Более 100 000 графических процессоров из центров обработки данных и частных кластеров должны подключаться к новой децентрализованной физической инфраструктурной сети (DEPIN) бета -версии, запущенной IO.net.
Как сообщалось ранее Cointelegraph, стартап разработал децентрализованную сеть, которая истощает вычислительную мощность GPU из различных географически разнообразных центров обработки данных, шахтеров криптовалюты и децентрализованных поставщиков хранения до вычислений в области управления электронного искусства и вычислений искусственного интеллекта.
Компания объявила о запуске своей бета -платформы на конференции Solana Breakpoint в Амстердаме, которая совпала с недавно созданным партнерством с Render Network.
Тори Грин, главный операционный директор IO.net, выступил исключительно с Cointelegraph после основной речи вместе с руководителем развития бизнеса Анджелой Йи. Пара изложила критические различия между DePin IO.net и более широким рынком вычислений облака и GPU.
Грин идентифицирует облачных поставщиков, таких как AWS и Azure как организации, которые владеют своими поставок GPU и сдают их в аренду. Между тем, одноранговые агрегаторы GPU были созданы для решения нехватки графических процессоров, но «быстро столкнулись с теми же проблемами», как объяснил исполнительный директор.
С гордостью представлен @ionet_official на @solana #breakpoint2023 вчера!
- io.net (@ionet_official) 4 ноября 2023 г.
Являетесь ли вы поставщиком GPU или инженером ML - настройте для живой демонстрации платформы и присоединяйтесь к https://t.co/wlxlhkv6f1 теперь.
Посмотрите полное видео pic.Twitter.com/e1xsgjljnu
Индустрия Weader Web2 продолжает стремиться к вычислениям графических процессоров из недоиспользуемых источников. Тем не менее, Грин утверждает, что ни один из этих существующих поставщиков инфраструктуры не кластет графические процессоры так же, как и основатель IO.net Ахмад Шадид.
«Проблема в том, что они на самом деле не кластер. Зеленый добавляет.
Тем временем фирмы Web3, такие как Render, Filecoin и Storj, имеют децентрализованные услуги, не сосредоточенные на машинном обучении. Это является частью потенциальной выгоды IO.net для пространства Web3 в качестве учебника для этих служб, чтобы использовать пространство.
Зеленый указывает на AI-решения, такие как Akash Network, которые кластеры в среднем от 8 до 32 графических процессоров, а также Gensyn, как ближайших поставщиков услуг с точки зрения функциональности. Последняя платформа создает свой собственный протокол компьютерного обучения для обеспечения однорангового «суперкластера» вычислительных ресурсов.
С обзором установленной отрасли, Грин считает, что решение io.net является новым в ее способности кластера по различным географическим местам за считанные минуты. Это утверждение было протестировано YI, который создал кластер графических процессоров из разных сетей и местоположений во время живой демонстрации на сцене в Breakpoint.
Что касается его использования блокчейна Solan для облегчения платежей для поставщиков вычислителей GPU, Green и Yi отмечают, что масштаб транзакций и выводы, которые будет облегчить io.net, не будут обработаны ни одной другой сетью.
«Если вы-генеративная художественная платформа, и у вас есть пользовательская база, которая дает вам подсказки, каждый раз, когда эти выводы сделаны, за ней запускаются микро транзакции»,-объясняет Йи.
«Так что теперь вы можете представить себе только чистый размер и масштаб транзакций, которые совершаются там. И вот почему мы чувствовали, что Солана станет для нас лучшим партнером».
Партнерство с Render, установленной сетью DEPIN распределенных поставщиков графических процессоров, предоставляет вычислительные ресурсы, уже развернутые на его платформе для io.net. Сеть рендеринга в первую очередь направлена на поиск вычислений рендеринга графических процессоров с более низкими затратами и более высокими скоростями, чем централизованные облачные решения.
YI назвал партнерство как беспроигрышную ситуацию, когда компания стремится использовать возможности кластеризации IO.net, чтобы использовать вычисления графических процессоров, к которым она имеет доступ, но не может использовать для рендеринга приложений.
IO.NET проведет программу стимулирования в размере 700 000 долларов США для поставщиков ресурсов графических процессоров, в то время как рендеринговые узлы могут расширить свою существующую способность графического процессора от графического рендеринга до приложений для искусственного интеллекта и машинного обучения. Программа предназначена для пользователей с графическими процессорами потребительского уровня, классифицированных как оборудование от Nvidia RTX 4090-х годов и младше.
Что касается более широкого рынка, YI подчеркивает, что многие центры обработки данных по всему миру сидят на значительном проценте недостаточно используемой способности графического процессора. Ряд из этих мест имеют «десятки тысяч лучших графических процессоров», которые простаивают:
«Они используют только от 12 до 18% своей способности графического процессора, и у них действительно не было способа использовать их простоя. Это очень неэффективный рынок».
Инфраструктура IO.net будет в первую очередь обслуживать инженеров и предприятий машинного обучения, которые могут использовать очень модульный пользовательский интерфейс, который позволяет пользователю выбирать, сколько графических процессоров им нужно, местоположение, параметры безопасности и другие показатели.
Журнал: За пределами Crypto: Zero-Knowledge Proabs Show Потенциал от голосования до финансов
Источник
