Io.net: एआई और मशीन लर्निंग के लिए विकेन्द्रीकृत नेटवर्क के साथ जीपीयू कंप्यूटिंग में क्रांति लाना
Summary:
Io.net, शुरू में क्रिप्टोकरेंसी और स्टॉक के लिए एक मात्रात्मक ट्रेडिंग सिस्टम, अब एआई और मशीन लर्निंग सेवाओं की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए जीपीयू कंप्यूटिंग शक्ति एकत्र करने वाला एक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क है। नेटवर्क विभिन्न स्रोतों से खींचकर जीपीयू बिजली आउटसोर्सिंग की लागत में काफी कटौती करता है, जिससे यह मौजूदा केंद्रीकृत प्लेटफार्मों के लिए एक लागत प्रभावी विकल्प बन जाता है। नेटवर्क की दोहरी मूल टोकन प्रणाली खनिकों को मशीन सीखने के कार्यों को पूरा करने, नेटवर्क अपटाइम बनाए रखने और कुशलता से बिजली का उपभोग करने के लिए प्रोत्साहित करेगी। एडब्ल्यूएस जैसी सेवाओं से आईओ.नेट के मौलिक अंतर को एक सादृश्य का उपयोग करके समझाया गया है - वे 'विमानों' के मालिक हैं, जबकि Io.net 'उड़ानों की बुकिंग' में सहायता करता है। खनिक ऐसी सेवाओं की उच्च मांग का उपयोग करके अपनी कंप्यूटिंग शक्ति को पट्टे पर देकर राजस्व कमा सकते हैं।
क्रिप्टोकरेंसी और स्टॉक के लिए एक उद्यम-ग्रेड मात्रात्मक ट्रेडिंग सिस्टम के रूप में जो शुरू हुआ, वह एक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क में विकसित हुआ है जो एआई और मशीन लर्निंग की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए जीपीयू कंप्यूटिंग शक्ति को पूल करता है services.Io.net एक परीक्षण नेटवर्क तैयार किया है जो विभिन्न डेटा केंद्रों, क्रिप्टोक्यूरेंसी खनिकों और विकेन्द्रीकृत भंडारण आपूर्तिकर्ताओं से जीपीयू कंप्यूटिंग शक्ति को पूल करता है। यह पूल इन तेजी से महंगे स्रोतों की लागत को काफी कम कर सकता है क्योंकि एआई और मशीन लर्निंग की मांग बढ़ती है। अहमद शदीद, सीईओ और सह-संस्थापक, कॉइनटेलीग्राफ के साथ एक विशेष साक्षात्कार में, आज के केंद्रीकृत विकल्पों की तुलना में अधिक किफायती कंप्यूटिंग पावर लीजिंग विकल्प प्रदान करने के लिए अपने नेटवर्क के मिशन पर चर्चा करते हैं। परियोजना की अवधारणा 2022 के अंत में सोलाना हैकथॉन के दौरान उभरी। Io.net जीपीयू कंप्यूटिंग पावर पर निर्भर एक उच्च आवृत्ति-ऑपरेटिंग मात्रात्मक ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म पर ध्यान केंद्रित कर रहा था, लेकिन इस तरह की शक्ति की सोर्सिंग की उच्च कीमत से बाधित था। io.net मंच का उद्देश्य पारंपरिक तरीकों के विकल्प के रूप में एआई और मशीन लर्निंग आवश्यकताओं के लिए जीपीयू कंप्यूटिंग संसाधनों की पेशकश करना है। टीम ने उच्च प्रदर्शन वाले जीपीयू हार्डवेयर को पट्टे पर देने के मुद्दे पर प्रकाश डाला और खुलासा किया कि एकल एनवीडिया ए 100 को किराए पर लेने के लिए प्रति दिन लगभग $ 80 खर्च होते हैं। प्रत्येक महीने 25 दिनों के लिए ऑपरेशन की आवश्यकता वाले इन कार्डों में से 50 से अधिक का बिल $ 100,000 से अधिक हो सकता है। Ray.io की खोज के साथ एक समाधान उभरा, एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी जिसका उपयोग ओपनएआई द्वारा बड़ी संख्या में सीपीयू और जीपीयू में चैटजीपीटी प्रशिक्षण वितरित करने के लिए किया जाता है। इस पुस्तकालय ने परियोजना को सुव्यवस्थित किया, समग्र बैकएंड विकास समय को केवल दो महीने तक कम कर दिया। सितंबर 2023 में रे समिट में, शदीद ने आईओ.