io.net là mạng điện toán AI phi tập trung cho phép phát triển, thực thi và mở rộng quy mô các ứng dụng học máy trên chuỗi khối Solana, tổng hợp dữ liệu từ các tài nguyên chưa được sử dụng đúng mức như trung tâm dữ liệu độc lập, công cụ khai thác tiền điện tử và Filecoin, Render, v.v. ) GPU để giải quyết vấn đề này.
Các điểm bán hàng chính của io.net là:
- Kết hợp linh hoạt: Các kỹ sư AI có thể tự do lựa chọn và kết hợp các chip họ cần để tạo thành một “cụm” hoàn thành các nhiệm vụ tính toán của riêng mình.
- Triển khai nhanh chóng: Không cần phải phê duyệt và chờ đợi hàng tuần (hiện tại tình hình là với các nhà cung cấp tập trung như AWS). Việc triển khai có thể được hoàn thành và các tác vụ có thể được bắt đầu trong vòng hàng chục giây.
- Giá thấp: Giá thành dịch vụ thấp hơn 90% so với các nhà sản xuất chính thống
io.net cung cấp dịch vụ sức mạnh điện toán đám mây io. Người yêu cầu có thể xác định các nhóm GPU mong muốn theo nhu cầu của họ để hoàn thành các tác vụ điện toán AI.
ion.net chia các kịch bản nhu cầu thành ba loại dựa trên các tác vụ điện toán khác nhau: Chung, Đào tạo và Suy luận. Điều này phân chia hiệu suất GPU, chẳng hạn như bộ nhớ, băng thông, v.v., để người dùng dễ dàng lựa chọn.
io.net cung cấp các sản phẩm IO Worker giúp đơn giản hóa và tối ưu hóa các hoạt động từ phía cung ứng, bao gồm quản lý tài khoản người dùng, giám sát hoạt động theo thời gian thực, theo dõi nhiệt độ và mức tiêu thụ điện năng, hỗ trợ cài đặt, quản lý ví, phân tích bảo mật và lợi nhuận.
Tổng nguồn cung là 800 triệu và sẽ có nguồn cung ban đầu là 500 triệu IO tại TGE, được chia thành 5 loại: nhà đầu tư hạt giống, nhà đầu tư Series A, người đóng góp cốt lõi, R&D và hệ sinh thái và cộng đồng.
$IO sẽ tăng lên nguồn cung tối đa cố định là 800 triệu trong 20 năm vì nó được phát hành để khuyến khích phát triển và áp dụng mạng lưới.
Phần thưởng sẽ được phát hành cho các nhà cung cấp và người đặt cọc mỗi giờ trong 20 năm. Phần thưởng áp dụng mô hình giảm phát, bắt đầu từ 8% trong năm đầu tiên và giảm 1,02% mỗi tháng (khoảng 12% mỗi năm) cho đến khi đạt giới hạn trên là 800 triệu IO.
Ngoài việc phát hành token $IO, dự án còn áp dụng cơ chế token kép. Có kế hoạch tung ra mã thông báo IOSD được chốt bằng USD, được tạo ra bằng cách đốt tiền IO.
- Bên cung đang mở rộng nhanh chóng
- Về phần cứng, tính đến ngày 20 tháng 5, theo dữ liệu chính thức, tổng nguồn cung GPU của IO.NET về phía cung là 28.889 và nguồn cung CPU là 6.605. Ngoài ra, Render Network là đối tác của nó và 1.152 GPU và 27 CPU được kết nối với nguồn cung cấp mạng. Fileoin có 1024 GPU. Có sẵn nhiều nhất là GeForce RTX 4090. Tỷ lệ trực tuyến phần cứng hoạt động đạt khoảng 42%.
- Hiệu suất phía cầu không đạt yêu cầu.
- IO.NET vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển thị trường. Hiện tại, tổng số người dùng thực tế sử dụng IO.NET để thực hiện các tác vụ tính toán không lớn. Tải tác vụ của hầu hết các GPU trực tuyến là 0% và chỉ có bốn chip - A100 PCIe 80GB K8S, RTX A6000 K8S, RTX A4000 K8S và H100 80GB HBM3 - là đang xử lý các tác vụ. Và ngoại trừ A100 PCIe 80GB K8S, khả năng tải của 3 chip còn lại đều dưới 20%.
