Detaillierte Erklärung des neuesten Projekts io.net von Binance Launchpool: Verbindung globaler GPU-Ressourcen zur Neugestaltung der Zukunft

Originalquelle: Chain Teahouse

1. Projekteinführung

io.net ist ein verteiltes GPU-System basierend auf Solana, Render, Ray und Filecoin, das darauf ausgelegt ist, verteilte GPU-Ressourcen zu nutzen, um Rechenaufgaben in den Bereichen KI und maschinelles Lernen zu lösen.

io.net löst das Problem unzureichender Rechenressourcen, indem es nicht ausgelastete Rechenressourcen wie unabhängige Datenverarbeitungszentren, Kryptowährungs-Miner und überschüssige GPUs aus Kryptoprojekten wie Filecoin und Render zusammenfasst und es Ingenieuren so ermöglicht, große Mengen an Rechenleistung in einem leicht zugänglichen, anpassbaren und kostengünstigen System zu erhalten.

Darüber hinaus führt io.net ein verteiltes physisches Infrastrukturnetzwerk (Depin) ein, das Ressourcen verschiedener Anbieter kombiniert, um Ingenieuren auf anpassbare, kostengünstige und einfach zu implementierende Weise den Zugriff auf enorme Mengen an Rechenleistung zu ermöglichen.

io Cloud verfügt mittlerweile über mehr als 95.000 GPUs und über 1.000 CPUs, unterstützt eine schnelle Bereitstellung, wählt Hardware und Geografie aus und bietet einen transparenten Zahlungsprozess.

2. Kernmechanik

2.1 Zentralisierte Ressourcenaggregation

Die dezentrale Ressourcenaggregation von io.net ist eines seiner Kernmerkmale. Sie ermöglicht es der Plattform, dezentrale GPU-Ressourcen auf der ganzen Welt zu nutzen, um die notwendige Computerunterstützung für KI- und maschinelle Lernaufgaben bereitzustellen. Das Ziel dieser Ressourcenaggregationsstrategie besteht darin, die Ressourcennutzung zu optimieren, Kosten zu senken und eine breitere Zugänglichkeit zu bieten.

Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Beschreibung:

2.1.1 Vorteile

Kosteneffizienz: Durch die Nutzung nicht ausgelasteter GPU-Ressourcen auf dem Markt kann io.net kostengünstigere Rechenleistung als herkömmliche Cloud-Dienste bereitstellen. Dies ist besonders wichtig für datenintensive KI-Anwendungen, die häufig eine große Menge an Rechenressourcen erfordern, was auf herkömmliche Weise kostspielig sein kann. Skalierbarkeit und Flexibilität: Das dezentrale Modell ermöglicht es io.net, seinen Ressourcenpool problemlos zu erweitern, ohne von einem einzelnen Anbieter oder Rechenzentrum abhängig zu sein. Dieses Modell bietet Benutzern die Flexibilität, die Ressourcen auszuwählen, die ihren Aufgabenanforderungen am besten entsprechen.

2.1.2 Funktionsprinzip

Vielfalt der Ressourcenquellen: io.net aggregiert GPU-Ressourcen aus mehreren Quellen, darunter unabhängige Rechenzentren, einzelne Kryptowährungs-Miner und überschüssige Ressourcen aus anderen Kryptoprojekten wie Filecoin und Render. Technische Umsetzung: Die Plattform nutzt Blockchain-Technologie, um diese Ressourcen zu verfolgen und zu verwalten und sorgt so für Transparenz und Fairness bei der Ressourcenzuweisung. Blockchain-Technologie hilft auch bei der Automatisierung von Zahlungen und Anreizen für Benutzer, die dem Netzwerk zusätzliche Rechenleistung zur Verfügung stellen.

2.1.3 Konkrete Schritte

Ressourcenerkennung und -registrierung: Ressourcenanbieter (wie GPU-Besitzer) registrieren ihre Geräte bei der io.net-Plattform. Die Plattform überprüft die Leistung und Zuverlässigkeit dieser Ressourcen, um sicherzustellen, dass sie bestimmte Standards und Anforderungen erfüllen. Ressourcenpooling: Überprüfte Ressourcen werden dem globalen Ressourcenpool hinzugefügt und können von Plattformbenutzern gemietet werden. Die Verteilung und Verwaltung von Ressourcen wird automatisch über Smart Contracts ausgeführt, was die Transparenz und Effizienz des Prozesses gewährleistet. Dynamische Ressourcenzuweisung: Wenn ein Benutzer eine Rechenaufgabe initiiert, weist die Plattform Ressourcen dynamisch basierend auf den Anforderungen der Aufgabe zu (wie Rechenleistung, Speicher, Netzwerkbandbreite usw.). Bei der Ressourcenzuweisung werden Kosteneffizienz und geografischer Standort berücksichtigt, wodurch die Geschwindigkeit und die Kosten der Aufgabenausführung optimiert werden.

