io.net 推出 Beta 网络，利用全球 GPU 能力进行 AI 计算
Summary:
初创公司 io.net 推出了去中心化物理基础设施网络 （DePIN） 的测试版，该网络将整合来自数据中心和私有集群的 100,000 多个 GPU。该平台提供了一种新颖的解决方案，可以利用来自不同来源的 GPU 计算能力来推进 AI 和机器学习。该公司与 Render 合作，可以访问广泛的计算资源。这项创新主要面向机器学习工程师和企业，允许用户自定义其 GPU 要求，以提高效率并满足特定需求。
正如初创公司 io.net 所透露的那样，去中心化物理基础设施网络 （DePIN） 的新测试平台将整合来自各种数据中心和私有集群的 100,000 多个 GPU。这家开创性的科技公司创建了一个独特的网络，该网络从全球数据中心、加密货币矿工和去中心化存储提供商那里收集 GPU 计算能力，以增强机器学习和 AI 计算能力。测试版平台的发布是在阿姆斯特丹 Solana 断点会议上宣布的，同时与 Render Network 建立了新的合作伙伴关系。
io.net的首席运营官Tory Green和业务发展主管Angela Yi向Cointelegraph详细解释了io.net的DePIN在云和GPU计算市场中的不同之处。绿色将 AWS 和 Azure 等组织划分为拥有自己的 GPU 供应并租赁它们的实体。另一方面，点对点 GPU 聚合器是为了解决 GPU 短缺而开发的，但正如 Green 所解释的那样，他们很快就遇到了类似的问题。
Green 认为，更广泛的 Web2 行业的现有基础设施提供商正试图从未使用的来源利用 GPU 计算。然而，它们都没有像 io.net 创始人艾哈迈德·沙迪德 （Ahmad Shadid） 那样对 GPU 进行集群。Green 评论说，这些提供程序通常作为单个实例工作，很少集群。通常，如果提供商的网站上列出了集群选项，销售人员必须手动查找不同数据中心的可用内容。
相比之下，像 Render、Filecoin 和 Storj 这样的 Web3 公司提供专注于机器学习以外的去中心化服务，这就是 io.net 的产品可以为 Web3 领域做出重大贡献的地方。根据Green的说法，在功能方面，最接近的竞争对手是面向人工智能的解决方案，如Akash网络，它集群在8到32个GPU之间，GenSyn正在开发自己的机器学习计算协议，以提供点对点的“超级集群”资源。
Green 将 io.net 的解决方案定位为独一无二的解决方案，能够在几分钟内跨不同地理位置进行集群。Yi 演示了这一点，他成功地从不同的网络和位置组建了一个 GPU 集群，以进行现场演示。
在使用 Solana 区块链处理向 GPU 计算提供商的付款方面，Green 和 Yi 都同意，没有其他网络可以处理 io.net 将促进的交易量和推理。他们与 Render 的合作，Render 是一个成熟的分布式 GPU 供应商 DePIN 网络，将提供对 Render 平台上已经部署的大量计算资源的 io.net 访问。Render 的网络旨在以比集中式云解决方案更快、更经济的方式采购 GPU 渲染计算，将受益于 io.net 的集群功能。
为了激励 GPU 资源提供商，io.net 正在启动一项 700,000 美元的计划。这也将允许 Render 的节点将其 GPU 容量从图形渲染扩展到 AI 和机器学习应用程序。该计划的目标受众是那些拥有消费级 GPU 的人，特别是 Nvidia RTX 4090s 及以下的硬件。易纲强调，由于市场效率低下，许多全球数据中心仅利用了12%至18%的GPU容量;这些未充分利用的数据中心是 io.net 团队关注的重点。
io.net 基础设施的主要目标是机器学习工程师和企业，提供广泛模块化的用户界面，可根据用户需求定制 GPU 要求、位置、安全参数和其他基本指标。
Published At
11/7/2023 1:59:12 PM
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