Более 100 000 графических процессоров из центров обработки данных и частных кластеров будут подключены к новой бета-версии децентрализованной сети физической инфраструктуры (DePIN), запущенной io.net.
Как ранее сообщал , стартап разработал децентрализованную сеть, которая получает вычислительную мощность графических процессоров из различных географически разнесенных центров обработки данных, майнеров криптовалюты и поставщиков децентрализованных хранилищ для обеспечения машинного обучения и вычислений на базе искусственного интеллекта.
Компания объявила о запуске своей бета-платформы во время конференции Solana Breakpoint в Амстердаме, которая совпала с новым партнерством с Render Network.
Тори Грин, главный операционный директор io.net, поговорил исключительно с после основного выступления вместе с главой по развитию бизнеса Анджелой Йи. Пара обозначила важные различия между DePIN io.net и более широким рынком облачных вычислений и вычислений на графических процессорах.
Связанный: Google Cloud расширяет программу запуска Web3 с участием 11 блокчейн-фирм
Грин определяет поставщиков облачных услуг, таких как AWS и Azure, как организаций, которые владеют своими запасами графических процессоров и сдают их в аренду. Между тем, одноранговые агрегаторы графических процессоров были созданы для решения проблемы нехватки графических процессоров, но, как объяснил руководитель, «быстро столкнулись с теми же проблемами».
С гордостью представляем @ionet_official вчера на @Solana #Breakpoint2023!
Являетесь ли вы поставщиком графических процессоров или инженером машинного обучения — подключайтесь к живой демонстрации платформы и присоединяйтесь прямо сейчас.
Посмотрите полное видео pic.twitter.com/E1XsgJLJNu
– io.net (@ionet_official) 4 ноября 2023 г.
Широкая индустрия Web2 продолжает стремиться использовать вычисления на графических процессорах из малоиспользуемых источников. Тем не менее, Грин утверждает, что ни один из существующих провайдеров инфраструктуры не кластеризует графические процессоры так, как это сделал основатель io.net Ахмад Шадид.
«Проблема в том, что они на самом деле не группируются. В основном они представляют собой одиночные экземпляры, и хотя на их веб-сайтах есть опция кластера, вполне вероятно, что продавец обзвонит все их различные центры обработки данных, чтобы узнать, что доступно», — добавляет Грин.
Между тем, компании Web3, такие как Render, Filecoin и Storj, имеют децентрализованные сервисы, не ориентированные на машинное обучение. Это часть потенциальной выгоды io.net для пространства Web3 в качестве основы для проникновения этих сервисов в это пространство.
Грин указывает на решения, ориентированные на искусственный интеллект, такие как сеть Akash, которая объединяет в среднем от 8 до 32 графических процессоров, а также GenSyn, как на ближайших поставщиков услуг с точки зрения функциональности. Последняя платформа создает собственный протокол вычислений машинного обучения, чтобы обеспечить одноранговый «суперкластер» вычислительных ресурсов.
Учитывая обзор отрасли, Грин считает, что решение io.net является новым, поскольку оно позволяет за считанные минуты кластеризоваться в различных географических точках. Это утверждение было проверено Йи, который создал кластер графических процессоров из разных сетей и мест во время живой демонстрации на сцене Breakpoint.
Пользовательский интерфейс io.net позволяет пользователю развертывать кластер графических процессоров из разных мест и от поставщиков услуг по всему миру. Источник: io.net
Что касается использования блокчейна Solana для облегчения платежей поставщикам вычислений на графических процессорах, Грин и Йи отмечают, что тот масштаб транзакций и выводов, которые будет способствовать io.net, не сможет быть обработан какой-либо другой сетью.
«Если вы представляете платформу генеративного искусства и у вас есть база пользователей, которая дает вам подсказки, каждый раз, когда делаются эти выводы, за этим стоят микротранзакции», — объясняет Йи.
«Итак, теперь вы можете себе представить размер и масштаб транзакций, которые там совершаются. И именно поэтому мы чувствовали, что Солана будет для нас лучшим партнером».
Партнерство с Render, признанной сетью поставщиков распределенных графических процессоров DePIN, предоставляет io.net вычислительные ресурсы, уже развернутые на ее платформе. Сеть Render в первую очередь нацелена на предоставление вычислений для рендеринга на графических процессорах с меньшими затратами и более высокими скоростями, чем централизованные облачные решения.
Йи назвал это партнерство беспроигрышной ситуацией: компания стремится использовать возможности кластеризации io.net, чтобы использовать вычисления на графическом процессоре, к которым у нее есть доступ, но которые она не может использовать для рендеринга приложений.
Io.net реализует программу стимулирования стоимостью 700 000 долларов для поставщиков ресурсов графических процессоров, в то время как узлы рендеринга смогут расширить существующие мощности графических процессоров от графического рендеринга до приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Программа предназначена для пользователей с графическими процессорами потребительского уровня, отнесенными к категории аппаратного обеспечения от Nvidia RTX 4090s и ниже.
Что касается более широкого рынка, Йи подчеркивает, что многие центры обработки данных по всему миру используют значительную часть недоиспользуемых мощностей графических процессоров. В ряде этих мест есть «десятки тысяч топовых графических процессоров», которые простаивают:
«Они используют лишь от 12 до 18% мощности своего графического процессора, и у них не было возможности использовать свои простаивающие мощности. Это очень неэффективный рынок».
Инфраструктура Io.net будет в первую очередь предназначена для инженеров по машинному обучению и предприятий, которые смогут использовать модульный пользовательский интерфейс, который позволяет пользователю выбирать, сколько графических процессоров ему нужно, местоположение, параметры безопасности и другие показатели.
Журнал: За пределами криптографии: доказательства с нулевым разглашением демонстрируют потенциал от голосования до финансирования