2.2 Duales Token-Wirtschaftssystem

Das Dual-Token-Wirtschaftssystem von io.net ist eines der Kernmerkmale seines Blockchain-Netzwerks und soll Netzwerkteilnehmer motivieren und die Effizienz und Nachhaltigkeit des Plattformbetriebs sicherstellen. Dieses System umfasst zwei Token: $IO und $IOSD, von denen jeder eine einzigartige Rolle spielt. Im Folgenden finden Sie eine detaillierte Beschreibung der Struktur und Funktion dieses Wirtschaftssystems.

2.2.1 $IO-Token

$IO ist der wichtigste Utility-Token der io.net-Plattform und wird für eine Vielzahl von Netzwerktransaktionen und -vorgängen verwendet. Zu seinen Hauptanwendungen gehören:

Zahlungen und Gebühren: Benutzer verwenden $IO, um die Miete von Rechenressourcen zu bezahlen, einschließlich der Nutzung von GPUs. Darüber hinaus wird $IO auch verwendet, um verschiedene Dienste und Gebühren im Netzwerk zu bezahlen. Ressourcenanreize: $IO-Token werden als Belohnung an Benutzer ausgegeben, die GPU-Rechenleistung bereitstellen oder an der Wartung des Netzwerks teilnehmen, um sie zu ermutigen, weiterhin Ressourcen beizusteuern. Governance: Inhaber von $IO-Token können an den Governance-Entscheidungen der io.net-Plattform teilnehmen, einschließlich Stimmrechten, und die zukünftige Entwicklungsrichtung und Richtlinienanpassungen der Plattform beeinflussen.

2.2.2 $IOSD-Token

$IOSD ist eine an den US-Dollar gekoppelte Stablecoin, die als stabiles Wertspeicher- und Transaktionsmedium für die io.net-Plattform dienen soll. Die Hauptfunktionen sind wie folgt:

Stabiler Wert: $IOSD ist im Verhältnis 1:1 an den US-Dollar gekoppelt und bietet Benutzern eine Zahlungsmethode, die die Volatilität auf dem Kryptomarkt vermeidet. Einfache Transaktionen: Benutzer können $IOSD verwenden, um Plattformgebühren wie Gebühren für Rechenressourcen zu bezahlen, wodurch die Stabilität und Vorhersehbarkeit von Werttransaktionen gewährleistet wird. Gebührendeckung: Bestimmte Netzwerkbetriebs- oder Transaktionsgebühren können mit $IOSD bezahlt werden, was den Gebührenabrechnungsprozess vereinfacht.

2.2.3 Funktionsweise des Dual-Token-Systems

Das Dual-Token-System von io.net interagiert auf verschiedene Weise, um den Betrieb und das Wachstum des Netzwerks zu unterstützen:

Anreize für Ressourcenanbieter: Ressourcenanbieter (wie GPU-Besitzer) erhalten $IO-Token als Gegenleistung für die Bereitstellung ihrer Geräte für das Netzwerk. Diese Token können zum Kauf weiterer Rechenressourcen verwendet oder auf dem Markt gehandelt werden. Gebührenzahlung: Benutzer zahlen für die Nutzung von Rechenressourcen mit $IO oder $IOSD. Durch die Wahl von $IOSD können die Risiken vermieden werden, die durch Kryptowährungsschwankungen entstehen. Anreize für wirtschaftliche Aktivitäten: Durch die Verbreitung und Verwendung von $IO und $IOSD kann die io.net-Plattform wirtschaftliche Aktivitäten anregen und die Liquidität und Beteiligung des Netzwerks erhöhen. Governance-Beteiligung: $IO-Token fungieren auch als Governance-Token und ermöglichen Inhabern die Teilnahme am Governance-Prozess der Plattform, beispielsweise an Vorschlägen und Abstimmungsentscheidungen.

2.3 Dynamische Ressourcenzuweisung und -planung

Die dynamische Ressourcenzuweisung und -planung von io.net ist eine der Kernfunktionen der Plattform. Der Schlüssel liegt in der effizienten Verwaltung und Optimierung der Nutzung von Rechenressourcen, um den unterschiedlichen Rechenanforderungen der Benutzer gerecht zu werden. Dieses System stellt sicher, dass Rechenaufgaben auf intelligente und automatisierte Weise auf den am besten geeigneten Ressourcen ausgeführt werden können, während gleichzeitig die Ressourcennutzung und Leistung maximiert werden.

