Binance Launchpool의 최신 프로젝트 io.net에 대한 자세한 설명: 글로벌 GPU 리소스를 연결하여 미래를 재편합니다.

원문 출처 : 체인티하우스

1. 프로젝트 소개

io.net은 Solana, Render, Ray, Filecoin을 기반으로 하는 분산 GPU 시스템으로, 분산 GPU 리소스를 활용하여 AI 및 머신 러닝 분야의 컴퓨팅 과제를 해결하도록 설계되었습니다.

io.net은 독립적인 데이터 처리 센터, 암호화폐 채굴자, Filecoin과 Render 등의 암호화폐 프로젝트에서 나오는 초과 GPU 등 활용도가 낮은 컴퓨팅 리소스를 모아 컴퓨팅 리소스 부족 문제를 해결하고, 엔지니어가 쉽게 접근 가능하고 사용자 정의가 가능하며 저렴한 시스템에서 대량의 컴퓨팅 성능을 얻을 수 있도록 합니다.

또한 io.net은 다양한 공급업체의 리소스를 결합한 분산형 물리적 인프라 네트워크(depin)를 도입하여 엔지니어가 사용자 정의 가능하고 비용 효율적이며 구현하기 쉬운 방식으로 엄청난 양의 컴퓨팅 성능에 액세스할 수 있도록 합니다.

io 클라우드는 현재 95,000개 이상의 GPU와 1,000개 이상의 CPU를 보유하고 있으며, 빠른 배포를 지원하고, 하드웨어와 지역을 선택하며, 투명한 결제 프로세스를 제공합니다.

2. 핵심 역학

2.1 중앙화된 리소스 집계

io.nets의 분산 리소스 집계는 핵심 기능 중 하나로, 플랫폼이 전 세계의 분산 GPU 리소스를 활용하여 AI 및 머신 러닝 작업에 필요한 컴퓨팅 지원을 제공할 수 있도록 합니다. 이 리소스 집계 전략의 목표는 리소스 사용을 최적화하고 비용을 절감하며 더 광범위한 접근성을 제공하는 것입니다.

자세한 설명은 다음과 같습니다.

2.1.1 장점

비용 효율성: 시장에서 활용도가 낮은 GPU 리소스를 활용하여 io.net은 기존 클라우드 서비스보다 저렴한 컴퓨팅 파워를 제공할 수 있습니다. 이는 종종 많은 양의 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 데이터 집약적 AI 애플리케이션에 특히 중요하며, 이는 기존 방식으로는 비용이 많이 들 수 있습니다. 확장성 및 유연성: 분산형 모델을 통해 io.net은 단일 공급업체나 데이터 센터에 의존하지 않고도 리소스 풀을 쉽게 확장할 수 있습니다. 이 모델은 사용자에게 작업 요구 사항에 가장 적합한 리소스를 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.

2.1.2 작동 원리

리소스 소스의 다양성: io.net은 독립적인 데이터 센터, 개별 암호화폐 채굴자, Filecoin 및 Render와 같은 다른 암호화폐 프로젝트의 초과 리소스를 포함한 여러 소스의 GPU 리소스를 집계합니다. 기술적 구현: 이 플랫폼은 블록체인 기술을 사용하여 이러한 리소스를 추적하고 관리하여 리소스 할당의 투명성과 공정성을 보장합니다. 블록체인 기술은 또한 네트워크에 추가 컴퓨팅 파워를 기여하는 사용자에 대한 지불 및 인센티브를 자동화하는 데 도움이 됩니다.

2.1.3 특정 단계

리소스 검색 및 등록: 리소스 공급자(예: GPU 소유자)는 io.net 플랫폼에 장치를 등록합니다. 플랫폼은 이러한 리소스의 성능과 안정성을 검증하여 특정 표준 및 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 리소스 풀링: 검증된 리소스는 글로벌 리소스 풀에 추가되며 플랫폼 사용자가 임대할 수 있습니다. 리소스의 배포 및 관리가 스마트 계약을 통해 자동으로 실행되어 프로세스의 투명성과 효율성을 보장합니다. 동적 리소스 할당: 사용자가 컴퓨팅 작업을 시작하면 플랫폼은 작업 요구 사항(예: 컴퓨팅 성능, 메모리, 네트워크 대역폭 등)에 따라 리소스를 동적으로 할당합니다. 리소스 할당은 비용 효율성과 지리적 위치를 고려하여 작업 실행 속도와 비용을 최적화합니다.

