十分に活用されていない GPU コンピューティング能力の購入/提供、GPU クラスターの展開など、io.net エコシステム内での支払いおよび取引手数料。

ユーザーは、次のいずれかを実行することで、ネットワーク セキュリティに参加し、アイドル状態の GPU 報酬の一部を獲得できます。委任者は、選択したノードに $IO トークンをステークします。さらに $IO トークンを直接ステークして、独自のノードで実行します。

IO トークンにより、保有者は、資金の配分と GPU インターネット財団の戦略的方向性を導く資金提案を提案、投票、実施することで、IO Grants DAO のガバナンスに参加できるようになります。

IOGネットワークを維持し、その上に製品やサービスを構築する開発会社

IOG ネットワークは、GPU のインターネットまたは「IOG」とも呼ばれ、オンデマンド コンピューティングへの許可なしのアクセスを提供する、独立して運用され、地理的に分散されたハードウェア ノードで構成される分散型の物理インフラストラクチャ ネットワークです。

開発者が GPU のインターネット上で製品やサービスを展開できるようにする、オープンソースの開発者向け SDK

io.net は、手頃な価格で柔軟性があり、許可なしでコンピューティング パワーにアクセスできる、世界的にアクセス可能な分散型クラウド コンピューティング ネットワークを構築するために作成されました。

人工知能の台頭により、GPU のコンピューティング能力は大幅に向上しましたが、パブリック クラウドでは GPU が深刻に不足しています。これにより、待ち時間が長くなったり、選択肢が限られたり、コストが高くなったりするなどの問題が発生しています。io.net は、独立データ センター、使用されていない暗号通貨マイニング ファーム、消費者など、十分に活用されていないソースから GPU を集約することで、集中型クラウド プロバイダーよりも 90% 低いコストでコンピューティング能力を提供できます。

バッチ推論とモデル提供: トレーニング済みモデルのアーキテクチャと重みを共有オブジェクト ストレージにエクスポートすることで、受信したバッチ データに対して並列に推論を実行できます。io.net を使用すると、機械学習チームは GPU の分散ネットワーク全体で推論とモデル提供のワークフローを構築できます。並列トレーニング: CPU/GPU メモリの制限とシーケンシャル処理ワークフローは、単一のデバイスでモデルをトレーニングする場合に大きなボトルネックとなります。io.net は分散コンピューティング ライブラリを活用してトレーニング ジョブを編成およびバッチ処理し、データとモデルの並列処理を使用して多くの分散デバイス間で並列化できるようにします。並列ハイパーパラメータ チューニング: ハイパーパラメータ チューニング実験は本質的に並列であり、io.net は高度なハイパーパラメータ チューニング機能を備えた分散コンピューティング ライブラリを活用して、最適な結果を確認し、スケジュールを最適化し、検索パターンを簡単に指定します。強化学習: io.net は、一連のシンプルな API を使用して、本番環境レベルの高度に分散された RL ワークロードをサポートするオープン ソースの強化学習ライブラリを使用します。