Hier sind die verschiedenen Aspekte dieses Mechanismus im Detail:

2.3.1 Dynamischer Ressourcenzuweisungsmechanismus

1. Ressourcenidentifizierung und -klassifizierung:

Wenn ein Ressourcenanbieter seine GPU oder andere Computerressourcen mit der io.net-Plattform verbindet, identifiziert und klassifiziert das System diese Ressourcen zunächst. Dazu gehört die Bewertung ihrer Leistungsindikatoren wie Verarbeitungsgeschwindigkeit, Speicherkapazität, Netzwerkbandbreite usw. Diese Ressourcen werden dann markiert und archiviert, sodass sie entsprechend den Anforderungen verschiedener Aufgaben dynamisch zugewiesen werden können.

2. Nachfrageanpassung:

Wenn Benutzer Rechenaufgaben an io.net übermitteln, müssen sie die Anforderungen der Aufgabe angeben, z. B. die erforderliche Rechenleistung, Speichergröße, Budgetgrenze usw. Das Planungssystem der Plattform analysiert diese Anforderungen und filtert passende Ressourcen aus dem Ressourcenpool heraus.

3. Intelligenter Planungsalgorithmus:

Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen werden die am besten geeigneten Ressourcen automatisch den übermittelten Aufgaben zugeordnet. Diese Algorithmen berücksichtigen die Leistung, Kosteneffizienz, den geografischen Standort (zur Reduzierung der Latenz) und benutzerspezifische Präferenzen der Ressourcen. Das Planungssystem überwacht außerdem den Echtzeitstatus der Ressourcen, wie Verfügbarkeit und Auslastung, um die Ressourcenzuweisung dynamisch anzupassen.

2.3.2 Planung und Durchführung

1. Aufgabenwarteschlange und Prioritätsverwaltung:

Alle Aufgaben werden nach Priorität und Übermittlungszeitpunkt in die Warteschlange gestellt. Das System verarbeitet die Aufgabenwarteschlange nach voreingestellten oder dynamisch angepassten Prioritätsregeln. Dringende oder hochprioritäre Aufgaben können schnell beantwortet werden, während langfristige oder kostensensible Aufgaben zu kostengünstigen Zeitpunkten ausgeführt werden können.

2. Fehlertoleranz und Lastausgleich:

Das dynamische Ressourcenzuweisungssystem umfasst einen fehlertoleranten Mechanismus, der sicherstellt, dass Aufgaben selbst bei Ausfall einiger Ressourcen problemlos auf andere, fehlerfreie Ressourcen migriert werden können, um die Ausführung fortzusetzen. Die Lastausgleichstechnologie stellt sicher, dass keine einzelne Ressource überlastet wird, und optimiert die Leistung des gesamten Netzwerks durch eine angemessene Verteilung der Aufgabenlasten.

3. Überwachung und Anpassung:

Das System überwacht kontinuierlich den Ausführungsstatus aller Aufgaben und den Betriebsstatus der Ressourcen. Dazu gehört die Echtzeitanalyse wichtiger Leistungsindikatoren wie Aufgabenfortschritt und Ressourcenverbrauch. Basierend auf diesen Daten kann das System die Ressourcenzuweisung automatisch anpassen, um die Effizienz der Aufgabenausführung und die Ressourcennutzung zu optimieren.

2.3.3 Benutzerinteraktion und Feedback

Transparente Benutzeroberfläche: io.net bietet eine intuitive Benutzeroberfläche, über die Benutzer problemlos Aufgaben übermitteln, den Aufgabenstatus anzeigen und Anforderungen oder Prioritäten anpassen können. Feedback-Mechanismus: Benutzer können Feedback zu den Ergebnissen der Aufgabenausführung geben, und das System passt die Ressourcenzuweisungsstrategie für zukünftige Aufgaben basierend auf dem Feedback an, um den Benutzeranforderungen besser gerecht zu werden.

3. Systemarchitektur

3.1 IO-Cloud

IO Cloud wurde entwickelt, um die Bereitstellung und Verwaltung dezentraler GPU-Cluster zu vereinfachen und Ingenieuren und Entwicklern im Bereich maschinelles Lernen skalierbaren und flexiblen Zugriff auf GPU-Ressourcen ohne erhebliche Hardwareinvestitionen zu ermöglichen. Diese Plattform bietet ein Erlebnis, das herkömmlichen Cloud-Diensten ähnelt, jedoch mit den Vorteilen eines dezentralen Netzwerks.

