Báo chí: Vào ngày 6 tháng 3 năm 2024, giao thức DePIN sinh thái Solana io.net đã thông báo hoàn thành khoản tài trợ Series A trị giá 30 triệu đô la Mỹ. io.net tuyên bố rằng số tiền huy động được sẽ được sử dụng để xây dựng mạng GPU phi tập trung lớn nhất thế giới Và Để giải quyết vấn đề thiếu hụt máy tính AI, Multicoin Capital đã tham gia đầu tư. Đối tác của Multicoin Capital, Shayon Sengupta đã viết về lý do tại sao anh ấy đầu tư vào io.net. Bản dịch của Golden Finance Xiaozou.
Chúng tôi vui mừng thông báo khoản đầu tư của mình vào io.net, thị trường điện toán phân tán hàng đầu dành cho khối lượng công việc AI (trí tuệ nhân tạo). Chúng tôi đã dẫn đầu vòng hạt giống và tham gia tài trợ Series A. Hiện tại, io.net đã huy động thành công 30 triệu USD từ Multicoin, Hack VC, 6th Man Ventures, Module Capital và một nhà đầu tư thiên thần lớn có mối quan hệ tốt để tạo ra thị trường điện toán theo yêu cầu.
Cuộc gặp đầu tiên của tôi với người sáng lập io.net Ahmad Shadid là tại Austin Solana Hacker House (Solana Hacker House) vào tháng 4 năm 2023. Trọng tâm của anh ấy là truy cập tài nguyên máy tính cho khối lượng công việc ML. Tôi ngay lập tức bị thu hút bởi khía cạnh này của sự dân chủ hóa.
Kể từ đó, nhóm io.net đã triển khai ý tưởng này với tốc độ ánh sáng. Ngày nay, mạng đã tập hợp hàng chục nghìn GPU phân tán, cung cấp hơn 57.000 giờ tính toán cho các doanh nghiệp AI. Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với họ khi họ thúc đẩy sự phục hưng của AI trong thập kỷ tiếp theo.
1, Sự thiếu hụt điện toán toàn cầu
Nhu cầu điện toán về trí tuệ nhân tạo đang tăng lên ở mức đáng báo động và nhu cầu không thể được đáp ứng. Doanh thu của trung tâm dữ liệu khối lượng công việc AI sẽ vượt 100 tỷ USD vào năm 2023 và ngay cả trong kịch bản thận trọng nhất, nhu cầu AI vẫn vượt quá nguồn cung chip.
Trong thời điểm lãi suất cao và khan hiếm vốn, các trung tâm dữ liệu mới có khả năng chứa loại phần cứng này đòi hỏi khoản đầu tư trả trước đáng kể. Mấu chốt của vấn đề là các chip tiên tiến như NVidia A100 và H100 đều có những hạn chế về sản xuất. Mặc dù hiệu suất GPU tiếp tục được cải thiện và chi phí giảm dần nhưng quy trình sản xuất vật lý không tăng tốc đủ nhanh và tình trạng thiếu nguyên liệu thô, linh kiện cũng như khả năng sản xuất đã hạn chế tốc độ phát triển.
Mặc dù AI có nhiều hứa hẹn nhưng dấu ấn vật lý ngày càng mở rộng của nó cũng như nhu cầu về không gian, năng lượng và thiết bị tiên tiến đang gây căng thẳng cho ngân sách trên toàn thế giới. io.net mở đường cho chúng ta tạo ra một thế giới nơi tốc độ phát triển không bị giới hạn bởi chuỗi cung ứng hiện tại.
io.net là một ví dụ điển hình về lý thuyết DePIN: sử dụng các cơ chế khuyến khích mã thông báo để giảm chi phí mua và duy trì các nguồn lực từ phía cung cấp một cách có cấu trúc và cuối cùng là giảm chi phí cho người tiêu dùng cuối cùng. Mạng tập hợp một số lượng lớn GPU không đồng nhất vào một nhóm chung để các nhà phát triển và công ty AI sử dụng. Ngày nay, mạng bao gồm hàng nghìn GPU từ trung tâm dữ liệu, trang trại khai thác và thiết bị tiêu dùng.
Mặc dù việc tổng hợp tài nguyên này rất có giá trị nhưng khối lượng công việc AI sẽ không tự động mở rộng quy mô từ phần cứng cấp doanh nghiệp tập trung sang mạng phân tán. Trong lịch sử mật mã, đã có một số nỗ lực xây dựng mạng máy tính phân tán, hầu hết trong số đó đều thất bại trong việc tạo ra mức độ nhu cầu có ý nghĩa.