- Mạng xử lý dữ liệu kinh doanh cho các nhiệm vụ suy luận AI Tính đến ngày 20 tháng 5, số lượng nhiệm vụ đã được xử lý và xác minh đã vượt quá 319.000. Tuy nhiên, phần lớn khối lượng kinh doanh này được tạo ra bởi dự án BC8.AI do IO.NET tài trợ.
- Về chi phí mạng, io.net đã phát sinh chi phí là 1.024.107 USD và chi phí trong ngày qua là 624 USD.
- Ưu điểm về giá: giá của io.net là A100 ($0,89/giờ), 522 RTX 3090 ($0,38/giờ), 301 RTX3080 ($0,23/giờ), 8426 RTX A6000 ($0,75/giờ), A4000K8S ($0,23/giờ) . Lấy A100 làm ví dụ, nó rẻ hơn 82,45% so với Google Cloud và rẻ hơn 82,62% so với Amazon AWS.
Hoạt động kinh doanh của nhóm cốt lõi là giao dịch định lượng khi mới thành lập và sẽ chuyển sang điện toán phi tập trung sau tháng 6 năm 2022. Đội ngũ có trụ sở tại New York, Mỹ, với quy mô hơn 50 người. Người sáng lập, Ahmad Shadid, đã tham gia vào công việc liên quan đến kỹ thuật tài chính và định lượng trước IO.NET và cũng là tình nguyện viên tại Quỹ Ethereum.
Mức định giá mới nhất của dự án đã đạt 1 tỷ USD. Dự án đã nhận được sự hỗ trợ chính thức từ solana, rndr và fil. Nguồn tài trợ Series A do Hack VC dẫn đầu, với sự tham gia của @multicoincap, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital. , Solana Labs, Aptos Labs, v.v.
- Khả năng truy cập: Việc truy cập vào chip điện toán bằng các dịch vụ đám mây như AWS, GCP hoặc Azure thường mất hàng tuần và các mẫu GPU phổ biến thường hết hàng. Ngoài ra, để có được sức mạnh tính toán, người tiêu dùng thường cần phải ký những hợp đồng dài hạn, không linh hoạt với các công ty lớn này. Nền tảng điện toán phân tán có thể cung cấp sự lựa chọn phần cứng linh hoạt và khả năng truy cập cao hơn.
- Giá thấp: Do sử dụng chip nhàn rỗi, cùng với trợ cấp mã thông báo của bên giao thức mạng dành cho chip và nhà cung cấp năng lượng điện toán, mạng điện toán phân tán có thể cung cấp sức mạnh tính toán rẻ hơn.
- Chống kiểm duyệt: Hiện tại, các chip và vật tư điện toán tiên tiến đang được các công ty công nghệ lớn độc quyền và chính phủ do Hoa Kỳ đại diện đang tăng cường giám sát các dịch vụ điện toán AI có thể được phân phối, linh hoạt và tự do. thu được. Dần dần nó trở thành một nhu cầu rõ ràng.
- Hầu hết người tiêu dùng là các nhà phát triển chuyên nghiệp hoặc các tổ chức vừa và nhỏ. Loại người dùng này có yêu cầu cao hơn về tính ổn định và tính liên tục của các dịch vụ được cung cấp theo thỏa thuận.
- Những khó khăn về mặt kỹ thuật:
- Những khó khăn về mặt kỹ thuật:
- Vấn đề xác minh công việc: Do cấu trúc phân cấp của tính toán mô hình deep learning, đầu ra của mỗi lớp được sử dụng làm đầu vào của lớp tiếp theo. Do đó, việc xác minh tính hợp lệ của phép tính đòi hỏi phải thực hiện tất cả công việc trước đó. không thể được xác minh một cách dễ dàng và hiệu quả. Để giải quyết vấn đề này, các nền tảng điện toán phân tán cần phát triển các thuật toán mới hoặc sử dụng các kỹ thuật xác minh gần đúng có thể mang lại sự đảm bảo xác suất về tính chính xác của kết quả thay vì sự chắc chắn tuyệt đối.