Highlights:

Skalierbarkeit und Erschwinglichkeit: Entwickelt als kostengünstigste GPU-Cloud, die die Kosten für KI-/ML-Projekte um bis zu 90% senkt. Integration mit IO SDK: Verbessern Sie die Leistung von KI-Projekten durch nahtlose Integration und schaffen Sie eine einheitliche Hochleistungsumgebung. Globale Abdeckung: Verteilte GPU-Ressourcen, optimierte maschinelle Lerndienste und Inferenz, ähnlich wie CDN. RAY-Framework-Unterstützung: Skalierbare Python-Anwendungsentwicklung mithilfe des verteilten Rechenframeworks RAY. Exklusive Funktionen: Bietet privaten Zugriff auf das OpenAI ChatGPT-Plugin für die einfache Bereitstellung von Trainingsclustern. Innovation im Krypto-Mining: Versucht, das Krypto-Mining zu revolutionieren, indem es das Ökosystem für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz unterstützt.

3.2 IO-Arbeiter

IO Worker zielt darauf ab, Bereitstellungsvorgänge für WebApp-Benutzer zu vereinfachen und zu optimieren. Dazu gehören die Verwaltung von Benutzerkonten, die Überwachung von Aktivitäten in Echtzeit, die Verfolgung von Temperatur und Stromverbrauch, Installationsunterstützung, Wallet-Verwaltung, Sicherheit und Rentabilitätsanalyse.

Highlights:

Mitarbeiter-Homepage: Bietet ein Dashboard zur Echtzeitüberwachung verbundener Geräte mit der Möglichkeit, Geräte zu löschen und umzubenennen. Gerätedetailseite: Zeigt umfassende Geräteanalysen an, einschließlich Datenverkehr, Verbindungsstatus und Arbeitsverlauf. Verdienst- und Prämienseite: Verfolgt Verdienst und Arbeitsverlauf, mit Transaktionsdetails, die über SOLSCAN zugänglich sind. Seite „Neues Gerät hinzufügen“: Vereinfacht den Geräteverbindungsprozess und ermöglicht eine schnelle und einfache Integration.

3.3 IO-Explorer

IO Explorer ist als umfassende Plattform konzipiert, die Benutzern tiefe Einblicke in die Netzwerkvorgänge von io.net bietet, ähnlich wie Blockchain-Explorer Transparenz bei Blockchain-Transaktionen bieten. Sein Hauptziel besteht darin, Benutzern die Überwachung, Analyse und das Verständnis der Details von GPU Cloud zu ermöglichen und so vollständige Transparenz bei Netzwerkaktivitäten, Statistiken und Transaktionen zu gewährleisten und gleichzeitig die Privatsphäre sensibler Informationen zu schützen.

Vorteil:

Browser-Homepage: Bietet Einblicke in Bereitstellung, verifizierte Anbieter, Anzahl aktiver Hardware und Marktpreise in Echtzeit. Cluster-Seite: Zeigt öffentliche Informationen zu im Netzwerk bereitgestellten Clustern sowie Echtzeitmetriken und Buchungsdetails an. Geräte-Seite: Zeigt öffentliche Details zu mit dem Netzwerk verbundenen Geräten an und bietet Echtzeitdaten und Transaktionsverfolgung. Cluster-Überwachung in Echtzeit: Bietet sofortige Einblicke in Clusterstatus, -integrität und -leistung und stellt sicher, dass Benutzer über die neuesten Informationen verfügen.

3.4 IO-SDK

IO-SDK ist die grundlegende Technologie von Io.net und stammt aus einem Zweig der Ray-Technologie. Es ermöglicht die parallele Ausführung von Aufgaben und die Verarbeitung verschiedener Sprachen und ist mit den wichtigsten Frameworks für maschinelles Lernen (ML) kompatibel, wodurch IO.NET flexibel und effizient für eine Vielzahl von Computeranforderungen ist. Dieses Setup, gepaart mit einer Reihe klar definierter Technologien, stellt sicher, dass IO.NET Portal die heutigen Anforderungen erfüllen und sich an zukünftige Änderungen anpassen kann.

Anwendung der Mehrschichtarchitektur

Benutzeroberfläche: Dient als visuelles Frontend für Benutzer, einschließlich der öffentlichen Website, des Kundenbereichs und des GPU-Anbieterbereichs. Auf intuitive und benutzerfreundlich ausgelegt.

Sicherheitsebene: Gewährleistet die Integrität und Sicherheit des Systems, einschließlich Netzwerkschutz, Benutzerauthentifizierung und Aktivitätsprotokollierung.

API-Schicht: Dient als Kommunikationsknotenpunkt für Websites, Anbieter und die interne Verwaltung und erleichtert den Datenaustausch und den Betrieb.