2.2 듀얼 토큰 경제 시스템

io.net의 듀얼 토큰 경제 시스템은 블록체인 네트워크의 핵심 기능 중 하나로, 네트워크 참여자에게 인센티브를 제공하고 플랫폼 운영의 효율성과 지속 가능성을 보장하도록 설계되었습니다. 이 시스템에는 $IO와 $IOSD라는 두 개의 토큰이 포함되어 있으며, 각각 고유한 역할을 합니다. 다음은 이 경제 시스템의 구조와 기능에 대한 자세한 설명입니다.

2.2.1 $IO 토큰

$IO는 io.net 플랫폼의 주요 유틸리티 토큰이며 다양한 네트워크 거래 및 운영에 사용됩니다. 주요 용도는 다음과 같습니다.

지불 및 수수료: 사용자는 $IO를 사용하여 GPU 사용을 포함한 컴퓨팅 리소스 임대료를 지불합니다. 또한 $IO는 네트워크의 다양한 서비스와 수수료를 지불하는 데에도 사용됩니다. 리소스 인센티브: $IO 토큰은 GPU 컴퓨팅 파워를 제공하거나 네트워크 유지 관리에 참여하는 사용자에게 보상으로 발행되어 리소스를 계속 기여하도록 장려합니다. 거버넌스: $IO 토큰 보유자는 투표권을 포함하여 io.net 플랫폼의 거버넌스 결정에 참여하고 플랫폼의 미래 개발 방향과 정책 조정에 영향을 미칠 수 있습니다.

2.2.2 $IOSD 토큰

$IOSD는 미국 달러에 고정된 스테이블코인으로, io.net 플랫폼에 안정적인 가치 저장 및 거래 매체를 제공하도록 설계되었습니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.

안정적인 가치: $IOSD는 1:1 비율로 미국 달러에 고정되어 사용자에게 암호화폐 시장의 변동성을 피하는 결제 방법을 제공합니다. 쉬운 거래: 사용자는 $IOSD를 사용하여 컴퓨팅 리소스 수수료와 같은 플랫폼 수수료를 지불하여 가치 거래의 안정성과 예측 가능성을 보장할 수 있습니다. 수수료 적용 범위: 특정 네트워크 운영 또는 거래 수수료는 $IOSD로 지불할 수 있어 수수료 결제 프로세스가 간소화됩니다.

2.2.3 듀얼 토큰 시스템 작동 방식

io.net의 듀얼 토큰 시스템은 네트워크의 운영과 성장을 지원하기 위해 여러 가지 방법으로 상호 작용합니다.

리소스 제공자 인센티브: 리소스 제공자(예: GPU 소유자)는 네트워크에 장치를 제공하는 대가로 $IO 토큰을 받습니다. 이 토큰은 컴퓨팅 리소스를 추가로 구매하거나 시장에서 거래하는 데 사용할 수 있습니다. 수수료 지불: 사용자는 $IO 또는 $IOSD로 컴퓨팅 리소스 사용에 대한 비용을 지불합니다. $IOSD를 선택하면 암호화폐 변동으로 인한 위험을 피할 수 있습니다. 경제 활동 인센티브: $IO 및 $IOSD의 유통 및 사용을 통해 io.net 플랫폼은 경제 활동을 자극하고 네트워크의 유동성과 참여를 증가시킬 수 있습니다. 거버넌스 참여: $IO 토큰은 또한 거버넌스 토큰 역할을 하여 보유자가 제안 및 투표 결정과 같은 플랫폼의 거버넌스 프로세스에 참여할 수 있도록 합니다.

2.3 동적 리소스 할당 및 스케줄링

io.nets 동적 리소스 할당 및 스케줄링은 플랫폼의 핵심 기능 중 하나입니다. 핵심은 사용자의 다양한 컴퓨팅 요구를 충족하기 위해 컴퓨팅 리소스 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 것입니다. 이 시스템은 리소스 활용도와 성능을 극대화하는 동시에 지능적이고 자동화된 방식으로 가장 적합한 리소스에서 컴퓨팅 작업을 실행할 수 있도록 보장합니다.

