将其视为由未使用的 GPU 构建的去中心化大脑。它旨在以低廉的成本为人工智能和不同领域提供强大的处理能力。

2022 年 6 月之前，io.net 专注于为美国股市和加密货币市场开发机构级分析系统。他们使用高频交易 (HFT) 策略，旨在提供 1,000 多种股票和 150 种加密货币的即时数据跟踪。该系统的运行延迟必须低于市场事件 200 毫秒才能执行订单。

Ray.io 的发现彻底改变了基础设施管理，使他们能够在不到 6 个月的时间内构建自己的系统。然而，由于 GPU 的价格高昂，运行系统的成本变得昂贵。

机器学习应用需求的快速增长和摩尔定律的终结导致分布式应用成为常态。这需要新的软件工具和框架来弥合应用程序需求和单节点性能之间不断扩大的差距。

#io.net 是一个去中心化的GPU网络，为机器学习应用提供无限的计算能力。它的使命是通过聚合来自独立数据中心、加密货币矿工和 Filecoin 或 Render 等加密项目的超过 100 万个 GPU 来提供公平访问。

解决办法如下：主要云提供商必须将现有 GPU 容量增加 2-3 倍。 io.net 通过使用独立数据中心、加密矿工和消费级 GPU 解决了这个问题，提供了额外的 200 exaFLOPs 容量。它通过使用去中心化和分布式的模式提供更加可控、灵活和更具成本效益的服务。用户可以在不到 1.5 分钟的时间内创建集群，并获得高达 90% 的便宜。

#ionet 通过防止在租用的 GPU 上进行未经授权的工作来确保数据隐私和安全。所有网络流量都驻留在网状 VPN 上，以确保最大程度的安全性。此外，SOC2 合规性也很重要。