Backend-Schicht: Der Kern des Systems, der Vorgänge wie Cluster-/GPU-Verwaltung, Client-Interaktion und automatische Skalierung handhabt.

Datenbankebene: speichert und verwaltet Daten, mit Primärspeicher für strukturierte Daten und Cache für temporäre Daten.

Aufgabenebene: Verwaltet asynchrone Kommunikation und Aufgaben und gewährleistet eine effiziente Ausführung und einen effizienten Datenfluss.

Infrastrukturebene: Infrastruktur, einschließlich GPU-Pools, Orchestrierungstools und Ausführungs-/ML-Aufgaben, mit einer leistungsstarken Überwachungslösung.

3.5 IO-Tunnel

Mithilfe der Reverse-Tunneling-Technologie wird eine sichere Verbindung vom Client zum Remote-Server hergestellt. So können Ingenieure Firewalls und NAT für den Remote-Zugriff ohne komplexe Konfiguration umgehen. Workflow: IO Worker stellt eine Verbindung zum Zwischenserver (io.net-Server) her. Der io.net-Server wartet dann auf Verbindungen von IO Worker- und Ingenieur-Rechnern und erleichtert den Datenaustausch durch Reverse-Tunneling.

Anwendung im io.net

Ingenieure stellen über den io.net-Server eine Verbindung zu IO Workers her, was den Fernzugriff und die Fernverwaltung ohne Netzwerkkonfigurationsprobleme vereinfacht. Vorteile: Einfacher Zugriff: Direkter Zugriff auf IO Workers, wodurch Netzwerkbarrieren beseitigt werden. Sicherheit: Gewährleisten Sie geschützte Kommunikation und wahren Sie den Datenschutz. Skalierbarkeit und Flexibilität: Effektive Verwaltung mehrerer IO Workers in unterschiedlichen Umgebungen.

3.6 IO-Netzwerk

IO Network verwendet eine Mesh-VPN-Architektur, um eine Kommunikation mit extrem geringer Latenz zwischen AntMiner-Knoten zu ermöglichen.

Mesh-VPN-Netzwerk:

Dezentrale Konnektivität: Im Gegensatz zum herkömmlichen Sternmodell verbindet Mesh-VPN Knoten direkt und bietet so verbesserte Redundanz, Fehlertoleranz und Lastverteilung. Vorteile: Hohe Widerstandsfähigkeit gegen Knotenausfälle, hohe Skalierbarkeit, geringe Latenz und bessere Verkehrsverteilung.

Vorteile von io.net:

Direkte Verbindungen reduzieren die Latenz und optimieren die Anwendungsleistung. Es gibt keinen einzelnen Ausfallpunkt und das Netzwerk kann auch dann noch betrieben werden, wenn ein einzelner Knoten ausfällt. Es verbessert die Privatsphäre der Benutzer, indem es die Datenverfolgung und -analyse schwieriger macht. Das Hinzufügen neuer Knoten hat keine Auswirkungen auf die Leistung. Die gemeinsame Nutzung und Verarbeitung von Ressourcen zwischen Knoten ist effizienter.

4. $IO-Token

4.1 Grundlegendes Framework des $IO-Tokens

1. Festes Angebot:

Die maximale Menge an $IO-Token ist auf 800 Millionen festgelegt. Diese Menge soll die Stabilität des Token-Werts gewährleisten und Inflation verhindern.

2. Verteilung und Anreize:

Zunächst werden 300 Millionen $IO-Token ausgegeben. Die restlichen 500 Millionen Token werden als Belohnung an Lieferanten und ihre Aktionäre ausgegeben. Dieser Prozess wird voraussichtlich 20 Jahre dauern. Die Belohnungen werden stündlich freigegeben und folgen einem abnehmenden Modell (beginnend bei 8% im ersten Jahr, abnehmend um 1,02% pro Monat oder etwa 12% pro Jahr), bis die Gesamtausgabeobergrenze von 800 Millionen Token erreicht ist.

3. Zerstörungsmechanismus:

$IO verwendet ein programmgesteuertes Token-Vernichtungssystem, das die von io.net aus dem IOG-Netzwerk generierten Einnahmen nutzt, um $IO-Token zu kaufen und zu vernichten. Der Vernichtungsmechanismus passt die Menge der Vernichtung basierend auf dem Preis von $IO an, um deflationären Druck auf das Token auszuüben.

4.2 Kosten und Nutzen

Nutzungsgebühr:

io.net erhebt von Benutzern und Anbietern verschiedene Gebühren, darunter Reservierungsgebühren und Zahlungsgebühren bei der Buchung von Rechenleistung. Diese Gebühren sollen die finanzielle Gesundheit des Netzwerks aufrechterhalten und die Marktzirkulation von $IO unterstützen.

