und Audits: Der IO-Agent stellt sicher, dass auf einer gemieteten GPU keine nicht autorisierten Container ausgeführt werden, um jegliche Risiken auszuschließen. Wenn ein Knoten gemietet wird, werden die zwischen einem Arbeitsknoten und dem anderen Arbeitsknoten vorhandenen Daten im Docker-Dateisystem verschlüsselt. Der gesamte Netzwerkverkehr erfolgt außerdem über ein Mesh-VPN, was maximale Sicherheit gewährleistet. Außerdem priorisieren sie Lieferanten mit SOC2-Konformität und betonen weiterhin die Bedeutung der SOC2-Konformität bei unseren Lieferanten.
8️⃣ Tokenomics: IO-Tokenomics umfassen ein programmgesteuertes Münzverbrennungssystem, bei dem Einnahmen aus dem IOG-Netzwerk zum Kauf und Verbrennen von IO-Token verwendet werden. Dieser deflationäre Mechanismus passt sich basierend auf dem IO-Preis an. Es können maximal 800.000.000 IO-Token in Umlauf kommen.
9️⃣ Börsen: IO-Token können an verschiedenen Börsen gehandelt werden, darunter Binance, Bybit, Gate.io, Bitget, KuCoin, MEXC und viele mehr.
🔟 Aktuelle Entwicklungen: IO.NET hat ungefähr 20.000 clusterfähige GPUs integriert und bedient Workloads für KI-Inferenz und Modelltraining.
1️⃣1️⃣ Fazit: IO.NETs innovativer Ansatz zur GPU-Aggregation und sein Fokus auf KI und maschinelles Lernen machen es zu einem spannenden Projekt. Da es weiter wächst, könnte es im Bereich des dezentralen Computing eine bedeutende Rolle spielen.
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