io.net xây dựng nền tảng điện toán phi tập trung như thế nào?

Nguồn: Trustless Labs 

Nền

Với sự ra mắt của OpenAI GPT4 LLM, nhiều tính năng chuyển văn bản thành văn bản AI khác nhau Tiềm năng của mô hình Hình ảnh đã được chứng kiến. Các ứng dụng dựa trên các mô hình AI trưởng thành đang tăng lên từng ngày và nhu cầu về tài nguyên tính toán như GPU cũng ngày càng tăng.

GPU Utils Một bài báo năm 2023 thảo luận về tình hình cung cầu của GPU Nvidia H100 đã chỉ ra rằng các doanh nghiệp lớn tham gia kinh doanh AI có nhu cầu lớn về GPU, Những gã khổng lồ công nghệ Meta, Tesla như Google và Google đã mua một số lượng lớn GPU Nvidia để xây dựng các trung tâm dữ liệu định hướng AI. Meta có khoảng 21.000 GPU A100, Tesla có khoảng 7.000 A100 và Google cũng đầu tư GPU đáng kể vào các trung tâm dữ liệu của mình, mặc dù không có con số cụ thể nào được cung cấp. Nhu cầu về GPU, đặc biệt là H100, tiếp tục tăng do nhu cầu đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các ứng dụng AI khác.

Đồng thời, theo dữ liệu của Statista, quy mô thị trường AI sẽ tăng từ 134,8 tỷ vào năm 2022 lên 241,8 tỷ vào năm 2023 và dự kiến ​​sẽ tăng đạt 738,7 tỷ vào năm 2030 và giá trị thị trường của dịch vụ đám mây cũng tăng khoảng 14% từ 633 tỷ. Một phần là do nhu cầu về sức mạnh tính toán GPU của thị trường AI tăng trưởng nhanh chóng.

Đối với thị trường AI đang phát triển nhanh chóng với tiềm năng to lớn, chúng ta có thể phân tích và khám phá các điểm đầu tư liên quan từ góc độ nào? Dựa trên báo cáo của IBM, chúng tôi đã tóm tắt cơ sở hạ tầng cần thiết để tạo và triển khai các ứng dụng và giải pháp trí tuệ nhân tạo. Có thể nói, cơ sở hạ tầng AI chủ yếu tồn tại để xử lý và tối ưu hóa số lượng lớn tập dữ liệu và tài nguyên tính toán dựa trên các mô hình đào tạo. Nó giải quyết các vấn đề về hiệu quả xử lý tập dữ liệu, độ tin cậy của mô hình và khả năng mở rộng ứng dụng từ cả khía cạnh phần cứng và phần mềm. .

Các mô hình và ứng dụng đào tạo AI yêu cầu một lượng lớn tài nguyên điện toán, ưu tiên môi trường đám mây có độ trễ thấp và sức mạnh tính toán GPU, xét về mặt ngăn xếp phần mềm. Nền tảng điện toán phân tán (Apache Spark/Hadoop) cũng được bao gồm. Spark phân phối các quy trình công việc cần được xử lý thành nhiều cụm điện toán lớn khác nhau và có thiết kế song song và khả năng chịu lỗi tích hợp. Thiết kế phi tập trung tự nhiên của chuỗi khối đã biến các nút phân tán thành chuẩn mực và cơ chế đồng thuận POW do BTC tạo ra đã xác định rằng các thợ mỏ cần cạnh tranh về sức mạnh tính toán (khối lượng công việc) để giành được kết quả khối, đòi hỏi sức mạnh tính toán tương tự như AI Ở đó là một quy trình công việc tương tự để tạo ra các vấn đề về mô hình/suy luận. Kết quả là, các nhà sản xuất máy chủ đám mây truyền thống bắt đầu mở rộng các mô hình kinh doanh mới bằng cách cho thuê card đồ họa và bán sức mạnh tính toán như cho thuê máy chủ. Bắt chước ý tưởng về blockchain, sức mạnh tính toán AI áp dụng thiết kế hệ thống phân tán, có thể sử dụng tài nguyên GPU nhàn rỗi để giảm chi phí năng lượng tính toán của các công ty khởi nghiệp.

