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Cryptocurrency News 1 years ago
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Io.net: Revolutionierung des GPU-Computings mit einem dezentralen Netzwerk für KI und maschinelles Lernen

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Summary:
Io.net, ursprünglich ein quantitatives Handelssystem für Kryptowährungen und Aktien, ist heute ein dezentrales Netzwerk, das GPU-Rechenleistung anhäuft, um der steigenden Nachfrage nach KI- und maschinellen Lerndiensten gerecht zu werden. Das Netzwerk senkt die Kosten für das Outsourcing von GPU-Leistung erheblich, indem es auf verschiedene Quellen zurückgreift, was es zu einer kostengünstigen Alternative zu bestehenden zentralisierten Plattformen macht. Das duale native Token-System des Netzwerks wird Minern Anreize bieten, Aufgaben des maschinellen Lernens durchzuführen, die Netzwerkverfügbarkeit aufrechtzuerhalten und Strom effizient zu verbrauchen. Der grundlegende Unterschied von Io.net zu Diensten wie AWS wird anhand einer Analogie erklärt: Sie besitzen die "Flugzeuge", während Io.net bei der "Buchung von Flügen" hilft. Miner können Einnahmen erzielen, indem sie ihre Rechenleistung vermieten und sich die hohe Nachfrage nach solchen Diensten zunutze machen.
Was als quantitatives Handelssystem für Kryptowährungen und Aktien auf Unternehmensebene begann, hat sich zu einem dezentralen Netzwerk entwickelt, das GPU-Rechenleistung bündelt, um der wachsenden Nachfrage nach KI und maschinellem Lernen gerecht zu werden, services.Io.net ein Testnetzwerk entwickelt hat, das GPU-Rechenleistung von verschiedenen Rechenzentren, Kryptowährungs-Minern und dezentralen Speicheranbietern bündelt. Dieser Pool kann die Kosten für diese immer teurer werdenden Quellen erheblich senken, da die Nachfrage nach KI und maschinellem Lernen wächst. Ahmad Shadid, CEO und Mitbegründer, spricht in einem exklusiven Interview mit Cointelegraph über die Mission seines Netzwerks, eine erschwinglichere Leasingoption für Rechenleistung anzubieten als die heutigen zentralisierten Alternativen. Das Konzept für das Projekt entstand während eines Solana-Hackathons Ende 2022. Io.net konzentrierte sich auf eine hochfrequenzbetriebene quantitative Handelsplattform, die auf GPU-Rechenleistung angewiesen ist, wurde aber durch den hohen Preis für die Beschaffung dieser Leistung behindert. Die io.net Plattform zielt darauf ab, GPU-Computing-Ressourcen für KI- und maschinelle Lernanforderungen als Alternative zu herkömmlichen Methoden anzubieten. Das Team beleuchtet das Problem des Leasings von Hochleistungs-GPU-Hardware und verrät, dass es etwa 80 US-Dollar pro Tag kostet, eine einzelne NVIDIA A100 zu mieten. Das Hinzufügen von über 50 dieser Karten, die 25 Tage pro Monat in Betrieb sein mussten, konnte eine Rechnung von mehr als 100.000 US-Dollar verursachen. Eine Lösung entstand mit der Entdeckung von Ray.io, einer Open-Source-Bibliothek, die von OpenAI verwendet wird, um ChatGPT-Training auf eine große Anzahl von CPUs und GPUs zu verteilen. Diese Bibliothek rationalisierte das Projekt und reduzierte die gesamte Backend-Entwicklungszeit auf nur zwei Monate. Auf dem Ray Summit im September 2023 demonstrierte Shadid das Testnetz von io.net und hob hervor, wie das Projekt die Rechenleistung, die den Verbrauchern zur Verfügung gestellt wird, in Clustern für bestimmte KI- und maschinelle Lernanwendungen sammelt. Dieses Modell wird es io.net nicht nur ermöglichen, GPU-Berechnungen zu fast 90 % weniger anzubieten als bestehende Anbieter, sondern es verspricht auch grenzenlose Rechenleistung." Wie bekannt wurde, wird das dezentrale Netzwerk die Blockchain von Solana nutzen, um SOL- und USD Coin (USDC)-Zahlungen an Ingenieure für maschinelles Lernen und Miner zu erleichtern, die an der Bereitstellung oder dem Leasing von Rechenleistung beteiligt sind. Die Gebühren für Cluster, die von ML-Ingenieuren bereitgestellt werden, gehen direkt an die Miner, wobei io.net eine Schutzgebühr zugewiesen wird. Mit Blick auf die Zukunft zielt das Projekt darauf ab, ein duales natives Token-System mit $IO und $IOSD einzuführen, mit dem Ziel, Minern Anreize zu bieten, Aufgaben des maschinellen Lernens zu erledigen, die Netzwerkverfügbarkeit aufrechtzuerhalten und Strom mit Bedacht zu verbrauchen. Shadid erklärte, io.net sich von zentralisierten Cloud-Diensten wie Amazon Web Services (AWS) unterscheide, indem er sagte: "Sie ähneln United Airlines und wir Kayak; Sie besitzen Flugzeuge, wir helfen bei der Buchung von Flügen." Die gestiegene Nachfrage nach KI-Berechnungen hat dazu geführt, dass Unternehmen Hilfe von Drittanbietern suchen. Der Mangel an internen GPUs bedeutet, dass es oft nicht genügend Kapazität gibt, was zu langen Wartezeiten und hohen Preisen führt. Es gibt eine ineffiziente Auslastung von Rechenzentren, wie Shadid beschreibt, die nicht für die schnellen Anforderungen von KI und maschinellem Lernen optimiert sind. Diese Ineffizienz treibt die Kosten für die GPU-Berechnung in die Höhe. Kryptowährungs-Miner könnten jedoch Geld verdienen, indem sie ihre Hardware mieten, um mit Giganten wie AWS zu konkurrieren. Laut Hadid verdient ein durchschnittlicher Miner, der eine A100 mit 40 GB verwendet, 0,52 US-Dollar pro Tag, während AWS die gleiche Karte für 59,78 US-Dollar pro Tag für KI-Computing verkauft. Der Vorschlag von io.net eröffnet den Teilnehmern Möglichkeiten, auf ihre GPUs auf dem KI-Computing-Markt zuzugreifen und sie zu verkaufen, wobei die Plattform deutlich erschwinglicher ist als AWS. Cointelegraph erhielt Daten, die darauf hindeuten, dass Miner, die ihre GPU-Ressourcen leasen, 1500 % mehr verdienen könnten, als wenn sie verschiedene Kryptowährungen schürfen.

Published At

10/11/2023 1:00:00 PM

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