이 메커니즘의 다양한 측면을 자세히 살펴보면 다음과 같습니다.

2.3.1 동적 리소스 할당 메커니즘

1. 자원 식별 및 분류:

리소스 제공자가 GPU 또는 다른 컴퓨팅 리소스를 io.net 플랫폼에 연결하면 시스템은 먼저 이러한 리소스를 식별하고 분류합니다. 여기에는 처리 속도, 메모리 용량, 네트워크 대역폭 등과 같은 성능 지표를 평가하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 이러한 리소스에 태그를 지정하고 보관하여 다양한 작업의 필요에 따라 동적으로 할당할 수 있습니다.

2. 수요 매칭:

사용자가 io.net에 컴퓨팅 작업을 제출할 때, 필요한 컴퓨팅 파워, 메모리 크기, 예산 한도 등과 같은 작업 요구 사항을 지정해야 합니다. 플랫폼 스케줄링 시스템은 이러한 요구 사항을 분석하고 리소스 풀에서 일치하는 리소스를 필터링합니다.

3. 지능형 스케줄링 알고리즘:

고급 알고리즘을 사용하여 제출된 작업과 가장 적합한 리소스를 자동으로 매치합니다. 이러한 알고리즘은 리소스 성능, 비용 효율성, 지리적 위치(지연 시간 단축), 사용자별 선호도를 고려합니다. 스케줄링 시스템은 또한 리소스의 실시간 상태(예: 가용성 및 부하)를 모니터링하여 리소스 할당을 동적으로 조정합니다.

2.3.2 스케줄링 및 실행

1. 작업 큐 및 우선 순위 관리:

모든 작업은 우선순위와 제출 시간에 따라 대기합니다. 시스템은 사전 설정 또는 동적으로 조정된 우선순위 규칙에 따라 작업 대기열을 처리합니다. 긴급하거나 우선순위가 높은 작업은 빠른 응답을 받을 수 있는 반면, 장기적이거나 비용에 민감한 작업은 저렴한 기간에 실행될 수 있습니다.

2. 장애 허용 및 부하 분산:

동적 리소스 할당 시스템에는 일부 리소스가 실패하더라도 작업을 다른 정상 리소스로 원활하게 마이그레이션하여 계속 실행할 수 있도록 하는 내결함성 메커니즘이 포함되어 있습니다. 로드 밸런싱 기술은 단일 리소스가 과부하되지 않도록 보장하고 작업 부하를 적절히 분산하여 전체 네트워크의 성능을 최적화합니다.

3. 모니터링 및 조정:

시스템은 모든 작업의 실행 상태와 리소스의 운영 상태를 지속적으로 모니터링합니다. 여기에는 작업 진행 상황 및 리소스 소비와 같은 핵심 성과 지표의 실시간 분석이 포함됩니다. 이 데이터를 기반으로 시스템은 자동으로 리소스 할당을 재조정하여 작업 실행 효율성과 리소스 활용도를 최적화할 수 있습니다.

2.3.3 사용자 상호작용 및 피드백

투명한 사용자 인터페이스: io.net은 사용자가 작업을 쉽게 제출하고, 작업 상태를 보고, 요구 사항이나 우선순위를 조정할 수 있는 직관적인 사용자 인터페이스를 제공합니다. 피드백 메커니즘: 사용자는 작업 실행 결과에 대한 피드백을 제공할 수 있으며, 시스템은 피드백을 기반으로 향후 작업에 대한 리소스 할당 전략을 조정하여 사용자 요구를 더 잘 충족합니다.

3. 시스템 아키텍처

3.1 IO 클라우드

IO Cloud는 분산 GPU 클러스터의 배포 및 관리를 간소화하도록 설계되어 머신 러닝 엔지니어와 개발자에게 상당한 하드웨어 투자 없이도 GPU 리소스에 대한 확장 가능하고 유연한 액세스를 제공합니다. 이 플랫폼은 기존 클라우드 서비스와 유사한 경험을 제공하지만 분산 네트워크의 이점이 있습니다.

