io.net是什么？DePIN項目io.net原理、參與方式詳解
io.net是什么
io.net成立于2023年2月，是一個基于Solana構建的DePIN項目，旨在為機器學習提供更高效且更彈性的運算能力，使開發(fā)團隊訓練模型計算更具有可擴展性。
io.net團隊由29位成員組成，Ahmad Shadlid是其創(chuàng)辦人兼執(zhí)行長，Russ Vetrano負責管理銷售部門。僅發(fā)展一年的時間，由于主題契合產業(yè)發(fā)展趨勢且團隊發(fā)展得宜，io.net于今年三月已經獲得3,000萬美元的投資，資方包含Hack VC、Delphi Digital、Solana、Aptos、Foresight Ventures、ArkStream Capital等知名機構，也讓此DePIN項目受到更多專注。
io.net想解決什么問題？
1.GPU全球市場缺口大
由于AI產業(yè)的快速發(fā)展，現(xiàn)有的云端計算服務不足以供應市場對于機器學習與AI相關運算的需求，全球運算資源仍逐漸供不應求。
AI開發(fā)團隊需要面對一個賣方市場，間接導致其需要受制于云端供應商的GPU硬件規(guī)格、位置、安全性等級、延遲和其他選項，買方幾乎沒有選擇。
2.AI創(chuàng)業(yè)硬件門檻逐漸提升
由于計算資源的緊缺，再加上AI模型的競爭逐漸激烈，一般的小公司與團隊若沒有獲得大額資金，無法負擔購買大量的計算設備與管理成本，導致訓練效率低下，長期來說難以凝聚競爭力。因此，市場需要更加彈性的計算資源分配方式。
io.net運作原理？
io.net通過去中心化網(wǎng)絡架構運行，旨在利用分散式框架中的閑置GPU資源，為AI和ML從業(yè)者提供經濟高效的運算能力。
以下是其操作機制：
- 聚合：io.net聚合來自資料中心、加密貨幣礦工和去中心化儲存供應商的可用GPU資源，創(chuàng)建龐大的運算能力池。
- 雙代幣系統(tǒng)：利用由$IO和$IOSD代幣組成的雙代幣經濟來激勵網(wǎng)絡參與，并根據(jù)提供者的貢獻和正常運行時間向他們提供報酬。
- 作業(yè)部署：機器學習工程師或資料科學家等使用者將其運算作業(yè)部署到網(wǎng)絡上，并指定其要求。
- 資源分配：平臺在可用的GPU資源上動態(tài)分配這些作業(yè)，確保根據(jù)任務的復雜性和硬件功能實現(xiàn)最佳利用率。
- 執(zhí)行和監(jiān)控：部署后，系統(tǒng)可以有效管理作業(yè)執(zhí)行，讓使用者監(jiān)控進度并在完成后收集結果。
- 治理：雖然io.net由Anthropic開發(fā)，但治理模型暗示了一種去中心化的方法，$IO代幣持有者也有機會參與未來的決策過程。
io.net潛在風險？
實際上，io.net是否可以受到主流市場的采用仍有很大的未知數(shù)，不論是計算資源的供應商或是租用的團隊，對于此模式都相對陌生，其實際推行將會面對一定的挑戰(zhàn)。
另一方面，可能也會出現(xiàn)許多空頭獵人以其他不合規(guī)方式參與，例如此前io.net就表示將會禁止虛擬GPU的供應商參與，如何有效地掌握激勵模型推動服務又不會造成反效果，是考驗io.net團隊的一大難題。
io.net產品有哪些？
OpenAI推出ChatGPT后，io.net執(zhí)行長Shadid認識到了其服務AI/ML公司的潛力。這些公司通常需要強大的運算能力和最小的延遲。因此，io.net成為2023年4月舉行的Solana黑客馬拉松的成功項目之一，并于同年11月正式推出其網(wǎng)絡。io.net提供了幾個核心產品：
- IO Cloud：該服務作為基于云端的平臺，允許使用者部署和管理GPU叢集。使用者可以靈活選擇叢集類型、預期用途、部署位置以及與Tensorflow或PyTorch等流行機器學習(ML)框架的整合。
- IO Worker：此產品使用戶可以通過io.net平 臺 出租 自己的GPU資源，進而通過出租算力獲得收入。
- IO Explorer：作為一個全面的網(wǎng)絡探索工具，IO Explorer提供對叢集部署、運算任務、網(wǎng)絡效能和定價信息的即時洞察。
- IO Coin：作為該項目的原生代幣。
如何在io.net上出租閑置GPU？
io.net目前支持Windows、IOS和Linux三種系統(tǒng)，具備其一且GPU等級在RTX3050以上者，可以嘗試按照步驟出租自己的GPU，以下將以Windows為例。執(zhí)行以下步驟前，建議預先下載并安裝Docker和Nvidia驅動程序，并重新啟動電腦：
- 前往https://cloud.io.net/，使用Google或推特登入，在首頁的下拉式選單中找到「Worker」
- 進入Worker頁面后，點選「Connect New Device」或「Connect New Worker」
- 選擇你要將GPU出租至io.net還是Render Network，這里建議出租到io.net上
- 為你的裝置新增一個名稱，理想格式類似以下內容：My-Test-Device
- 選擇作業(yè)系統(tǒng)Windows
- 選擇設備類型，因為要出租的是GPU，請點選GPU Worker
- 按照官方提供的Docker、Cuda和Nvidia驅動程序安裝文件中的步驟進行操作
- 開啟Docker，在終端機中執(zhí)行Docker命令(Windows用戶可用內建的Power Shell輸入指令)
- 反復點擊「Refresh」等待裝置連線，若出現(xiàn)Running即為成功連接
- 完成連接后，記得到「Earning Rewards」中的「Payout」設定你的收款地址，以接收出租收入和獎勵。
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