Giới thiệu dự án IO.NET

Io.net là sự kết hợp của khu vực Solana The nhà cung cấp năng lượng điện toán phân tán của blockchain nhằm mục đích sử dụng tài nguyên điện toán phân tán (GPU và CPU) để giải quyết các thách thức về nhu cầu điện toán trong lĩnh vực AI và học máy. IO giải quyết vấn đề thiếu hụt tài nguyên điện toán AI bằng cách tích hợp các card đồ họa nhàn rỗi từ các trung tâm dữ liệu độc lập và công cụ khai thác tiền điện tử, kết hợp với các dự án tiền điện tử như Filecoin/Render và tổng hợp tài nguyên của hơn 1 triệu GPU.

Ở cấp độ kỹ thuật, io.net được xây dựng trên ray.io, một khung máy học triển khai điện toán phân tán và cung cấp cho các ứng dụng AI mọi thứ từ học tăng cường , học sâu để tối ưu hóa mô hình, chạy mô hình và các tài nguyên điện toán phân tán khác yêu cầu sức mạnh tính toán. Bất kỳ ai cũng có thể tham gia mạng điện toán của io với tư cách là nhân viên hoặc nhà phát triển mà không cần có quyền bổ sung. Đồng thời, mạng sẽ điều chỉnh giá điện toán theo mức độ phức tạp, cấp bách và nguồn cung cấp tài nguyên máy tính của công việc điện toán và đặt giá dựa trên. động lực thị trường. Dựa trên đặc điểm của sức mạnh tính toán phân tán, phần phụ trợ của io cũng sẽ kết nối các nhà cung cấp GPU với các nhà phát triển dựa trên loại nhu cầu GPU, tính khả dụng hiện tại, vị trí và danh tiếng của người yêu cầu.

$IO là mã thông báo gốc của hệ thống io.net, hoạt động như một phương tiện giao dịch giữa nhà cung cấp năng lượng điện toán và người mua dịch vụ điện toán, sử dụng $IO và $ So với USDC, phí xử lý đơn hàng có thể giảm %2. Đồng thời, $IO cũng đóng một vai trò khuyến khích quan trọng trong việc đảm bảo hoạt động bình thường của mạng: chủ sở hữu mã thông báo $IO có thể cam kết một số lượng $IO nhất định cho các nút và hoạt động của nút cũng yêu cầu phải cam kết mã thông báo $IO. doanh thu tương ứng với thời gian không sử dụng của máy.

Giá trị thị trường hiện tại của token $IO là khoảng 360 triệu USD và FDV là khoảng 3 tỷ USD.

$IO Token Economics

$IO's Tổng số tối đa nguồn cung là 800 triệu, trong đó 500 triệu được phân bổ cho tất cả các bên khi mã thông báo là TGE. 300 triệu mã thông báo còn lại sẽ được phát hành dần dần trong 20 năm (số lượng phát hành sẽ giảm 1,02% mỗi tháng, mỗi tháng giảm khoảng 12%. năm). Số lượng IO lưu hành hiện tại là 95 triệu, bao gồm 75 triệu được mở khóa cho nghiên cứu, phát triển sinh thái và xây dựng cộng đồng trong TGE và 20 triệu phần thưởng khai thác từ Binance Launchpool.

Việc phân bổ phần thưởng cho các nhà cung cấp năng lượng điện toán trong mạng thử nghiệm IO như sau:

< li>< p style="text-align: left;">Phần 1 (tính đến ngày 25 tháng 4) - 17.500.000 IO

• Số Phần 2 (1 tháng 5 - 31 tháng 5) - 7.500.000 IO

• Phần 3 (1 tháng 6 - 6 ngày 30 tháng 3) - 5.000.000 IO

Ngoài việc thử nghiệm phần thưởng sức mạnh tính toán mạng, IO còn có những đóng góp sáng tạo để tham gia xây dựng cộng đồng Airdrop một phần:< /p>

• (Vòng đầu tiên) Cộng đồng/Người tạo nội dung/Galxe/Discord - 7.500.000 IO

• Phần 3 (ngày 1 tháng 6 - ngày 30 tháng 6) Người tham gia Discord và Galxe - 2.500.000 IO

  p>

Trong số đó, phần thưởng sức mạnh tính toán của mạng thử nghiệm quý đầu tiên và vòng tạo cộng đồng/phần thưởng Galxe đầu tiên đã được phát sóng trong TGE.

