Revolutionerande AI-behandling: io.net lanserar världens största decentraliserade GPU-nätverk

Nyckel takeaway

• io.net syftar till att skapa det största nätverket av GPU:er för AI-bearbetning genom att samla en miljon GPU:er från olika oberoende leverantörer av datorkraft.

• Teamet försöker ta itu med utmaningen med GPU-brist och höga kostnader som hindrar innovation och tillväxt inom AI-sektorn.

• io.net planerar att tillhandahålla GPU-beräkningar som är tillgängliga, anpassningsbara och omedelbara, genom att möjliggöra ett klick-distribution av omfattande GPU-kluster.

Löser bristen på GPU med ett decentraliserat tillvägagångssätt

Världen av artificiell intelligens (AI) utvecklas snabbt, och efterfrågan på grafikprocessorer (GPU) har nått oöverträffade nivåer, vilket gör dem till en värdefull men knapp resurs. io.net, en decentraliserad molntjänst, har bestämt sig för att ta itu med denna utmaning genom att ge sig ut på ett uppdrag att skapa det största Decentralized Physical Infrastructure Network (DePIN) för AI. Genom att samla en miljon grafikprocessorer från olika oberoende datorkraftsleverantörer strävar io.net efter att omforma landskapet för AI-bearbetning. Denna ambitiösa strävan är redo att etablera det första verkligt decentraliserade moln-ekosystemet skräddarsytt för maskininlärning.

Hur io.net lovar prisvärd och omedelbar GPU-beräkning för AI

AI:s exponentiella tillväxt har drivit på en tiofaldig ökning av efterfrågan på GPU:er var 18:e månad, vilket orsakat en häpnadsväckande 3,100 XNUMX % årlig ökning av kostnaden för att träna storskaliga AI-modeller. Konsekvensen av denna skyhöga efterfrågan är inte bara de stigande priserna utan också förlängda ledtider för åtkomst till molntjänster, hindrar innovation och tvingar AI-startups att vänta på sin tur.

Som svar på detta akuta problem är io.net på en strävan efter att låsa upp den outnyttjade potentialen hos inaktiva GPU:er som finns i datorer över hela världen. Detta inkluderar underutnyttjade oberoende datacenter, som vanligtvis har en kapacitet på bara 12-18 %, samt kryptogruvgårdar som har upplevt minskad lönsamhet på grund av förändringar i kryptovalutalandskapet.

I sin strävan försöker io.net göra GPU-beräkning tillgänglig, anpassningsbar och omedelbar, vilket innebär en utmaning för konventionella industriledare som AWS, GCP och Azure. Genom att möjliggöra ett-klicks-distribution av omfattande GPU-kluster, som kan stödja krävande maskininlärningsarbetsbelastningar och bli operativa inom bara 90 sekunder, ser io.net för sig att tillhandahålla GPU-datorlösningar med upp till 90 % kostnadsbesparingar jämfört med de dominerande operatörerna.

Vägen till att förverkliga dessa mål innefattar etableringen av ett globalt nätverk av användarförsedda GPU:er, uppmuntrat av ett givande deltagandesystem. Detta nätverk omfattar en mängd olika leverantörer, inklusive gruvarbetare, underutnyttjade datacenter och kryptoprojekt med tillgång till GPU-beräkning. I utbyte mot den beräkningskraft de bidrar med kommer GPU-leverantörer att kompenseras, vilket främjar en blomstrande ekonomi som driver tillväxten av AI-sektorn.

"AI är ett steg bort från att starta den fjärde industriella revolutionen men nuvarande GPU-leverantörer kan inte stödja innovationens omfattning och hastighet. io.net kommer att kunna ansluta en miljon grafikprocessorer distribuerade över hela världen på under 90 sekunder, vilket ger AI-startups tillgång till viktig processorkraft på begäran.”
—Ahmad Shadid, grundare och VD för io.net

En central del av denna plan är integrationen av kryptogruvgårdar i io.net-ekosystemet. Dessa gårdar har betydande GPU-resurser och har sett minskande vinstmarginaler på den nuvarande marknaden. Genom att lägga om sin verksamhet för GPU-tillförsel, räknar io.net med att de kan öka sin vinst med upp till 1,500 36,000 % samtidigt som de förbrukar mindre energi. io.net har redan samlat på sig en arsenal på XNUMX XNUMX GPU:er och är på god väg att nå det ambitiösa målet på en miljon GPU:er.

Inslagning upp

Om io.net: io.net har åtagit sig att bygga ett decentraliserat GPU-datormoln för att åtgärda bristen på kommersiell GPU-kraft. Genom att slå ihop GPU:er från olika källor till en enda plattform har ingenjörer flexibiliteten att välja klustertyper, GPU-specifikationer och syften, vilket möjliggör snabb implementering. Genom skapandet av en effektiv GPU-marknad är io.net redo att antända en våg av AI-innovation, vilket ger de startups vars teknologi kommer att forma framtiden.