Вступ до проекту
io.net — це децентралізована обчислювальна мережа, яка підтримує розробку, виконання та масштабування програм машинного навчання в блокчейні Solana. Він об’єднує недостатньо використовувані ресурси, такі як графічні процесори з незалежних центрів обробки даних, криптомайнери та криптопроекти, такі як Filecoin і Render, для вирішення цієї проблеми.
Основні переваги io.net:
Гнучка композиція: інженери зі штучного інтелекту можуть вільно вибирати та об’єднувати мікросхеми, необхідні для формування «кластеру» для виконання своїх обчислювальних завдань.
Швидке розгортання: на відміну від централізованих постачальників, таких як AWS, які вимагають тижнів схвалення та очікування, завдання можна розгортати та запускати за лічені секунди.
Низька вартість: вартість послуг на 90% нижча, ніж у звичайних провайдерів.
Функціональність продукту та робочий процес
Сторона попиту
io.cloud дозволяє користувачам визначати бажані кластери GPU на основі їхніх потреб для виконання обчислювальних завдань ШІ. Залежно від різних завдань обчислювальної потужності io.net класифікує сценарії попиту на три типи: загальні, тренування та висновки. Ця класифікація допомагає користувачам вибирати графічні процесори на основі таких показників продуктивності, як пам’ять і пропускна здатність.
Сторона постачання
IO Worker спрощує й оптимізує роботу постачальників. Це включає в себе керування обліковими записами користувачів, моніторинг активності в реальному часі, відстеження температури та енергоспоживання, підтримку встановлення, керування гаманцем, безпеку та аналіз прибутковості.
Токеноміка
Загальна пропозиція токенів IO обмежена 800 мільйонами, з початковою пропозицією 500 мільйонів IO токенів, розподілених між п’ятьма категоріями: початкові інвестори, інвестори серії A, основні учасники, R&D та екосистема та спільнота.
Випуск токенів IO спрямований на стимулювання зростання та впровадження мережі, поступово збільшуючи до фіксованої максимальної пропозиції в 800 мільйонів IO протягом 20 років. Винагороди надаватимуться щогодини постачальникам і стейкерам згідно з дефляційною моделлю, яка починається з 8% у перший рік і зменшується на 1,02% щомісяця (приблизно 12% на рік), доки не буде досягнуто обмеження в 800 мільйонів токенів вводу-виведення.
Крім токена $IO, проект розробив механізм подвійного токена. У планах запровадити токен IOSD, який прив’язаний до долара США та генерується.
Ключові дані
Розширення з боку постачання
Пропозиція швидко розширилася. Станом на 20 травня, згідно з офіційними даними, IO.NET має загальний запас 28 889 GPU і 6605 CPU на стороні пропозиції. Крім того, як партнер, Render Network надає 1152 графічних і 27 центральних процесорів у мережу, а Filecoin додає 1024 графічних процесори. Найдоступнішим обладнанням є GeForce RTX 4090. Частота активного обладнання онлайн становить приблизно 42%.
Продуктивність на стороні попиту
Що стосується попиту, IO.NET все ще перебуває на ранніх стадіях розвитку ринку, і фактичне використання для обчислювальних завдань залишається низьким. Більшість онлайн-графічних процесорів мають навантаження на 0 %, лише A100 PCIe 80 ГБ K8S, RTX A6000 K8S, RTX A4000 K8S і H100 80 ГБ HBM3. За винятком A100 PCIe 80GB K8S, навантаження на інші три чіпи становить менше 20%.
Обробка мережі та комісії
Станом на 18 квітня мережа обробила та перевірила понад 319 000 завдань штучного інтелекту, хоча більшість із них виникла завдяки проекту BC8.AI, спонсорованому IO.NET. Мережа згенерувала 1 024 107 доларів США комісії, причому комісія за останній день склала 624 долари США.
IO.NET пропонує значні економічні переваги з такими погодинними ставками:
A100: 0,76 дол
RTX 4090: $0,37
RTX 3080: 0,20 дол
RTX A6000: 0,75 дол
A4000 K8S: $0,23
Наприклад, вартість використання A100 на 82,45% дешевша, ніж Google Cloud, і на 82,62% дешевша, ніж Amazon AWS.