Theo các tài liệu chính thức, mức phân bổ tổng thể của $IO như sau:

Cơ chế hủy mã thông báo $IO

Io.net thực hiện việc mua lại và hủy mã thông báo $IO theo một bộ quy trình cố định đặt trước. Việc mua lại cụ thể và Số tiền bị đốt phụ thuộc vào giá $IO tại thời điểm thực hiện. Số tiền được sử dụng để mua lại $IO đến từ thu nhập hoạt động của IOG (Internet của GPU - GPU Internet), phí đặt hàng 0,25% từ mỗi người mua điện toán và nhà cung cấp điện toán trong IOG và xử lý 2% USDC phí mua sức mạnh tính toán.

Phân tích sản phẩm cạnh tranh

Một dự án tương tự như io.net là Akash , Nosana, OctaSpace, Clore.AI và các thị trường sức mạnh điện toán phi tập trung khác tập trung vào việc giải quyết nhu cầu điện toán của các mô hình AI.

• Akash Network sử dụng tài nguyên điện toán phân tán nhàn rỗi thông qua mô hình thị trường phi tập trung, tổng hợp và cho thuê điện toán dư thừa năng lượng, đáp ứng sự mất cân bằng cung và cầu thông qua các cơ chế khuyến khích và chiết khấu linh hoạt, đồng thời đạt được sự phân bổ nguồn lực hiệu quả, không cần tin cậy dựa trên hợp đồng thông minh, từ đó cung cấp các dịch vụ điện toán đám mây an toàn, tiết kiệm chi phí và phi tập trung. Nó cho phép những người khai thác Ethereum và những người dùng khác có tài nguyên GPU chưa được sử dụng đúng mức có thể cho thuê chúng, tạo ra thị trường cho các dịch vụ đám mây. Ở thị trường này, dịch vụ được định giá thông qua cơ chế đấu giá ngược, trong đó người mua có thể đấu giá để thuê những tài nguyên này, khiến giá trở nên kém cạnh tranh hơn.

• Nosana là một dự án thị trường điện toán phi tập trung trong hệ sinh thái Solana. Mục đích chính của nó là sử dụng các tài nguyên sức mạnh điện toán nhàn rỗi để hình thành một thị trường năng lượng điện toán nhàn rỗi. Mạng lưới GPU đáp ứng nhu cầu tính toán của quá trình suy luận AI. Dự án sử dụng các chương trình trên Solana để xác định hoạt động của thị trường sức mạnh tính toán của mình và đảm bảo rằng các nút GPU tham gia mạng hoàn thành nhiệm vụ của mình một cách hợp lý. Hiện tại, ngoài giai đoạn vận hành mạng thử nghiệm thứ hai, các dịch vụ sức mạnh tính toán được cung cấp cho quá trình suy luận của các mô hình LLama 2 và Stable Diffusion.

• OctaSpace là cơ sở hạ tầng nút đám mây điện toán phân tán có thể mở rộng, mã nguồn mở, cho phép truy cập vào điện toán phân tán, lưu trữ dữ liệu, dịch vụ, VPN, v.v. OctaSpace bao gồm sức mạnh tính toán của CPU và GPU, phục vụ không gian ổ đĩa cho các tác vụ ML, công cụ AI, xử lý hình ảnh và hiển thị cảnh bằng Blender. OctaSpace ra mắt vào năm 2022 và chạy trên blockchain tương thích EVM Lớp 1 của riêng mình. Blockchain sử dụng hệ thống chuỗi kép kết hợp các cơ chế đồng thuận Proof-of-Work (PoW) và Proof-of-Authority (PoA).

