IO.net — это передовая децентрализованная сеть графических процессоров, созданная для обеспечения приложений машинного обучения и искусственного интеллекта практически неограниченными вычислительными ресурсами.
Цель проекта — IO.net собирает в единое децентрализованное облако более миллиона графических процессоров, задействуя оборудование от независимых дата-центров, крипто майнеров и проектов, таких как Filecoin и Render. Это позволяет создать децентрализованную и доступную для всех платформу вычислительных мощностей. Пользователи могут получить доступ к этим ресурсам для решения своих задач, связанных с искусственным интеллектом, машинным обучением или другими ресурсоёмкими процессами, без необходимости владеть дорогостоящим оборудованием. Такой подход помогает сделать передовые технологии доступнее и демократичнее для широкого круга пользователей.
Проект собрал 30 миллионов $ в серии А от таких фондов, как: OKX Ventures, Multicoin Capital, Solana Ventures и Animoca Brand.
Проблема высоких цен на инфраструктуру для ИИ
До июня 2022 года IO.net был сосредоточен на разработке количественных торговых систем для фондового и криптовалютного рынков. Для достижения значительных вычислительных мощностей, необходимых для высокочастотной торговли (HFT), проекту требовалась дорогостоящая инфраструктура. Однако, несмотря на внедрение революционной библиотеки Ray.io, которая значительно упростила управление системой, IO.net столкнулся с серьёзной проблемой высоких затрат на облачные решения.
Стоимость одной графической карты NVIDIA A100 превышала $80 в день, что при использовании более 50 карт в течение 25 дней в месяц приводило к затратам около $100 000 в месяц. Это вызвало необходимость искать более доступные решения и стало основой для создания IO.net.
В условиях постоянно растущих требований к вычислительным ресурсам для ИИ, которые удваиваются каждые три месяца, IO.net стремится сделать передовые технологии более доступными для всех, устраняя финансовые барьеры, которые стоят на пути многих стартапов в сфере машинного обучения.
Преимущества IO.net
1. Ориентированность на машинное обучение и ИИ
IO.net разработан с учётом потребностей инженеров в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Платформа предоставляет доступ к мощным распределённым облачным вычислительным ресурсам, которые могут использоваться для сложных вычислительных задач. Благодаря децентрализованной структуре, пользователи получают возможность арендовать вычислительные мощности по более низкой цене, чем в традиционных централизованных сервисах. Это позволяет сократить затраты на обучение моделей ИИ и тестирование алгоритмов, сохраняя при этом высокое качество и производительность системы.
2. Децентрализованная физическая инфраструктурная сеть (DePIN)
Основой IO.net является использование недозагруженных ресурсов, которые в других условиях могли бы оставаться неиспользованными. IO.net собирает и объединяет графические процессоры (GPU) из самых разных источников, включая независимые дата-центры, криптомайнеров и проекты на базе криптовалют, такие как Filecoin и Render. Этот процесс создаёт мощную децентрализованную физическую инфраструктурную сеть (DePIN), которая даёт инженерам машинного обучения доступ к огромным вычислительным ресурсам.
DePIN IO.net отличается высокой доступностью, гибкостью настройки, экономической выгодностью и простотой в использовании. Это означает, что специалисты могут легко подключаться к сети, получать необходимую мощность и настраивать её под свои задачи, не переплачивая за централизованные решения.
3. Гибкость и масштабируемость
Одним из ключевых преимуществ IO.net является его высокая гибкость и масштабируемость. Платформа обеспечивает возможность распределять рабочие нагрузки по сети GPU с минимальными изменениями в конфигурации, что делает её удобной и эффективной для пользователей. IO.net автоматически управляет оркестровкой процессов, планированием задач, обработкой ошибок и масштабированием вычислительных ресурсов.
Благодаря этим функциям, платформа поддерживает разнообразные задачи, включая предварительную обработку данных, распределённое обучение моделей и их развертывание. Это позволяет инженерам машинного обучения и ИИ легко адаптировать систему под текущие нужды, независимо от объёмов или сложности задач, сохраняя при этом стабильную производительность.
4. Специализированные функции для машинного обучения
IO.net разработан специально для удовлетворения потребностей команд, работающих в сфере машинного обучения. Платформа предлагает ряд специализированных функций, которые помогают оптимизировать выполнение сложных задач. Среди таких функций — пакетный вывод данных, обслуживание моделей, параллельное обучение, настройка гиперпараметров и обучение с подкреплением.
Эти инструменты обеспечивают высокую производительность и эффективность процессов, позволяя командам работать без ограничений, связанных с памятью CPU/GPU или с последовательностью выполнения рабочих процессов. Благодаря этому подходу проекты машинного обучения и искусственного интеллекта могут развиваться быстрее и с меньшими ресурсными затратами.
В нашем Телеграм канале вы сможете найти инструкции по активностям, которые помогут претендовать на Airdrop от IO.net