Zahlung der Gebühren:

Für Zahlungen mit USDC wird eine Gebühr von 2% erhoben, für Zahlungen mit $IO wird keine Gebühr erhoben.

Lieferantengebühren:

Ähnlich wie Nutzer müssen auch Anbieter bei Zahlungseingang entsprechende Gebühren entrichten, darunter Buchungsgebühren und Zahlungsgebühren.

4.3 Ökosystem

GPU-Mieter (auch als Benutzer bezeichnet), wie etwa Machine-Learning-Ingenieure, die GPU-Rechenleistung im IOG-Netzwerk kaufen möchten. Diese Ingenieure können $IO verwenden, um GPU-Cluster und Cloud-Gaming-Instanzen bereitzustellen und Pixel-Streaming-Anwendungen für Unreal Engine 5 (und ähnliche) zu erstellen. Zu den Benutzern zählen auch einzelne Verbraucher, die serverlose Modellinferenz auf BC 8.ai und den Hunderten von Anwendungen und Modellen durchführen möchten, die io.net in Zukunft hosten wird. GPU-Besitzer (auch als Lieferanten bezeichnet), wie etwa unabhängige Rechenzentren, Krypto-Mining-Farmen und professionelle Miner, möchten ungenutzte GPU-Rechenleistung im IOG-Netzwerk bereitstellen und davon profitieren. IO-Coin-Inhaber (auch als Community bezeichnet) beteiligen sich an der Bereitstellung kryptoökonomischer Sicherheit und Anreize, um gegenseitige Vorteile und Nachteile zwischen den Parteien zu koordinieren und so die Entwicklung und Einführung des Netzwerks zu fördern.

4.4 Konkrete Zuteilung

Community: 501 TP9T der Gesamtzuteilung, dieser Teil der Token wird hauptsächlich verwendet, um Community-Mitglieder zu belohnen und die Teilnahme und das Wachstum der Plattform zu fördern. RD-Ökosystem: 161 TP9T zur Unterstützung der RD-Aktivitäten und des Aufbaus des Ökosystems der Plattform, einschließlich Partnern und Drittentwicklern. Anfängliche Kernbeitragende: 11,31 TP9T zur Belohnung von Teammitgliedern, die in den frühen Phasen der Plattform wichtige Beiträge geleistet haben. Frühe Unterstützer: Seed: 12,51 TP9T zur Belohnung früher Seed-Investoren für ihr Vertrauen und ihre finanzielle Unterstützung in den frühen Phasen des Projekts. Frühe Unterstützer: Serie A: 10,21 TP9T an Investoren der Serie A als Gegenleistung für ihre Investition von Geldern und Ressourcen in den frühen Phasen der Projektentwicklung.

4.5 Halbierungsmechanismus

2024–2025: Während dieser zwei Jahre werden jedes Jahr 6.000.000 $IO-Token freigegeben. 2026–2027: Ab 2026 wird die jährliche Freigabemenge auf 3.000.000 $IO-Token halbiert. 2028–2029: Die Freigabemenge wird weiterhin auf 1.500.000 $IO-Token pro Jahr halbiert.

5. Team/Kooperation/Finanzierung

io.net verfügt über ein Führungsteam mit vielfältigen Fähigkeiten und Erfahrungen; jahrzehntelange Erfahrung im Technologiesektor trägt zum Erfolg des Unternehmens bei.

Tory Green ist der COO von io.net und war zuvor COO von Hum Capital und Director of Corporate Development and Strategy bei der Fox Mobile Group.

Ahmad Shadid ist Gründer und CEO von io.net und war zuvor quantitativer Systemingenieur bei WhalesTrader.

Garrison Yang ist Chief Strategy Officer und Chief Marketing Officer bei io.net und war zuvor Vice President of Growth and Strategy bei Ava Labs. Er schloss sein Studium der Umweltgesundheitstechnik an der University of California in Santa Barbara ab.

Im März dieses Jahres erhielt io.net $30 Millionen in einer Finanzierungsrunde der Serie A unter der Leitung von Hack VC, mit Beteiligung von Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M 13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, Continue Capital, MH Ventures und OKX sowie Branchenführern wie Solana-Gründer Anatoly Yakovenk, die Aptos-Gründer Mo Shaikh und Avery Ching, Yat Siu von Animoca Brands und Jin Kang von Perlone Capital.