• Clore.AI là nền tảng siêu máy tính GPU phân tán cho phép người dùng có được khả năng tính toán GPU cao cấp từ các nút cung cấp sức mạnh tính toán xung quanh thế giới. nguồn nhân lực. Nó hỗ trợ nhiều mục đích sử dụng như đào tạo AI, khai thác tiền điện tử và kết xuất phim. Nền tảng này cung cấp các dịch vụ GPU hiệu suất cao, chi phí thấp và người dùng có thể nhận được phần thưởng mã thông báo Clore bằng cách thuê GPU. Clore.ai tập trung vào bảo mật, tuân thủ luật pháp Châu Âu và cung cấp API mạnh mẽ để tích hợp liền mạch. Về chất lượng dự án, trang web của Clore.AI tương đối thô và không có tài liệu kỹ thuật chi tiết để xác minh tính xác thực của lời tự giới thiệu và tính xác thực dữ liệu của dự án. Chúng tôi vẫn nghi ngờ về tài nguyên card đồ họa của dự án và mức độ tham gia thực sự.

So với các sản phẩm khác trên thị trường sức mạnh điện toán phi tập trung, io.net hiện là sản phẩm duy nhất mà bất kỳ ai cũng có thể tham gia dự án cung cấp tài nguyên sức mạnh tính toán mà không được phép. Người dùng có thể sử dụng ít nhất 30 GPU cấp tiêu dùng để tham gia đóng góp sức mạnh tính toán của mạng. Ngoài ra còn có các tài nguyên chip của Apple như Macbook M2 và Mac Mini. Tài nguyên GPU và CPU đầy đủ hơn cũng như cấu trúc API phong phú cho phép IO hỗ trợ các nhu cầu điện toán AI khác nhau, chẳng hạn như suy luận hàng loạt, đào tạo song song, điều chỉnh siêu tham số và học tăng cường. Cơ sở hạ tầng phụ trợ của nó bao gồm một loạt các lớp mô-đun cho phép quản lý tài nguyên hiệu quả và định giá tự động. Các dự án thị trường điện toán phân tán khác chủ yếu là để hợp tác với tài nguyên card đồ họa doanh nghiệp và có những ngưỡng nhất định cho sự tham gia của người dùng. Do đó, IO có thể có khả năng sử dụng bánh đà mật mã của nền kinh tế mã thông báo để tận dụng nhiều tài nguyên card đồ họa hơn.

Sau đây là so sánh giá trị thị trường/FDV hiện tại giữa io.net và các sản phẩm cạnh tranh:

Đánh giá và kết luận

Việc ra mắt $IO trên Binance đã thu hút nhiều sự chú ý kể từ khi bắt đầu. Sự phổ biến của mạng thử nghiệm và sự chậm trễ trong quá trình triển khai Thử nghiệm thực tế đang dần được mọi người chú ý. Dự án bom tấn tấn công và đặt câu hỏi về quy tắc điểm mờ đã có một khởi đầu xứng đáng. Mã thông báo đã trực tuyến trong quá trình thị trường điều chỉnh, mở thấp hơn và tăng cao hơn, cuối cùng quay trở lại phạm vi định giá tương đối hợp lý. Tuy nhiên, đối với những người tham gia testnet đến vì dòng đầu tư mạnh mẽ của io.net, một số vui và một số buồn. Hầu hết người dùng đã thuê GPU nhưng không nhất quyết tham gia testnet mỗi mùa đều không nhận được lợi nhuận vượt mức lý tưởng vì họ. mong muốn thay vào đó chúng ta phải đối mặt với thực tế “chống Lư”. Trong mạng thử nghiệm, io.net chia tổng giải thưởng của mỗi kỳ thành hai nhóm: GPU và CPU hiệu suất cao để tính toán riêng. Việc công bố điểm cho mùa 1 đã bị hoãn lại do sự cố hack nhưng cuối cùng vẫn có điểm. tỷ lệ trao đổi cho nhóm GPU trong TGE được xác định trong tương lai gần là 90:1. Trong mùa 2, chính thức đã triển khai đầy đủ cơ chế xác minh PoW. Gần 30.000 thiết bị GPU đã tham gia thành công và vượt qua xác minh PoW. Tỷ lệ trao đổi điểm cuối cùng là 100:1.

Sau khởi đầu được nhiều người mong đợi, liệu io.net có thể đạt được mục tiêu đã nêu là cung cấp các nhu cầu điện toán khác nhau cho các ứng dụng AI hay không, sau mạng thử nghiệm. Nhu cầu thực tế là bao nhiêu vẫn còn, có lẽ chỉ có thời gian mới có thể chứng minh tốt nhất.