하이라이트:

확장성 및 경제성: 가장 비용 효율적인 GPU 클라우드로 설계되어 AI/ML 프로젝트 비용을 최대 90%까지 절감합니다. IO SDK와 통합: 원활한 통합을 통해 AI 프로젝트 성능을 향상시키고 통합된 고성능 환경을 만듭니다. 글로벌 커버리지: 분산 GPU 리소스, 최적화된 머신 러닝 서비스 및 추론은 CDN과 유사합니다. RAY 프레임워크 지원: RAY 분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용하여 확장 가능한 Python 애플리케이션 개발. 독점 기능: 훈련 클러스터를 쉽게 배포할 수 있도록 OpenAI ChatGPT 플러그인에 대한 개인 액세스를 제공합니다. 암호화폐 채굴 혁신: 머신 러닝 및 인공 지능 생태계를 지원하여 암호화폐 채굴에 혁명을 일으키고자 합니다.

3.2 IO 워커

IO Worker는 WebApp 사용자를 위한 프로비저닝 작업을 간소화하고 최적화하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 사용자 계정 관리, 실시간 활동 모니터링, 온도 및 전력 소비 추적, 설치 지원, 지갑 관리, 보안 및 수익성 분석이 포함됩니다.

하이라이트:

근로자 홈페이지: 연결된 기기를 실시간으로 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공하며, 기기를 삭제하고 이름을 바꿀 수 있습니다. 기기 세부 정보 페이지: 트래픽, 연결 상태, 작업 내역을 포함한 포괄적인 기기 분석을 표시합니다. 수입 보상 페이지: 수입과 작업 내역을 추적하며, SOLSCAN에서 거래 세부 정보에 액세스할 수 있습니다. 새 기기 추가 페이지: 기기 연결 프로세스를 간소화하여 빠르고 쉽게 통합할 수 있습니다.

3.3 IO 탐색기

IO Explorer는 블록체인 탐색기가 블록체인 거래에 대한 투명성을 제공하는 방식과 유사하게 사용자에게 io.net 네트워크 운영에 대한 심층적인 통찰력을 제공하는 포괄적인 플랫폼으로 설계되었습니다. 주요 목표는 사용자가 GPU Cloud의 세부 정보를 모니터링, 분석 및 이해하여 네트워크 활동, 통계 및 거래에 대한 완전한 가시성을 보장하고 민감한 정보의 개인 정보를 보호하는 것입니다.

이점:

브라우저 홈: 프로비저닝, 검증된 공급업체, 활성 하드웨어 수, 실시간 시장 가격에 대한 통찰력을 제공합니다. 클러스터 페이지: 네트워크에 배포된 클러스터에 대한 공개 정보와 실시간 메트릭 및 예약 세부 정보를 표시합니다. 장치 페이지: 네트워크에 연결된 장치의 공개 세부 정보를 표시하여 실시간 데이터와 거래 추적을 제공합니다. 실시간 클러스터 모니터링: 클러스터 상태, 상태 및 성능에 대한 즉각적인 통찰력을 제공하여 사용자가 최신 정보를 얻을 수 있도록 합니다.

3.4 IO SDK 소개

IO-SDK는 Ray 기술의 한 분야에서 파생된 Io.net의 기본 기술입니다. 작업을 병렬로 실행하고 다양한 언어를 처리할 수 있으며 주요 머신 러닝(ML) 프레임워크와 호환되어 다양한 컴퓨팅 요구 사항에 맞게 IO.NET을 유연하고 효율적으로 만들어줍니다. 이러한 설정은 명확하게 정의된 기술 세트와 결합되어 IO.NET Portal이 오늘날의 요구 사항을 충족하고 미래의 변화에 적응할 수 있도록 보장합니다.

다층 아키텍처의 적용

사용자 인터페이스: 공개 웹사이트, 클라이언트 영역, GPU 공급자 영역을 포함하여 사용자를 위한 시각적 프런트 엔드 역할을 합니다. 직관적이고 사용자 친화적으로 설계되었습니다.

보안 계층: 네트워크 보호, 사용자 인증, 활동 로깅을 포함하여 시스템의 무결성과 보안을 보장합니다.

API 계층: 웹사이트, 공급업체, 내부 관리자 간의 통신 허브 역할을 하며, 데이터 교환과 운영을 용이하게 합니다.

백엔드 계층: 클러스터/GPU 관리, 클라이언트 상호 작용, 자동 크기 조정과 같은 작업을 처리하는 시스템의 핵심입니다.