Передумови проекту
Штаб-квартира команди знаходиться в Нью-Йорку, США, і налічує понад 50 членів. Спочатку бізнес команди був зосереджений на кількісній торгівлі, але в червні 2022 року він перейшов на децентралізовані обчислення. Засновник, Ахмад Шадід, має досвід кількісної та фінансової інженерії, а також є волонтером Ethereum Foundation.
Остання вартість проекту досягла 1 мільярда доларів. IO.NET отримав підтримку від Solana, Render Network (RNDR) і Filecoin (FIL). Раунд фінансування серії A очолював Hack VC за участю Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs і Aptos Labs.
Ландшафт розподіленої обчислювальної платформи
Платформи розподіленої обчислювальної потужності мають кілька ключових характеристик:
Доступність: Традиційні хмарні сервіси, такі як AWS, GCP або Azure, часто передбачають тривалий час очікування та брак популярних моделей GPU. Крім того, користувачі зазвичай повинні укладати довгострокові контракти з обмеженою гнучкістю. Навпаки, платформи розподіленої обчислювальної потужності пропонують більш доступні варіанти з гнучким вибором апаратного забезпечення.
Низькі ціни: завдяки використанню незадіяних чіпів і надаючи символічні субсидії постачальникам чіпів і обчислювальної потужності через мережеві протоколи, розподілені обчислювальні мережі можуть запропонувати дешевшу обчислювальну потужність.
Опір цензурі: наразі передові обчислювальні мікросхеми та приладдя контролюються великими технологічними компаніями. У зв’язку з посиленням урядового контролю за обчислювальними послугами ШІ, особливо в США, зростає попит на децентралізований, гнучкий і стійкий до цензури доступ до обчислювальних потужностей ШІ.
Цільові споживачі. Більшість споживачів платформ розподіленої обчислювальної потужності є професійними розробниками або невеликими та середніми установами. Ці користувачі надають пріоритет стабільності та безперервності послуг, які надає протокол.
Проблеми в просторі платформ розподілених обчислювальних потужностей включають технічні перешкоди, обмеження з боку попиту та проблеми відповідності нормативним вимогам.
Технічні проблеми: Перевірка ефективності обчислень у моделях глибокого навчання є складною через ієрархічну структуру, де результати кожного рівня впливають на наступний. Це вимагає виконання всіх попередніх завдань, що робить перевірку неефективною. Розподілені обчислювальні платформи потребують розробки нових алгоритмів або використання методів наближеної перевірки для вирішення цієї проблеми. Крім того, розпаралелювання завдань необхідне для скорочення часу виконання, але стикається з такими проблемами, як декомпозиція завдань і залежність від даних.
Захист конфіденційності. Забезпечення захисту даних і моделей покупця від одержувача завдання має вирішальне значення для підтримки довіри та безпеки на розподілених обчислювальних платформах.
Прорив попиту на обчислювальну потужність: хоча такі проекти, як DePIN, можуть стимулювати розширення пропозиції за допомогою токенів, попит на обчислювальну потужність crypto+AI залишається недостатнім. Частково це пов’язано з обмеженим розширенням споживчого ринку та домінуванням великих компаній у сфері штучного інтелекту, які можуть не повністю визнати переваги розподіленої обчислювальної потужності.
Проблеми з дотриманням нормативних вимог. Природа ринків поставок і закупівель розподілених обчислювальних платформ без дозволу може привабити клієнтів, але також може зробити їх уразливими до державного регулювання в міру розвитку нормативних норм ШІ. Крім того, постачальники графічних процесорів можуть мати занепокоєння щодо можливого зловживання орендованими ними обчислювальними ресурсами.
Технічні переваги io.net
io.net пропонує чудові сервісні інструменти як для постачальників обчислювальної потужності, так і для споживачів, включаючи IO Cloud, IO Worker і IO Explorer.
Основна технологія: Багаторівнева архітектура IO-SDK ефективно вирішує проблему паралельного виконання розподілених обчислювальних завдань. Він добре інтегрується з ключовими фреймворками ML, дозволяючи io.net гнучко та ефективно задовольняти різні обчислювальні потреби.
