활용도가 낮은 GPU 컴퓨팅 성능 구매/제공, GPU 클러스터 배포 등 io.net 생태계 내 결제 및 거래 수수료.

사용자는 다음 중 하나를 수행하여 네트워크 보안에 참여하고 유휴 GPU 보상을 얻을 수 있습니다. 위임자는 선택한 노드에 $IO 토큰을 스테이킹합니다. 더 많은 $IO 토큰을 직접 스테이킹하여 자체 노드에서 실행하세요.

IO 토큰을 사용하면 보유자는 GPU 인터넷 재단의 자금 할당 및 전략적 방향을 안내하는 자금 제안을 제안, 투표 및 구현함으로써 IO Grants DAO의 거버넌스에 참여할 수 있습니다.

IOG 네트워크를 유지하고 그 위에 제품과 서비스를 구축하는 개발 회사

GPU 인터넷 또는 "IOG"라고도 알려진 IOG 네트워크는 주문형 컴퓨팅에 대한 무허가 액세스를 제공하는 독립적으로 운영되고 지리적으로 분산된 하드웨어 노드로 구성된 분산형 물리적 인프라 네트워크입니다.

개발자가 GPU 인터넷에 제품과 서비스를 배포할 수 있게 해주는 개발자 친화적인 오픈 소스 SDK

io.net은 저렴하고 유연하며 무허가 컴퓨팅 성능에 대한 액세스를 제공하는 전 세계적으로 액세스 가능한 분산형 클라우드 컴퓨팅 네트워크를 구축하기 위해 만들어졌습니다.

인공지능의 등장으로 GPU 컴퓨팅 성능이 크게 향상된 반면, 퍼블릭 클라우드에서는 GPU 부족 현상이 심각합니다. 이로 인해 긴 대기 시간, 제한된 선택, 높은 비용 등의 문제가 발생했습니다. io.net은 독립 데이터 센터, 유휴 암호화폐 채굴장, 소비자 등 활용도가 낮은 소스의 GPU를 통합함으로써 중앙 집중식 클라우드 제공업체보다 90% 저렴한 비용으로 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있습니다.

일괄 추론 및 모델 제공: 훈련된 모델의 아키텍처와 가중치를 공유 객체 스토리지로 내보내 수신되는 데이터 배치에 대해 추론을 병렬로 수행할 수 있습니다. io.net을 사용하면 기계 학습 팀이 GPU 분산 네트워크 전반에 걸쳐 추론 및 모델 제공 워크플로를 구축할 수 있습니다. 병렬 훈련: CPU/GPU 메모리 제한 및 순차 처리 워크플로는 단일 장치에서 모델을 훈련할 때 큰 병목 현상을 나타냅니다. io.net은 분산 컴퓨팅 라이브러리를 활용하여 교육 작업을 조정하고 일괄 처리하므로 데이터 및 모델 병렬 처리를 사용하여 여러 분산 장치에서 병렬화할 수 있습니다. 병렬 초매개변수 조정: 초매개변수 조정 실험은 본질적으로 병렬이며 io.net은 고급 초매개변수 조정 기능을 갖춘 분산 컴퓨팅 라이브러리를 활용하여 최적의 결과를 확인하고 일정을 최적화하며 검색 패턴을 간단히 지정합니다. 강화 학습: io.net은 간단한 API 세트를 통해 프로덕션 수준의 고도로 분산된 RL 워크로드를 지원하는 오픈 소스 강화 학습 라이브러리를 사용합니다.