6. Projektbewertung

6.1 Track-Analyse

io.net ist ein dezentrales Computernetzwerk, das auf der Solana-Blockchain basiert und sich darauf konzentriert, leistungsstarke Rechenleistung durch die Integration nicht ausgelasteter GPU-Ressourcen bereitzustellen. Dieses Projekt umfasst hauptsächlich die folgenden Bereiche:

1. Dezentrales Computing

io.net hat ein dezentrales physisches Infrastrukturnetzwerk (Depin) aufgebaut, das GPU-Ressourcen aus verschiedenen Quellen (z. B. unabhängige Rechenzentren, Krypto-Miner) nutzt. Dieser dezentrale Ansatz zielt darauf ab, die Nutzung von Rechenressourcen zu optimieren und Kosten zu senken, während gleichzeitig die Zugänglichkeit und Flexibilität erhöht werden.

2. Cloud Computing

Trotz seines dezentralen Ansatzes bietet io.net ähnliche Dienste wie herkömmliches Cloud-Computing, wie etwa GPU-Clusterverwaltung und Skalierbarkeit für maschinelle Lernaufgaben. io.net zielt darauf ab, ein Erlebnis zu schaffen, das herkömmlichen Cloud-Diensten ähnelt, nutzt jedoch die Vorteile dezentraler Netzwerke, um effizientere und kostengünstigere Lösungen bereitzustellen.

3. Blockchain-Anwendungen

Als auf der Blockchain-Technologie basierendes Projekt nutzt io.net die Eigenschaften der Blockchain, wie Sicherheit und Transparenz, um Ressourcen und Transaktionen im Netzwerk zu verwalten.

Zu den Projekten, die hinsichtlich Funktionalität und Zielen io.net ähneln, gehören:

Golem: Dies ist ebenfalls ein dezentrales Computernetzwerk, in dem Benutzer ungenutzte Computerressourcen mieten oder leasen können. Golem hat sich zum Ziel gesetzt, einen globalen Supercomputer zu schaffen. Render: Es verwendet ein dezentrales Netzwerk, um Grafik-Rendering-Dienste bereitzustellen. Render verwendet Blockchain-Technologie, um Inhaltserstellern den Zugriff auf mehr GPU-Ressourcen zu ermöglichen und so den Rendering-Prozess zu beschleunigen. iExec RLC: Dieses Projekt schafft einen dezentralen Markt, auf dem Benutzer ihre Computerressourcen vermieten können. iExec unterstützt verschiedene Arten von Anwendungen durch Blockchain-Technologie, darunter datenintensive Anwendungen und Workloads für maschinelles Lernen.

6.2 Projektvorteile

Skalierbarkeit: io.net hat eine hochgradig skalierbare Plattform entwickelt, die speziell auf die Bandbreitenanforderungen der Kunden zugeschnitten ist und es Teams ermöglicht, Arbeitslasten in GPU-Netzwerken ohne umfangreiche Anpassungen problemlos zu skalieren. Batch-Inferenz und Modellbereitstellung: Die Plattform unterstützt parallelisierte Inferenz für Datenbatches, sodass Teams für maschinelles Lernen Workflows in verteilten GPU-Netzwerken bereitstellen können.

Paralleles Training: Um Speicherbeschränkungen und sequentielle Arbeitsabläufe zu überwinden, nutzt io.net verteilte Computerbibliotheken, um Trainingsaufgaben auf mehreren Geräten zu parallelisieren. Parallele Hyperparameter-Optimierung: Durch Nutzung der inhärenten Parallelität von Hyperparameter-Optimierungsexperimenten optimiert io.net Planung und Suchmuster. Reinforcement Learning (RL): Durch Nutzung von Open-Source-Bibliotheken für Reinforcement Learning unterstützt io.net hochverteilte RL-Workloads und bietet eine einfache API.

Sofortiger Zugriff: Im Gegensatz zur langwierigen Bereitstellung herkömmlicher Cloud-Dienste bietet io.net Cloud sofortigen Zugriff auf die GPU-Bereitstellung, sodass Benutzer ihre Projekte in Sekundenschnelle starten können.

Kosteneffizienz: io.net ist als kostengünstige Plattform konzipiert, die für verschiedene Benutzerkategorien geeignet ist. Derzeit ist die Plattform etwa 901 TP9T kosteneffizienter als konkurrierende Dienste und bietet erhebliche Einsparungen für Projekte zum maschinellen Lernen.

Hohe Sicherheit und Zuverlässigkeit: Die Plattform verspricht erstklassige Sicherheit, Zuverlässigkeit und technischen Support, um eine sichere und stabile Umgebung für maschinelle Lernaufgaben zu gewährleisten. Einfache Implementierung: io.net Cloud eliminiert die Komplexität des Aufbaus und der Verwaltung der Infrastruktur und ermöglicht es jedem Entwickler und jeder Organisation, KI-Anwendungen nahtlos zu entwickeln und zu skalieren.