- Vấn đề song song hóa: Nền tảng sức mạnh điện toán phân tán tập hợp một nguồn cung cấp chip dài, có nghĩa là sức mạnh tính toán do một thiết bị cung cấp tương đối hạn chế. Một nhà cung cấp chip gần như có thể hoàn thành các nhiệm vụ đào tạo hoặc suy luận của mô hình AI. độc lập trong thời gian ngắn nên phải sử dụng song song để tháo dỡ và phân bổ nhiệm vụ nhằm rút ngắn tổng thời gian hoàn thành. Quá trình song song hóa chắc chắn sẽ phải đối mặt với hàng loạt vấn đề như cách phân tách các tác vụ (đặc biệt là các tác vụ deep learning phức tạp), sự phụ thuộc vào dữ liệu và chi phí liên lạc bổ sung giữa các thiết bị.
- Vấn đề bảo vệ quyền riêng tư: Cách đảm bảo rằng dữ liệu và mô hình của người mua không bị lộ cho người nhận nhiệm vụ
- Làm thế nào để phá vỡ vòng tròn nhu cầu sức mạnh tính toán:
Mặc dù dự án Depin có thể sử dụng mã thông báo để nhanh chóng khuyến khích phía cung và đạt được sự mở rộng, nhưng phía cầu sức mạnh tính toán của tiền điện tử + AI vẫn hoạt động kém.
- Thứ nhất, do việc mở rộng phía người tiêu dùng vẫn chưa bắt đầu nên hầu hết các dự án vẫn đang ở giai đoạn đầu và trải nghiệm dịch vụ vẫn chưa ổn định nên thiếu khả năng áp dụng trên quy mô lớn;
- Thứ hai, lĩnh vực AI chủ yếu do các công ty lớn thống trị, các tổ chức vừa và nhỏ vẫn chưa thực sự nhận ra các dịch vụ được cung cấp bởi sức mạnh tính toán phân tán.
- Các vấn đề tuân thủ quy định:
Nền tảng điện toán phân tán có thể được sử dụng như một điểm bán hàng để thu hút một số khách hàng do tính chất không được phép của thị trường cung cấp và mua sắm hai mặt. Mặt khác, khi các tiêu chuẩn quản lý AI được cải thiện, nó có thể trở thành mục tiêu điều chỉnh của chính phủ. Ngoài ra, một số nhà cung cấp GPU cũng lo ngại liệu tài nguyên máy tính họ thuê có được cung cấp cho các doanh nghiệp hoặc cá nhân bị xử phạt hay không.
- Cung cấp các công cụ dịch vụ tốt cho các bên cung cầu điện toán: bao gồm IO Cloud, IO Worker và IO Explorer.
- Công nghệ cốt lõi: Kiến trúc nhiều lớp IO-SDK. Giải quyết vấn đề chạy song song các tác vụ tính toán phân tán. Hoạt động tốt với các khung ML chính, cho phép Io.net đáp ứng nhiều nhu cầu điện toán khác nhau một cách linh hoạt và hiệu quả.
- Bảo vệ quyền riêng tư: Sử dụng công nghệ đường hầm ngược và kiến trúc VPN dạng lưới. Công nghệ đường hầm ngược cho phép các kỹ sư vượt qua tường lửa và NAT để truy cập từ xa mà không cần cấu hình phức tạp. Tất cả đồng thời đảm bảo thông tin liên lạc được bảo vệ và quyền riêng tư dữ liệu được duy trì. Kiến trúc Mesh VPN có thể mang lại sự mạnh mẽ cho các lỗi nút, khả năng mở rộng, giảm độ trễ và phân phối lưu lượng truy cập tốt hơn.
Trong lĩnh vực Web3, hiện đã có rất nhiều thị trường điện toán, trong đó nổi tiếng có Akash, Render, Nosana, Clore.ai, Golem, Inferx, Kuzco, Aioz, Fluence Labs và GPU.NET, v.v.
- Các dự án khác nhau ở các phân khúc nội dung dịch vụ. Ví dụ: Akash là thị trường dịch vụ đám mây ngang hàng cung cấp cho người dùng các dịch vụ như triển khai GPU, cho thuê và đào tạo mô hình AI. Render là nhà cung cấp giải pháp kết xuất GPU phi tập trung.
- Từ việc phân tích dữ liệu công khai của dự án, Akash và Clore.ai có hiệu suất rất tốt về mặt cung ứng. Trong số đó, số lượng GPU của Akash đạt 382, số lượng CPU đạt 20,89K, tỷ lệ cho thuê CPU: 33%, tỷ lệ cho thuê GPU: 26%, số lượng GPU của Clore.ai đạt 19.590 và tỷ lệ cho thuê tỷ lệ là 71%.
