Projektas, kuris prasidėjo kaip institucinio lygio kiekybinė prekybos kriptovaliutomis ir akcijomis sistema, tapo decentralizuoto tinklo tiekimo GPU skaičiavimo galia, kad būtų patenkinta didėjanti dirbtinio intelekto (AI) ir mašininio mokymosi (ML) paslaugų paklausa.
Io.net sukūrė bandomąjį tinklą, kuris tiekia GPU skaičiavimo galią iš įvairių duomenų centrų, kriptovaliutų kasėjų ir decentralizuotų saugyklų tiekėjų. Skelbiama, kad sukaupus GPU skaičiavimo galią drastiškai sumažinamos šių šaltinių nuomos išlaidos, kurios, tobulėjant AI ir mašininiam mokymuisi, tampa vis brangesnės.
Kalbėdamas išskirtinai su Cointelegraph, generalinis direktorius ir vienas iš įkūrėjų Ahmadas Shadidas atskleidžia informaciją apie tinklą, kuriuo siekiama suteikti decentralizuotą platformą skaičiavimo galiai nuomoti už nedidelę dabartinių centralizuotų alternatyvų kainą.
Susiję: Mokėjimų ateitis: „Visa“ investuos 100 mln. USD į generatyvųjį AI
Shadidas paaiškina, kaip projektas buvo sumanytas 2022 m. pabaigoje per Solanos hakatoną. „Io.net“ kūrė kiekybinę prekybos platformą, kuri rėmėsi GPU skaičiavimo galia savo aukšto dažnio operacijoms, tačiau buvo suvaržyta dėl didelių GPU skaičiavimo pajėgumų nuomos išlaidų.
Pagrindinėje dokumentacijoje komanda išsprendžia didelio našumo GPU aparatinės įrangos nuomos iššūkį, o vieno Nvidia A100 nuomos kaina vidutiniškai yra apie 80 USD per dieną už vieną kortelę. Norint veikti 50 dienas per mėnesį, reikia daugiau nei 25 šių kortelių, kainuotų daugiau nei 100,000 XNUMX USD.
Sprendimas buvo rastas atradus Ray.io – atvirojo kodo biblioteką, kurią OpenAI naudojo „ChatGPT“ mokymams paskirstyti daugiau nei 300,000 XNUMX procesorių ir GPU. Biblioteka supaprastino projekto infrastruktūrą, jos užpakalinė programa buvo sukurta per trumpą dviejų mėnesių laikotarpį.
2023 m. rugsėjį Shadid demonstravo „Io.net“ veikiantį bandomąjį tinklą per „Ray Summit“, kuriame pagrindinis dėmesys skiriamas dirbtiniam intelektui, XNUMX m. rugsėjo mėn., pabrėždamas, kaip projekte kaupiama skaičiavimo galia, kuri GPU vartotojams teikiama kaip klasteriai, atitinkantys konkrečius AI arba mašininio mokymosi naudojimo atvejus.
„Šis modelis ne tik leidžia Io.net aprūpinti GPU skaičiavimus iki 90 % pigiau nei esami tiekėjai, bet ir praktiškai neribotą skaičiavimo galią.
Decentralizuotas tinklas skirtas panaudoti „Solana“ blokų grandinę, kad būtų galima atlikti SOL (SOL) ir USD monetų (USDC) mokėjimus mašininio mokymosi inžinieriams ir kalnakasiams, kurie nuomoja arba teikia skaičiavimo galią.
„Kai ML inžinieriai moka už savo grupes, šios lėšos tiesiogiai nukreipiamos kalnakasiams, kurie dirbo klasteryje su savo GPU, o nedidelis tinklo mokestis skiriamas Io.net protokolui.
Numatyta, kad į projekto planą bus įtraukta dvigubos savosios prieigos raktų sistemos, kurioje bus IO ir IOSD, paleidimas. Žetonų modelis apdovanos kalnakasius už mašininio mokymosi darbo krūvių vykdymą ir tinklo veikimo laiką, atsižvelgiant į elektros energijos sąnaudas doleriais.
„IO moneta bus laisvai prekiaujama kriptovaliutų rinkoje ir yra vartai prieiti prie skaičiavimo galios, o IOSD žetonas veiks kaip stabilus kredito žetonas, algoritmiškai susietas su 1 USD.
Shadid sakė Cointelegraph, kad Io.net iš esmės skiriasi nuo centralizuotų debesies paslaugų, tokių kaip Amazon Web Services (AWS):
„Pasakius analogiją, jie yra „United Airlines“, o mes „Kayak“; jiems priklauso lėktuvai, o mes padedame žmonėms užsisakyti skrydžius.
Įkūrėjas pridūrė, kad visos įmonės, kurioms reikia dirbtinio intelekto skaičiavimo, paprastai naudojasi trečiųjų šalių tiekėjais, nes joms trūksta GPU, kad visa tai būtų galima atlikti savo viduje. Apskaičiuota, kad GPU paklausa kas 10 mėnesių padidės 18 kartų, Hadid teigė, kad dažnai nepakanka pajėgumų patenkinti paklausą, todėl laukimo laikas yra ilgas ir kainos yra didelės.
Tai dar labiau apsunkina tai, ką jis apibūdina kaip neefektyvų duomenų centrų, kurie nėra optimizuoti AI tipui ir mašininio mokymosi darbui, kuris sparčiai auga, panaudojimą:
„Vien JAV yra tūkstančiai nepriklausomų duomenų centrų, kurių vidutinis naudojimo lygis yra 12–18%. Dėl to susidaro kliūtys, dėl kurių kyla grafikos procesoriaus skaičiavimo kainos.
Privalumai yra tai, kad vidutinis kriptovaliutų kasėjas gauna naudos išnuomodamas savo techninę įrangą, kad galėtų konkuruoti su tokiais kaip AWS. Hadidas teigė, kad vidutinis kalnakasys, naudodamas 40 GB A100, uždirba 0.52 USD per dieną, o AWS parduoda tą pačią AI skaičiavimo kortelę už 59.78 USD per dieną.
„Dalis Io.net vertės pasiūlymo yra, pirma, mes leidžiame dalyviams susipažinti su AI skaičiavimo rinka ir perparduoti savo GPU, o ML inžinieriams esame žymiai pigesni nei AWS.
Skaičiai, kuriais dalijasi su Cointelegraph, apskaičiavo, kad kalnakasiai, turintys GPU išteklių, galėtų uždirbti 1,500 % daugiau nei kasdami įvairias kriptovaliutas.
Žurnalas: „Blockchain“ detektyvai: Žlugus Gox kalnui, gimė „Chainalysis“.
Šaltinis: https://cointelegraph.com/news/startup-builds-decentralized-gpu-sourcing-network-for-ai