6.3 Herausforderungen des Projekts

1. Technische Komplexität und Benutzerakzeptanz

Herausforderungen: Während dezentrales Computing erhebliche Kosten- und Effizienzvorteile bietet, kann die Komplexität der Technologie für nichttechnische Benutzer eine große Einstiegshürde darstellen. Benutzer müssen verstehen, wie man ein verteiltes Netzwerk betreibt und wie man verteilte Ressourcen effektiv nutzt. Auswirkungen: Dies kann die breite Akzeptanz der Plattform einschränken, insbesondere bei Benutzergruppen, die mit Blockchain und verteiltem Computing weniger vertraut sind.

2. Cybersicherheit und Datenschutz

Herausforderungen: Obwohl Blockchain für mehr Sicherheit und Transparenz sorgt, kann die Offenheit dezentraler Netzwerke sie anfälliger für Cyberangriffe und Datenlecks machen. Auswirkungen: Dies erfordert, dass io.net seine Sicherheitsmaßnahmen kontinuierlich verstärkt, um die Vertraulichkeit und Integrität von Benutzerdaten und Computeraufgaben zu gewährleisten, was für die Aufrechterhaltung des Benutzervertrauens und des Rufs der Plattform von entscheidender Bedeutung ist.

3. Leistung und Zuverlässigkeit

Herausforderungen: Obwohl io.net bestrebt ist, effiziente Computerdienste durch dezentrale Ressourcen bereitzustellen, kann die Koordination zwischen Hardwareressourcen an unterschiedlichen geografischen Standorten und mit unterschiedlicher Qualität zu Leistungs- und Zuverlässigkeitsproblemen führen. Auswirkungen: Leistungsprobleme, die durch Hardware-Fehlanpassungen oder Netzwerklatenz verursacht werden, können die Kundenzufriedenheit und die Gesamteffektivität der Plattform beeinträchtigen.

4. Skalierbarkeit

Herausforderung: Obwohl io.net als hochgradig skalierbares Netzwerk konzipiert ist, ist es immer noch eine enorme technische Herausforderung, verteilte Ressourcen auf der ganzen Welt effektiv zu verwalten und zu skalieren. Auswirkungen: Dies erfordert kontinuierliche technische Innovationen und Managementverbesserungen, um das Netzwerk angesichts der schnell wachsenden Benutzer- und Computeranforderungen stabil und reaktionsfähig zu halten.

5. Wettbewerb und Marktakzeptanz

Herausforderungen: io.net ist auf dem Blockchain- und dezentralen Computing-Markt nicht ohne Konkurrenz. Andere Plattformen wie Golem, Render und iExec bieten ebenfalls ähnliche Dienste an, und schnelle Marktveränderungen können die Wettbewerbssituation schnell verändern. Auswirkungen: Um wettbewerbsfähig zu bleiben, muss io.net weiterhin innovativ sein und die Einzigartigkeit und den Wert seiner Dienste verbessern, um Benutzer anzuziehen und zu halten.

7. Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass io.net mit seinem innovativen dezentralen Computernetzwerk und seiner Blockchain-basierten Architektur einen neuen Maßstab im Bereich des modernen Cloud-Computing gesetzt hat. Durch die Zusammenführung ungenutzter GPU-Ressourcen auf der ganzen Welt bietet io.net beispiellose Rechenleistung, Flexibilität und Kosteneffizienz für Anwendungen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Diese Plattform macht die Bereitstellung groß angelegter Projekte zum maschinellen Lernen nicht nur schneller und wirtschaftlicher, sondern bietet auch starke Sicherheit und skalierbare Lösungen für alle Arten von Benutzern.

Angesichts von Herausforderungen wie technischer Komplexität, Netzwerksicherheit, Leistungsstabilität und Marktwettbewerb hat IO.Net, wenn es diese Herausforderungen meistern und ein lebendiges Ökosystem aufbauen kann, das Potenzial, die Art und Weise, wie wir im Web3-Zeitalter auf Rechenleistung zugreifen und sie nutzen, grundlegend zu verändern. Wie bei jeder neuen Technologie ist es jedoch wichtig zu erkennen, dass ihr langfristiger Erfolg von der kontinuierlichen Entwicklung, Akzeptanz und der Fähigkeit abhängt, sich in der sich entwickelnden Landschaft der Blockchain-basierten Infrastruktur zurechtzufinden.

Dieser Artikel stammt aus dem Internet: Detaillierte Erklärung des neuesten Projekts io.net von Binance Launchpool: Verbindung globaler GPU-Ressourcen, um die Zukunft des maschinellen Lernens neu zu gestalten

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