- Về phí mạng, phí 24 giờ của Akash ($2,73K) không khác nhiều so với io.net.
- Hầu hết các dự án đều đang ở giai đoạn đầu và giai đoạn testnet và vẫn còn cách xa sức mạnh của io.net. Nhưng những dự án mới này đang phát triển nhanh chóng và cần được tiếp tục quan tâm. Ví dụ: Kuzco có 1.400 nút làm việc trực tuyến và tỷ lệ sử dụng thẻ duy nhất là 90%.
- Có bốn lý do chính khiến các câu chuyện về sức mạnh tính toán phân tán/nền tảng sức mạnh điện toán đầy hứa hẹn: (1) Điện toán AI phân tán có những ưu điểm khác với sức mạnh tính toán tập trung, bao gồm khả năng tiếp cận cao hơn và mức giá cung cấp sức mạnh tính toán thấp hơn; , bao gồm cung cầu GPU chặt chẽ và mở rộng quy định; (3) Giá mã thông báo dự án đang kích thích, đặc biệt là trong thị trường tăng giá; (4) Ngưỡng tham gia của người dùng thông thường đã được hạ xuống và cổ tức AI không chỉ dành riêng cho các công ty lớn và thể chế .
- Sức mạnh tính toán phân tán chủ yếu gặp phải ba khó khăn lớn: công nghệ, nhu cầu và giám sát. Những khó khăn về mặt kỹ thuật bao gồm các vấn đề về xác minh công việc, các vấn đề về song song hóa và các vấn đề về bảo vệ quyền riêng tư.
- io.net đã tiếp tục nhận được sự phổ biến và được gọi là filecoin tiếp theo vì nó áp dụng ba khái niệm bùng nổ thị trường tăng trưởng kéo dài 24 năm của hệ sinh thái solana + ai + depin. Từ quan điểm kỹ thuật, để giải quyết những khó khăn kỹ thuật về sức mạnh tính toán phân tán, họ đã đưa ra kiến trúc phân lớp của công nghệ cốt lõi IO-SDK, cũng như công nghệ đường hầm ngược và kiến trúc VPN dạng lưới để giải quyết các kết nối an toàn và quyền riêng tư dữ liệu. vấn đề. Về mặt sản phẩm, nó cung cấp vô số sản phẩm dịch vụ cho bên cung và cầu năng lượng điện toán, bao gồm IO Cloud, IO Worker và IO Explorer.
- Về mặt ứng dụng thực tế, io.net vượt trội hơn so với các nền tảng sức mạnh tính toán phân tán khác: (1) Cả số lượng phần cứng chip và tốc độ trực tuyến mà nó vượt xa các mạng khác. . mạng lưới cung cấp. (2) Tổng số tác vụ tính toán được thực hiện không lớn và hầu hết các chip đều ở trạng thái chờ trực tuyến. Đây là vấn đề thường gặp của các nền tảng điện toán phân tán.
- Khi tài nguyên máy tính trở nên khan hiếm, Io.net đặt mục tiêu giảm chi phí thuê năng lượng GPU/CPU, điều này rất quan trọng đối với khả năng mở rộng AI và ML. Nhu cầu về sức mạnh tính toán tăng cao nhưng nguồn cung không theo kịp, điều này cho thấy các dự án sức mạnh tính toán phân tán như io.net sẽ có triển vọng lớn.
- Các yếu tố tiêu cực ảnh hưởng đến io.net bao gồm: (1) Sự cạnh tranh gay gắt giữa các nền tảng sức mạnh điện toán, nhiều loại dự án và nội dung dịch vụ chồng chéo một phần; (2) Sự phức tạp của việc tạo và quản lý quy mô lớn các cụm phi tập trung liên quan đến những thách thức kỹ thuật đáng kể; 3) Phía cầu vẫn chưa đủ và việc áp dụng rộng rãi vẫn đang ở giai đoạn đầu. Việc các công ty khởi nghiệp, nhà phát triển và nhà cung cấp GPU áp dụng chậm hơn mong đợi có thể hạn chế sự tăng trưởng; (4) rủi ro pháp lý và (5) sự phức tạp do cơ chế mã thông báo kép mang lại.
Tất cả bình luận