नेट के टेस्टनेट का प्रदर्शन किया, जिसमें बताया गया कि कैसे परियोजना विशिष्ट एआई और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए समूहों में उपभोक्ताओं को प्रदान की गई कंप्यूटिंग शक्ति को एकत्र करती है। न केवल यह मॉडल io.net मौजूदा आपूर्तिकर्ताओं की तुलना में लगभग 90% कम पर जीपीयू गणना की पेशकश करने की अनुमति देगा, बल्कि यह असीम कंप्यूटिंग शक्ति का भी वादा करता है। जैसा कि पता चला है, विकेन्द्रीकृत नेटवर्क सोलाना के ब्लॉकचेन का उपयोग मशीन लर्निंग इंजीनियरों और कंप्यूटिंग पावर प्रदान करने या पट्टे पर देने में शामिल खनिकों को एसओएल और यूएसडी कॉइन (यूएसडीसी) भुगतान की सुविधा के लिए करेगा। एमएल इंजीनियरों द्वारा प्रदान किए गए समूहों के लिए शुल्क सीधे खनिकों को जाता है, जिसमें io.net को मामूली शुल्क आवंटित किया जाता है। आगे देखते हुए, परियोजना का उद्देश्य मशीन सीखने के कार्यों को पूरा करने, नेटवर्क अपटाइम बनाए रखने और बुद्धिमानी से बिजली का उपभोग करने के लिए खनिकों को प्रोत्साहित करने के लक्ष्य के साथ $IO और $IOSD की विशेषता वाली दोहरी देशी टोकन प्रणाली शुरू करना है। शदीद ने घोषणा की io.net अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) जैसी केंद्रीकृत क्लाउड सेवाओं के विपरीत है, "वे यूनाइटेड एयरलाइंस के समान हैं और हम कयाक के समान हैं; उनके पास हवाई जहाज हैं, हम उड़ानों की बुकिंग में सहायता करते हैं। एआई गणना की बढ़ती मांग ने व्यवसायों को तीसरे पक्ष के प्रदाताओं से मदद मांगने के लिए प्रेरित किया है। इन-हाउस जीपीयू की कमी का मतलब है कि अक्सर अपर्याप्त क्षमता होती है जिसके परिणामस्वरूप लंबे समय तक प्रतीक्षा समय और उच्च मूल्य निर्धारण होता है। डेटा केंद्रों का एक अक्षम उपयोग है, जैसा कि शदीद वर्णन करता है, जो एआई और मशीन लर्निंग की तेजी से मांगों के लिए अनुकूलित नहीं हैं। यह अक्षमता जीपीयू गणना के लिए लागत को उच्च बनाती है। क्रिप्टोक्यूरेंसी खनिक, हालांकि, एडब्ल्यूएस जैसे दिग्गजों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए अपने हार्डवेयर को किराए पर लेकर कमा सकते हैं। हदीद के अनुसार, 40 जीबी ए 100 का उपयोग करने वाला औसत खनिक एक दिन में $ 0.52 कमाता है, जबकि एडब्ल्यूएस एआई कंप्यूटिंग के लिए उसी कार्ड को $ 59.78 प्रति दिन के लिए बेचता है। io.net का प्रस्ताव प्रतिभागियों के लिए एआई कंप्यूट बाजार में अपने जीपीयू तक पहुंचने और बेचने के रास्ते खोलता है, जिसमें मंच एडब्ल्यूएस की तुलना में काफी अधिक किफायती है। कॉइनटेलीग्राफ को यह सुझाव देते हुए डेटा प्राप्त हुआ कि अपने जीपीयू संसाधनों को पट्टे पर देने वाले खनिक विभिन्न क्रिप्टोकरेंसी को खनन करके 1500% अधिक कमा सकते हैं।
Published At
10/11/2023 1:00:00 PM
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