데이터베이스 계층: 데이터를 저장하고 관리하며, 구조화된 데이터를 위한 기본 저장소와 임시 데이터를 위한 캐시를 갖추고 있습니다.

작업 계층: 비동기 통신과 작업을 관리하여 효율적인 실행과 데이터 흐름을 보장합니다.

인프라 계층: GPU 풀, 오케스트레이션 도구, 실행/ML 작업을 포함한 인프라와 강력한 모니터링 솔루션입니다.

3.5 IO 터널

역방향 터널링 기술은 클라이언트에서 원격 서버로의 보안 연결을 만드는 데 사용되어 엔지니어가 복잡한 구성 없이 방화벽과 NAT를 우회하여 원격으로 액세스할 수 있습니다. 워크플로: IO Worker가 중간 서버(io.net 서버)에 연결합니다. 그런 다음 io.net 서버는 IO Worker와 엔지니어 머신의 연결을 수신 대기하여 역방향 터널링을 통해 데이터 교환을 용이하게 합니다.

io.net에서의 응용 프로그램

엔지니어는 io.net 서버를 통해 IO Workers에 연결하여 네트워크 구성 문제 없이 원격 액세스 및 관리를 간소화합니다. 이점: 액세스 용이성: 네트워크 장벽을 제거하여 IO Workers에 직접 액세스합니다. 보안: 보호된 통신을 보장하고 데이터 개인 정보를 유지합니다. 확장성 및 유연성: 다양한 환경에서 여러 IO Workers를 효과적으로 관리합니다.

3.6 IO 네트워크

IO Network는 메시 VPN 아키텍처를 사용하여 antMiner 노드 간의 초저지연 통신을 제공합니다.

메시 VPN 네트워크:

분산형 연결: 기존의 스타 모델과 달리 메시 VPN은 노드를 직접 연결하여 향상된 중복성, 내결함성 및 부하 분산을 제공합니다. 장점: 노드 장애에 대한 강력한 저항성, 강력한 확장성, 낮은 지연 시간 및 더 나은 트래픽 분산.

io.net의 장점:

직접 연결은 대기 시간을 줄이고 애플리케이션 성능을 최적화합니다. 단일 장애 지점이 없으며 단일 노드가 실패하더라도 네트워크는 계속 작동할 수 있습니다. 데이터 추적 및 분석을 더욱 어렵게 만들어 사용자 개인 정보 보호를 강화합니다. 새 노드를 추가해도 성능에 영향을 미치지 않습니다. 노드 간에 리소스 공유 및 처리가 더 효율적입니다.

4. $IO 토큰

4.1 $IO 토큰의 기본 프레임워크

1. 고정 공급:

$IO 토큰의 최대 공급량은 8억으로 고정되어 있습니다. 이 공급량은 토큰 가치의 안정성을 보장하고 인플레이션을 방지하기 위해 설정되었습니다.

2. 배포 및 인센티브:

처음에는 3억 개의 $IO 토큰이 발행됩니다. 나머지 5억 개의 토큰은 공급업체와 주주에게 보상으로 발행되며, 이 과정은 20년 동안 지속될 것으로 예상됩니다. 보상은 매시간 발행되며 감소 모델을 따릅니다(첫 해에 8%에서 시작하여 매달 1.02%씩 감소하거나 연간 약 12%씩 감소). 총 발행 한도인 8억 개의 토큰에 도달할 때까지 감소합니다.

3. 파괴 메커니즘:

$IO는 IOG 네트워크에서 io.net이 창출한 수익을 사용하여 $IO 토큰을 구매하고 파기하는 프로그램 토큰 파기 시스템을 사용합니다. 파기 메커니즘은 $IO의 가격에 따라 파기 금액을 조정하여 토큰에 디플레이션 압력을 가합니다.

4.2 비용 및 혜택

사용료:

io.net은 사용자와 제공자에게 예약 수수료와 컴퓨팅 파워를 예약할 때 지불 수수료를 포함한 다양한 수수료를 부과합니다. 이러한 수수료는 네트워크의 재정 건강을 유지하고 $IO의 시장 유통을 지원하기 위해 설정되었습니다.

수수료 지불:

USDC로 결제하는 경우 2% 수수료가 부과되고, $IO로 결제하는 경우 수수료가 부과되지 않습니다.