Điều phối và lập lịch khối lượng công việc trên phần cứng không đồng nhất với các cấu hình bộ nhớ, băng thông và lưu trữ khác nhau không phải là nhiệm vụ dễ dàng. Chúng tôi tin rằng nhóm io.net có giải pháp thiết thực nhất trên thị trường hiện nay để làm cho việc tổng hợp phần cứng này mang lại lợi ích cho khách hàng cuối và tiết kiệm chi phí.
2, Mở đường cho các cụm
Trong lịch sử điện toán, khung phần mềm và mẫu thiết kế đã phát triển xung quanh các cấu hình phần cứng hiện có trên thị trường . có hình dạng Hầu hết các khung và thư viện để phát triển AI phụ thuộc rất nhiều vào tài nguyên phần cứng tập trung, nhưng thập kỷ qua đã chứng kiến sự tiến bộ đáng kể trong việc phân bổ khối lượng công việc trên phần cứng được phân bổ theo địa lý.
io.net tận dụng phần cứng cơ bản của thế giới, triển khai các lớp điều phối và kết nối mạng tùy chỉnh trên đó và đưa chúng lên mạng, tạo ra Internet GPU có khả năng mở rộng siêu lớn. Mạng này tận dụng Ray, Ludwig, Kubernetes và nhiều khung điện toán phân tán nguồn mở khác để cho phép các nhóm vận hành và kỹ thuật máy học mở rộng quy mô khối lượng công việc của họ chỉ với những điều chỉnh nhỏ trên mạng GPU.
Các nhóm ML có thể song song hóa khối lượng công việc trên GPU io.net bằng cách khởi chạy các cụm theo yêu cầu và tận dụng các thư viện này để xử lý việc phối hợp, lập lịch, khả năng chịu lỗi và mở rộng quy mô. Ví dụ: nếu một nhóm các nhà thiết kế đồ họa chuyển động đóng góp GPU gia đình của họ vào mạng, io.net có thể xây dựng một cụm cung cấp cho các nhà phát triển mô hình khuếch tán hình ảnh ở bất kỳ đâu trên thế giới quyền truy cập vào tài nguyên điện toán tập thể.
BC8.ai là một biến thể được tinh chỉnh của Khuếch tán ổn định, được đào tạo hoàn toàn trên phần cứng io.net, đây là một ví dụ điển hình. Trình duyệt io.net hiển thị suy luận và thanh toán theo thời gian thực cho những người đóng góp mạng.
Mỗi suy luận đều được ghi lại trên chuỗi để cung cấp khả năng truy xuất nguồn gốc. Thế hệ hình ảnh đặc biệt này được hoàn thiện bởi 6 GPU chơi game cấp độ người tiêu dùng RTX 4090.
Ngày nay, có hàng nghìn thiết bị trên mạng, trải rộng trên các trang trại khai thác, các trung tâm dữ liệu không được sử dụng đúng mức và các nút tiêu dùng mạng Kết xuất. Ngoài việc tạo ra nguồn cung cấp GPU mới, io.net còn có thể cạnh tranh về chi phí với các nhà cung cấp đám mây truyền thống bằng cách thường cung cấp các tài nguyên rẻ hơn.
Họ tiết kiệm chi phí bằng cách thuê ngoài việc điều phối GPU và chi phí chung cho giao thức. Mặt khác, các nhà cung cấp đám mây lại tăng chi phí cơ sở hạ tầng vì họ cũng tính chi phí nhân viên, phí bảo trì phần cứng và chi phí trung tâm dữ liệu. Chi phí cơ hội của các cụm người tiêu dùng và trang trại khai thác thấp hơn đáng kể so với chi phí có thể chấp nhận được đối với các thực thể siêu quy mô, do đó có sự chênh lệch về cấu trúc và việc định giá tài nguyên theo thời gian thực trên io.net thấp hơn tốc độ đám mây ngày càng tăng.
3, Xây dựng GPUInternet
Io.net có một lợi thế riêng, đó là duy trì các tài sản nhẹ và tích hợp Giảm chi phí cận biên để phục vụ bất kỳ khách hàng nào gần như bằng 0 trong khi thiết lập mối quan hệ trực tiếp với cả bên cung và bên cầu của thị trường. Chúng có vị trí thuận lợi để phục vụ hàng nghìn doanh nghiệp mới cần sử dụng GPU để xây dựng các sản phẩm có tính cạnh tranh mà mọi người sẽ tương tác trong tương lai.
Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với Ahmad và nhóm của anh ấy khi họ xây dựng và đẩy nhanh sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới. Nếu bạn đang xây dựng một ứng dụng chuyên sâu về tính toán, bạn có thể đăng ký để truy cập tài nguyên của io.net. Nếu bạn có GPU nhàn rỗi, bạn cũng có thể đóng góp chúng vào mạng để nhận điểm thưởng.
JinseFinance
Others
Coinlive 
Cointelegraph
Bitcoinist