Dự án io.net là một hệ thống GPU phân tán dựa trên Solana, Render, Ray và Filecoin. Nó được thiết kế để khai thác tài nguyên GPU phân tán nhằm giải quyết các thách thức điện toán trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy.

Mục tiêu chính của dự án

  1. Phân phối tài nguyên GPU toàn cầu: io.net nhằm mục đích giải quyết vấn đề thiếu hụt tài nguyên máy tính bằng cách tổng hợp các tài nguyên máy tính không được sử dụng đúng mức như GPU dư thừa từ các trung tâm dữ liệu độc lập, công cụ khai thác tiền điện tử và các dự án tiền điện tử như Filecoin và Render.

  2. Cung cấp cơ sở hạ tầng vật lý phân tán: io.net cung cấp mạng cơ sở hạ tầng vật lý phân tán (depin), tập hợp các tài nguyên từ nhiều nhà cung cấp khác nhau để cho phép các kỹ sư truy cập vào lượng sức mạnh tính toán khổng lồ theo cách có thể tùy chỉnh, tiết kiệm chi phí và dễ sử dụng. cách thực hiện.

  3. Phân cụm tài nguyên tập trung: io.net có tính năng phân cụm tài nguyên phân tán, cho phép nền tảng sử dụng tài nguyên GPU được phân phối trên toàn thế giới để cung cấp hỗ trợ điện toán cần thiết cho các tác vụ học máy và trí tuệ nhân tạo.

Cơ khí cơ bản của dự án

  1. Hiệu quả về chi phí: Bằng cách khai thác các tài nguyên GPU chưa được sử dụng đúng mức trên thị trường, io.net có thể cung cấp sức mạnh tính toán với chi phí thấp hơn các dịch vụ đám mây truyền thống.

  2. Khả năng mở rộng và linh hoạt: Mô hình phân tán cho phép io.net dễ dàng mở rộng nhóm tài nguyên của mình mà không cần dựa vào một nhà cung cấp hoặc trung tâm dữ liệu nào.

  3. Nguồn tài nguyên đa dạng: io.net thu thập tài nguyên GPU từ nhiều nguồn, bao gồm các trung tâm dữ liệu độc lập, công cụ khai thác tiền điện tử riêng lẻ và tài nguyên dư thừa từ các dự án tiền điện tử khác như Filecoin và Render.

Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, sức mạnh tính toán GPU tăng lên đáng kể và thiếu hụt đáng kể GPU trên đám mây công cộng. io.net nhằm mục đích thu thập sức mạnh tính toán chưa được khai thác từ các trung tâm dữ liệu độc lập, công cụ khai thác tiền điện tử và GPU tiêu dùng, cho phép tăng nguồn cung GPU.

$IO