공급업체 수수료:

사용자와 마찬가지로 공급업체도 결제를 받을 때 예약 수수료와 결제 수수료를 포함한 해당 수수료를 지불해야 합니다.

4.3 생태계

GPU 임차인(사용자라고도 함), 예를 들어 IOG 네트워크에서 GPU 컴퓨팅 파워를 구매하고자 하는 머신 러닝 엔지니어. 이러한 엔지니어는 $IO를 사용하여 GPU 클러스터, 클라우드 게임 인스턴스를 배포하고 Unreal Engine 5(및 유사한) 픽셀 스트리밍 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 사용자에는 BC 8.ai 및 io.net에서 미래에 호스팅할 수백 개의 애플리케이션과 모델에서 서버리스 모델 추론을 수행하려는 개별 소비자도 포함됩니다. 독립 데이터 센터, 암호화폐 채굴 농장, 전문 광부와 같은 GPU 소유자(공급자라고도 함)는 IOG 네트워크에서 활용도가 낮은 GPU 컴퓨팅 파워를 제공하고 이를 통해 수익을 창출하고자 합니다. IO 코인 보유자(커뮤니티라고도 함)는 암호경제적 보안 및 인센티브를 제공하여 당사자 간의 상호 이익과 처벌을 조정하여 네트워크의 개발 및 채택을 촉진합니다.

4.4 특정 할당

커뮤니티: 총 할당량의 50%, 이 토큰의 일부는 주로 커뮤니티 구성원에게 보상하고 플랫폼 참여와 성장을 장려하는 데 사용됩니다. RD 생태계: 파트너와 타사 개발자를 포함하여 플랫폼의 RD 활동과 생태계 구축을 지원하는 16%. 초기 핵심 기여자: 플랫폼 초기 단계에서 핵심 기여를 한 팀 구성원에게 보상하는 11.3%. 초기 후원자: 시드: 프로젝트 초기 단계에서 신뢰와 재정적 지원에 대한 초기 시드 투자자에게 보상하는 12.5%. 초기 후원자: 시리즈 A: 프로젝트 개발 초기 단계에서 자금과 리소스를 투자한 대가로 시리즈 A 투자자에게 10.2%.

4.5 반감기 메커니즘

2024-2025년: 이 2년 동안 매년 6,000,000개의 $IO 토큰이 출시됩니다. 2026-2027년: 2026년부터 연간 출시량이 절반으로 줄어들어 3,000,000개의 $IO 토큰이 됩니다. 2028-2029년: 출시량이 계속 절반으로 줄어들어 매년 1,500,000개의 $IO 토큰이 됩니다.

5. 팀/협력/자금 조달

io.net은 다양한 기술과 경험을 갖춘 리더십 팀을 보유하고 있으며, 수십 년 동안 기술 부문에서 축적한 경험을 바탕으로 회사의 성공에 기여하고 있습니다.

토리 그린은 io.net의 COO이며 이전에는 Hum Capital의 COO였으며 Fox Mobile Group에서 기업 개발 및 전략 책임자를 역임했습니다.

아마드 샤디드는 io.net의 창립자이자 CEO이며, 이전에는 WhalesTrader에서 양적 시스템 엔지니어로 일했습니다.

Garrison Yang은 io.net의 최고 전략 책임자이자 최고 마케팅 책임자이며 이전에는 Ava Labs의 성장 및 전략 부사장이었습니다. 그는 캘리포니아 대학교 산타바바라 캠퍼스에서 환경 건강 공학 학위를 취득했습니다.

올해 3월, io.net은 Hack VC가 주도한 시리즈 A 펀딩에서 $3000만을 유치했으며, 이 펀딩에는 Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M 13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, Continue Capital, MH Ventures, OKX가 참여했으며 Solana 창립자 Anatoly Yakovenk, Aptos 창립자 Mo Shaikh와 Avery Ching, Animoca Brands의 Yat Siu, Perlone Capital의 Jin Kang 등 업계 리더들이 참여했습니다.

6. 프로젝트 평가

6.1 트랙 분석

io.net은 Solana 블록체인을 기반으로 하는 분산 컴퓨팅 네트워크로, 활용도가 낮은 GPU 리소스를 통합하여 강력한 컴퓨팅 파워를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트는 주로 다음 트랙 영역에 있습니다.

