Io.net integra chips de silicio de Apple para impulsar los servicios de IA y aprendizaje automático
Summary:
La red de infraestructura física descentralizada io.net incorporará el hardware de chip de silicio de Apple para sus servicios de aprendizaje automático e inteligencia artificial. La plataforma, construida sobre la cadena de bloques de Solana, aprovecha los cálculos de GPU de varias fuentes. La reciente actualización convierte a io.net en el primer servicio en la nube compatible con chips de silicio de Apple para aplicaciones de aprendizaje automático, lo que permite a los usuarios ofrecer potencia computacional desde una gama de chips de Apple. Esta integración podría hacer frente a la creciente demanda de recursos informáticos de IA y ML, al tiempo que permitiría a millones de usuarios de Apple contribuir con chips de repuesto y recursos informáticos.
La red de infraestructura física descentralizada (DePIN, por sus siglas en inglés) recientemente introducida io.net se está preparando para integrar el hardware de chip de silicio de Apple en sus ofertas de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Io.net ha creado una red descentralizada respaldada por Solana que obtiene potencia computacional de GPU de diversos centros de datos, mineros de criptomonedas y proveedores de almacenamiento descentralizados, lo que permite una sólida computación de IA y ML. La versión beta de la plataforma se presentó en la conferencia Solana Breakpoint en Ámsterdam en noviembre de 2023, alineándose con el establecimiento de una nueva asociación con Render Network. Io.net cuenta con su actualización de vanguardia que lo convierte en el primer servicio en la nube que permite la agrupación en clústeres de los chips de silicio de Apple para aplicaciones de aprendizaje automático, lo que hace posible que los ingenieros vinculen los chips de Apple para cálculos de IA y ML desde todos los rincones del mundo.
Artículos anteriores sobre Cointelegraph han cubierto ampliamente cómo io.net aprovecha los recursos informáticos de GPU de bajo precio para fines de IA y ML. Los pagos a los proveedores de GPU y de computación de unidades centrales de procesamiento se ven facilitados por la tecnología blockchain de Solana. Tory Green, director de operaciones de io.net, aprecia la estructura de Solana por su apta para adaptarse a la magnitud de las transacciones e inferencias que io.net permitirá. La tecnología de Io.net obtiene la potencia computacional de la GPU en clústeres, implica miles de inferencias y utiliza microtransacciones relacionadas para la utilización del hardware. La actualización de la plataforma ahora permite a los usuarios de io.net ofrecer potencia computacional de una amplia variedad de chips Apple Silicon, incluidos los modelos M1, M1 Max, M1 Pro, M1 Ultra, M2, M2 Max, M2 Pro, M2 Ultra y los modelos M3, M3 Max y M3 Pro.
La serie de chips M3 de Apple se basa en una tecnología de proceso ultramoderna de tres nanómetros, un atributo que Apple elogia como el futuro de la arquitectura de GPU. En comparación, io.net observado que la arquitectura de memoria de 128 megabytes de los chips M3 de Apple supera las capacidades máximas de las tarjetas gráficas A100-80 gigabytes de Nvidia. Con un motor neuronal mejorado que es un 60% más rápido que su variante M1, los chips M3 de Apple son muy adecuados para tareas de inferencia de modelos, como ejecutar datos en vivo a través de un modelo de IA para predicciones o soluciones. Ahmad Shadid, fundador de io.net, cree que la integración del soporte de chips de Apple podría equilibrar los suministros de hardware con la creciente demanda de capacidades computacionales de IA y ML. Considera que esto es un paso hacia la democratización del acceso a poderosos recursos computacionales y una oportunidad para que millones de usuarios de Apple ganen recompensas por alimentar la revolución de la IA. Al habilitar el soporte de hardware de Apple, io.net espera que millones de propietarios de productos Apple presten sus chips de repuesto y recursos computacionales para iniciativas de IA y ML.
Published At
3/13/2024 5:00:00 PM
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