io.net ने एआई कंप्यूटिंग के लिए वैश्विक जीपीयू शक्ति का उपयोग करने के लिए बीटा नेटवर्क लॉन्च किया
Summary:
स्टार्ट-अप io.net ने एक विकेन्द्रीकृत भौतिक बुनियादी ढांचा नेटवर्क (DEPIN) के लिए एक बीटा लॉन्च किया है, जो डेटा केंद्रों और निजी समूहों से 100,000 से अधिक GPU को शामिल करने के लिए तैयार है। यह प्लेटफॉर्म एआई और मशीन लर्निंग को आगे बढ़ाने के लिए विभिन्न स्रोतों से जीपीयू कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करने के लिए एक नया समाधान प्रदान करता है। कंपनी ने रेंडर के साथ सहयोग किया है, जिससे कंप्यूटिंग संसाधनों की एक विशाल श्रृंखला तक पहुंच संभव हो गई है। मुख्य रूप से मशीन लर्निंग इंजीनियरों और व्यवसायों के उद्देश्य से, यह नवाचार उपयोगकर्ताओं को दक्षता बढ़ाने और विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अपनी जीपीयू आवश्यकताओं को अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
विकेन्द्रीकृत भौतिक बुनियादी ढांचा नेटवर्क (डीपिन) के लिए एक नया बीटा प्लेटफॉर्म विभिन्न डेटा केंद्रों और निजी समूहों से 100,000 से अधिक जीपीयू को शामिल करने के लिए तैयार है, जैसा कि स्टार्ट-अप io.net द्वारा खुलासा किया गया है। अग्रणी टेक कंपनी ने एक अनूठा नेटवर्क बनाया है, जो मशीन लर्निंग और एआई कंप्यूटिंग क्षमताओं को बढ़ाने के लिए वैश्विक डेटा केंद्रों, क्रिप्टोक्यूरेंसी खनिकों और विकेन्द्रीकृत भंडारण प्रदाताओं से जीपीयू कंप्यूटिंग शक्ति एकत्र करता है। रेंडर नेटवर्क के साथ एक नई साझेदारी के साथ एम्स्टर्डम सोलाना ब्रेकपॉइंट सम्मेलन में बीटा प्लेटफॉर्म के लॉन्च की घोषणा की गई थी।
io.net के सीओओ, टोरी ग्रीन ने व्यवसाय विकास के प्रमुख एंजेला यी के साथ मिलकर Cointelegraph को एक विस्तृत विवरण दिया कि क्लाउड और GPU कंप्यूटिंग बाजार में पैक के अलावा io.net के DePIN को क्या अलग करता है। ग्रीन एडब्ल्यूएस और एज़ूर जैसे संगठनों को उन संस्थाओं के रूप में सीमांकित करता है जिनके पास अपनी जीपीयू आपूर्ति होती है और उन्हें पट्टे पर देते हैं। दूसरी ओर, पीयर-टू-पीयर जीपीयू एग्रीगेटर्स को जीपीयू की कमी को दूर करने के लिए विकसित किया गया था, फिर भी जैसा कि ग्रीन ने समझाया, उन्हें तुरंत इसी तरह के मुद्दों का सामना करना पड़ा।
ग्रीन का मानना है कि व्यापक वेब 2 उद्योग में मौजूदा बुनियादी ढांचा प्रदाता अप्रयुक्त स्रोतों से जीपीयू कंप्यूटिंग में टैप करने का प्रयास कर रहे हैं। हालांकि, उनमें से कोई भी जीपीयू को उस तरह से क्लस्टर नहीं करता है जिस तरह से io.net के संस्थापक अहमद शदीद ने नवाचार किया है। ग्रीन टिप्पणी करता है कि ये प्रदाता आमतौर पर एक उदाहरण के रूप में काम करते हैं और शायद ही कभी क्लस्टर करते हैं। अक्सर, यदि प्रदाता की वेबसाइटों पर एक क्लस्टरिंग विकल्प सूचीबद्ध है, तो एक विक्रेता को मैन्युअल रूप से यह पता लगाना होगा कि विभिन्न डेटा केंद्रों से क्या उपलब्ध है।