1. 분산 컴퓨팅

io.net은 다양한 소스(예: 독립 데이터 센터, 암호화폐 채굴자)의 GPU 리소스를 활용하는 분산형 물리적 인프라 네트워크(Depin)를 구축했습니다. 이 분산형 접근 방식은 컴퓨팅 리소스 활용을 최적화하고 비용을 절감하는 동시에 접근성과 유연성을 높이는 것을 목표로 합니다.

2. 클라우드 컴퓨팅

분산형 접근 방식에도 불구하고 io.net은 GPU 클러스터 관리 및 머신 러닝 작업을 위한 확장성 등 기존 클라우드 컴퓨팅과 유사한 서비스를 제공합니다. io.net은 기존 클라우드 서비스와 유사한 경험을 창출하는 것을 목표로 하지만, 분산형 네트워크의 장점을 활용하여 보다 효율적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

3. 블록체인 응용 프로그램

블록체인 기술을 기반으로 하는 프로젝트인 io.net은 보안성과 투명성 같은 블록체인의 특성을 활용해 네트워크 내의 리소스와 거래를 관리합니다.

io.net과 기능 및 목표가 비슷한 프로젝트는 다음과 같습니다.

Golem: 또한 사용자가 사용하지 않는 컴퓨팅 리소스를 임대하거나 리스할 수 있는 분산 컴퓨팅 네트워크입니다. Golem은 글로벌 슈퍼컴퓨터를 만드는 데 전념합니다. Render: 분산 네트워크를 사용하여 그래픽 렌더링 서비스를 제공합니다. Render는 블록체인 기술을 사용하여 콘텐츠 제작자가 더 많은 GPU 리소스에 액세스할 수 있도록 하여 렌더링 프로세스를 가속화합니다. iExec RLC: 이 프로젝트는 사용자가 컴퓨팅 리소스를 임대할 수 있는 분산 시장을 만듭니다. iExec은 블록체인 기술을 통해 데이터 집약적 애플리케이션 및 머신 러닝 워크로드를 포함한 다양한 유형의 애플리케이션을 지원합니다.

6.2 프로젝트의 장점

확장성: io.net은 고객의 대역폭 요구 사항을 충족하고 팀이 대규모 조정 없이 GPU 네트워크에서 워크로드를 쉽게 확장할 수 있도록 특별히 확장성이 뛰어난 플랫폼을 설계했습니다. 배치 추론 및 모델 제공: 이 플랫폼은 데이터 배치에서 병렬화된 추론을 지원하여 머신 러닝 팀이 분산 GPU 네트워크에 워크플로를 배포할 수 있도록 합니다.

병렬 학습: 메모리 제한과 순차적 워크플로를 극복하기 위해 io.net은 분산 컴퓨팅 라이브러리를 활용하여 여러 장치에서 학습 작업을 병렬화합니다. 병렬 하이퍼파라미터 튜닝: 하이퍼파라미터 튜닝 실험의 고유한 병렬성을 활용하여 io.net은 스케줄링 및 검색 패턴을 최적화합니다. 강화 학습(RL): 오픈 소스 강화 학습 라이브러리를 활용하여 io.net은 고도로 분산된 RL 워크로드를 지원하고 간단한 API를 제공합니다.

즉각적인 접근성: 기존 클라우드 서비스의 장기적인 배포와 달리 io.net Cloud는 GPU 프로비저닝에 대한 즉각적인 접근성을 제공하므로 사용자는 몇 초 내에 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

비용 효율성: io.net은 다양한 범주의 사용자에게 적합한 저렴한 플랫폼으로 설계되었습니다. 현재 이 플랫폼은 경쟁 서비스보다 약 90% 더 비용 효율적이며 머신 러닝 프로젝트에 상당한 절감 효과를 제공합니다.

높은 보안성과 안정성: 이 플랫폼은 머신 러닝 작업을 위한 안전하고 안정적인 환경을 보장하기 위해 일류 보안, 안정성 및 기술 지원을 제공할 것을 약속합니다. 구현의 용이성: io.net Cloud는 인프라 구축 및 관리의 복잡성을 제거하여 모든 개발자와 조직이 AI 애플리케이션을 원활하게 개발하고 확장할 수 있도록 합니다.