Захист конфіденційності: io.net використовує технологію зворотного тунелювання та мережеву архітектуру VPN. Зворотне тунелювання дозволяє інженерам обходити брандмауери та NAT для віддаленого доступу без складних конфігурацій, забезпечуючи захищений зв’язок і конфіденційність даних. Меш-архітектура VPN забезпечує стійкість до збоїв вузлів, масштабованість, зменшену затримку та кращий розподіл трафіку.
Порівняння конкурентів
У домені Web3 з’явилися численні комп’ютерні ринки, включаючи такі відомі проекти, як Akash, Render, Nosana, Clore.ai, Golem, Inferx, Kuzco, Aioz, Fluence Labs і GPU.NET. Ці проекти відрізняються пропозицією послуг і цільовими ринками. Наприклад, Akash — це одноранговий ринок хмарних сервісів, який забезпечує розгортання GPU, оренду та навчання моделі AI. Render пропонує децентралізовані рішення для візуалізації GPU.
Аналізуючи загальнодоступні дані, Akash і Clore.ai добре працюють з боку пропозиції. Akash має 382 графічних процесора та 20 890 процесорів із ставкою оренди центрального процесора 33% і ставкою оренди графічного процесора 26%. Clore.ai може похвалитися 19 590 графічним процесором із ставкою оренди 71%.
Щодо плати за мережу, 24-годинна плата Akash ($2,73 тис.) порівнянна з io.net.
Більшість із цих проектів все ще перебувають на ранніх стадіях або стадіях тестової мережі та ще не відповідають можливостям io.net. Однак вони швидко розвиваються і вимагають ретельного спостереження. Наприклад, Kuzco має 1400 активних робочих вузлів із рівнем використання однієї карти 90%.
Резюме
Привабливість платформ розподілених обчислювальних потужностей пояснюється декількома ключовими факторами: розподілені обчислення штучного інтелекту пропонують переваги перед централізованими варіантами, включаючи більшу доступність і нижчу вартість. Проблеми реального світу, такі як дисбаланс між попитом і пропозицією графічних процесорів, а також розширення нормативних актів також відіграють важливу роль. Крім того, стимулювання цін на токени, особливо під час ринків биків, і низькі бар’єри входу для звичайних користувачів означають, що переваги штучного інтелекту поширюються не тільки на великі компанії та установи.
Незважаючи на ці переваги, розподілені обчислення стикаються зі значними проблемами, включаючи технічні труднощі з перевіркою роботи, розпаралелюванням і захистом конфіденційності. Існують також проблеми з обмеженнями попиту та регуляторними перешкодами.
io.net привернув значну увагу, отримавши назву наступного файлкойну, завдяки його інтеграції з екосистемою Solana, штучним інтелектом і DePIN — трьома темами, які, як очікується, піднімуться на «бичачому» ринку 2024 року. Технологічно він вирішує завдання розподілених обчислень за допомогою своєї базової багаторівневої архітектури IO-SDK і використовує зворотне тунелювання та мережеву архітектуру VPN для безпечних з’єднань і конфіденційності даних. Що стосується продукту, він пропонує комплексні послуги як для пропозиції, так і для попиту, включаючи IO Cloud, IO Worker і IO Explorer.
Практично io.net перевершує інші розподілені обчислювальні платформи, маючи більшу кількість апаратних мікросхем і онлайн-ставки, що робить її найбільшою мережею постачальників у цьому просторі. Хоча загальний обсяг виконуваних обчислювальних завдань залишається невеликим, оскільки більшість чіпів перебувають у режимі очікування, це поширена проблема в галузі.
Оскільки обчислювальних ресурсів стає дедалі менше, io.net прагне знизити вартість оренди можливостей GPU/CPU, що має вирішальне значення для масштабованості AI та ML. Зростаючий попит на обчислювальну потужність у поєднанні з недостатньою пропозицією вказує на значний потенціал зростання для розподілених обчислювальних проектів, таких як io.net.
Однак io.net також стикається з кількома проблемами: гостра конкуренція на ринку обчислювальних потужних платформ, складність управління великими децентралізованими кластерами, недостатній попит і впровадження на ранніх стадіях, повільніше, ніж очікувалося, впровадження стартапами та розробниками штучного інтелекту, регулятивне регулювання ризики та складність, яку створює механізм подвійних жетонів.