इसके विपरीत, रेंडर, फाइलकॉइन और स्टॉर्ज जैसी वेब 3 फर्म विकेन्द्रीकृत सेवाएं प्रदान करती हैं जो मशीन सीखने के अलावा किसी अन्य चीज पर ध्यान केंद्रित करती हैं, और यह वह जगह है जहां io.net की पेशकश वेब 3 क्षेत्र में पर्याप्त योगदान दे सकती है। ग्रीन के अनुसार, कार्यक्षमता के मामले में करीबी प्रतियोगी एआई-उन्मुख समाधान हैं जैसे आकाश नेटवर्क, जो 8 से 32 जीपीयू के बीच क्लस्टर करता है, और जेनसिन, जो संसाधनों के पीयर-टू-पीयर "सुपरक्लस्टर" प्रदान करने के लिए अपना खुद का मशीन लर्निंग कम्प्यूट प्रोटोकॉल विकसित कर रहा है।
ग्रीन ने io.net के समाधान को अपनी तरह का पहला बताया, जिसमें कुछ ही मिनटों में विभिन्न भौगोलिक स्थानों में क्लस्टर करने की क्षमता है। यह यी द्वारा प्रदर्शित किया गया था, जिन्होंने लाइव डेमो के लिए विभिन्न नेटवर्क और स्थानों से सफलतापूर्वक एक जीपीयू क्लस्टर का गठन किया था।
जीपीयू कंप्यूटिंग प्रदाताओं को भुगतान संसाधित करने के लिए सोलाना ब्लॉकचेन के अपने उपयोग के संदर्भ में, ग्रीन और यी दोनों सहमत हुए कि कोई अन्य नेटवर्क लेनदेन और अनुमानों की मात्रा को संभाल नहीं सकता है जो io.net सुविधा प्रदान करेंगे। वितरित जीपीयू आपूर्तिकर्ताओं के एक अच्छी तरह से स्थापित डीपिन नेटवर्क रेंडर के साथ उनकी साझेदारी, रेंडर के प्लेटफॉर्म पर पहले से तैनात कंप्यूटिंग संसाधनों की एक विशाल श्रृंखला तक io.net पहुंच प्रदान करेगी। केंद्रीकृत क्लाउड समाधानों की तुलना में कंप्यूटिंग को तेजी से और अधिक किफायती ढंग से प्रस्तुत करने के उद्देश्य से, रेंडर के नेटवर्क को io.net की क्लस्टरिंग क्षमताओं से लाभ होगा।
GPU संसाधन प्रदाताओं को प्रोत्साहित करने के लिए, io.net $ 700,000 कार्यक्रम शुरू कर रहे हैं। यह रेंडर के नोड्स को एआई और मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के ग्राफिकल रेंडरिंग से परे अपनी जीपीयू क्षमता का विस्तार करने की अनुमति देगा। इस कार्यक्रम के लक्षित दर्शक उपभोक्ता-ग्रेड जीपीयू वाले हैं, विशेष रूप से एनवीडिया आरटीएक्स 4090 और उससे नीचे के हार्डवेयर। यी ने जोर देकर कहा कि कई वैश्विक डेटा सेंटर अक्षम बाजारों के कारण अपनी जीपीयू क्षमता का केवल 12% से 18% के बीच उपयोग कर रहे हैं; ये अप्रयुक्त डेटा सेंटर io.net टीम के लिए एक फोकस हैं।
io.net के बुनियादी ढांचे के प्राथमिक लक्ष्य मशीन लर्निंग इंजीनियर और व्यवसाय हैं, जो एक बड़े पैमाने पर मॉड्यूलर यूजर इंटरफेस प्रदान करते हैं जो जीपीयू आवश्यकताओं, स्थान, सुरक्षा मापदंडों और उपयोगकर्ता की जरूरतों के लिए अन्य आवश्यक मैट्रिक्स तैयार करता है।
Published At
11/7/2023 1:59:12 PM
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