6.3 프로젝트 과제

1. 기술적 복잡성 및 사용자 채택

과제: 분산 컴퓨팅은 상당한 비용 및 효율성 이점을 제공하지만, 기술의 복잡성으로 인해 비기술 사용자에게는 진입 장벽이 커질 수 있습니다. 사용자는 분산 네트워크를 운영하는 방법과 분산 리소스를 효과적으로 활용하는 방법을 이해해야 합니다. 영향: 이는 특히 블록체인과 분산 컴퓨팅에 익숙하지 않은 사용자 그룹 사이에서 플랫폼의 광범위한 채택을 제한할 수 있습니다.

2. 사이버 보안 및 데이터 프라이버시

과제: 블록체인은 향상된 보안과 투명성을 제공하지만, 분산형 네트워크의 개방성으로 인해 사이버 공격과 데이터 침해에 더 취약해질 수 있습니다. 영향: 이를 위해 io.net은 사용자 데이터와 컴퓨팅 작업의 기밀성과 무결성을 보장하기 위해 보안 조치를 지속적으로 강화해야 하며, 이는 사용자 신뢰와 플랫폼 평판을 유지하는 데 중요합니다.

3. 성능 및 안정성

과제: io.net은 분산 리소스를 통해 효율적인 컴퓨팅 서비스를 제공하기 위해 노력하지만, 서로 다른 지리적 위치와 서로 다른 품질의 하드웨어 리소스 간의 조정은 성능과 안정성에 과제를 가져올 수 있습니다. 영향: 하드웨어 불일치 또는 네트워크 지연으로 인해 발생하는 성능 문제는 고객 만족도와 플랫폼의 전반적인 효과에 영향을 미칠 수 있습니다.

4. 확장성

과제: io.net은 확장성이 뛰어난 네트워크로 설계되었지만, 전 세계적으로 분산된 리소스를 효과적으로 관리하고 확장하는 것은 여전히 엄청난 기술적 과제입니다. 영향: 이를 위해서는 빠르게 성장하는 사용자 및 컴퓨팅 요구에 직면하여 네트워크를 안정적이고 반응성 있게 유지하기 위해 지속적인 기술 혁신과 관리 개선이 필요합니다.

5. 경쟁 및 시장 수용

과제: io.net은 블록체인 및 분산 컴퓨팅 시장에서 경쟁이 없는 것은 아닙니다. Golem, Render, iExec과 같은 다른 플랫폼도 유사한 서비스를 제공하고 있으며, 시장의 빠른 변화는 경쟁 상황을 빠르게 바꿀 수 있습니다. 영향: 경쟁력을 유지하기 위해 io.net은 사용자를 유치하고 유지하기 위해 서비스의 고유성과 가치를 지속적으로 혁신하고 개선해야 합니다.

7. 결론

요약하자면, io.net은 혁신적인 분산 컴퓨팅 네트워크와 블록체인 기반 아키텍처로 현대 클라우드 컴퓨팅 분야에서 새로운 기준을 설정했습니다. 전 세계적으로 활용도가 낮은 GPU 리소스를 모아 io.net은 머신 러닝 및 인공 지능 애플리케이션에 전례 없는 컴퓨팅 성능, 유연성 및 비용 효율성을 제공합니다. 이 플랫폼은 대규모 머신 러닝 프로젝트의 배포를 더 빠르고 경제적으로 만들 뿐만 아니라 모든 유형의 사용자에게 강력한 보안 및 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

기술적 복잡성, 네트워크 보안, 성능 안정성, 시장 경쟁과 같은 과제에 직면하여 IO.Net이 과제를 극복하고 활기찬 생태계를 육성할 수 있다면 Web3 시대에 컴퓨팅 파워에 액세스하고 활용하는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있는 잠재력이 있습니다. 그러나 모든 신흥 기술과 마찬가지로 장기적인 성공은 지속적인 개발, 채택 및 블록체인 기반 인프라의 진화하는 환경을 탐색하는 능력에 달려 있다는 것을 깨닫는 것이 중요합니다.

이 기사는 인터넷에서 발췌한 것입니다: Binance Launchpool의 최신 프로젝트 io.net에 대한 자세한 설명: 머신 러닝의 미래를 재편하기 위한 글로벌 GPU 리소스 연결

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