AI 처리 혁명: io.net, 세계 최대 규모의 분산형 GPU 네트워크 출시

주요 요점

• io.net은 다양한 독립 컴퓨팅 전력 공급업체의 GPU XNUMX만 개를 통합하여 AI 처리를 위한 최대 규모의 GPU 네트워크를 구축하는 것을 목표로 합니다.

• 팀은 AI 부문의 혁신과 성장을 방해하는 GPU 부족과 높은 비용 문제를 해결하려고 합니다.

• io.net은 광범위한 GPU 클러스터의 원클릭 배포를 통해 액세스 가능하고 적응 가능하며 즉각적인 GPU 계산을 제공할 계획입니다.

분산형 접근 방식으로 GPU 부족 문제 해결

인공지능(AI)의 세계는 빠르게 진화하고 있으며 그래픽 처리 장치(GPU)에 대한 수요는 전례 없는 수준에 도달하여 귀중하지만 희소한 자원이 되었습니다. 분산형 클라우드 서비스인 io.net은 AI를 위한 최대 규모의 분산형 물리적 인프라 네트워크(DePIN)를 만드는 임무에 착수하여 이러한 문제를 해결하기 시작했습니다. io.net은 다양한 독립 컴퓨팅 파워 제공업체의 GPU XNUMX만 개를 통합하여 AI 처리 환경을 재편하는 것을 목표로 합니다. 이 야심 찬 노력은 기계 학습에 맞춰진 최초의 진정한 분산형 클라우드 생태계를 구축할 준비가 되어 있습니다.

io.net이 저렴하고 즉각적인 AI용 GPU 컴퓨팅을 약속하는 방법

AI의 기하급수적인 성장으로 인해 18개월마다 GPU 수요가 3,100배 증가했으며, 이로 인해 대규모 AI 모델 훈련 비용이 연간 XNUMX%나 증가했습니다. 이러한 급증하는 수요로 인해 가격이 치솟을 뿐만 아니라 클라우드 서비스에 액세스하는 리드 타임이 길어지고 혁신이 방해되며 AI 스타트업이 차례를 기다리게 됩니다.

이 긴급한 문제에 대응하여 io.net은 전 세계 컴퓨터에서 발견되는 유휴 GPU의 미개척 잠재력을 활용하기 위한 노력을 기울이고 있습니다. 여기에는 일반적으로 용량의 12~18%에 불과한 활용도가 낮은 독립 데이터 센터와 암호화폐 환경의 변화로 인해 수익성이 감소된 암호화폐 채굴장도 포함됩니다.

이를 추구하면서 io.net은 GPU 계산을 액세스 가능하고 적응 가능하며 즉각적으로 렌더링하여 AWS, GCP 및 Azure와 같은 기존 업계 리더에게 도전 과제를 제시하려고 합니다. 까다로운 기계 학습 작업 부하를 지원하고 단 90초 만에 작동할 수 있는 광범위한 GPU 클러스터의 원클릭 배포를 지원함으로써 io.net은 기존 업체에 비해 최대 90%의 비용 절감으로 GPU 컴퓨팅 솔루션을 제공할 계획입니다.

이러한 목표를 실현하는 길에는 보람 있는 참여 시스템을 통해 사용자가 제공하는 GPU의 글로벌 네트워크를 구축하는 것이 포함됩니다. 이 네트워크는 채굴자, 활용도가 낮은 데이터 센터, GPU 컴퓨팅에 액세스할 수 있는 암호화폐 프로젝트 등 다양한 제공업체를 포함합니다. GPU 제공업체는 컴퓨팅 성능에 대한 대가로 보상을 받아 AI 부문의 성장을 촉진하는 번영하는 경제를 조성할 것입니다.

“AI는 90차 산업혁명 시작에서 한 발짝 떨어져 있지만 현재 GPU 공급업체는 혁신의 규모와 속도를 지원할 수 없습니다. io.net은 전 세계에 분산된 XNUMX만 개의 GPU를 XNUMX초 이내에 연결할 수 있어 AI 스타트업이 필요에 따라 필수 처리 능력에 액세스할 수 있게 해줍니다.”
—Ahmad Shadid, io.net의 창립자이자 CEO

이 계획의 핵심 요소는 암호화폐 채굴장을 io.net 생태계에 통합하는 것입니다. 이러한 팜은 상당한 GPU 리소스를 보유하고 있으며 현재 시장에서 이익 마진이 감소하는 것을 목격했습니다. io.net은 GPU 제공을 위해 운영 목적을 변경함으로써 더 적은 에너지를 소비하면서 수익을 최대 1,500%까지 늘릴 수 있을 것으로 예상합니다. io.net은 이미 36,000개의 GPU를 보유하고 있으며 XNUMX만 개의 GPU라는 야심찬 목표를 달성하기 위한 과정을 순조롭게 진행하고 있습니다.

최대 포장

io.net 소개: io.net은 상용 GPU 전력 부족 문제를 해결하기 위해 분산형 GPU 컴퓨팅 클라우드를 구축하는 데 전념하고 있습니다. 다양한 소스의 GPU를 단일 플랫폼에 통합함으로써 엔지니어는 클러스터 유형, GPU 사양 및 목적을 유연하게 선택할 수 있어 신속한 배포가 가능합니다. 효율적인 GPU 시장 창출을 통해 io.net은 AI 혁신의 물결을 촉발하고 기술이 미래를 형성할 스타트업에 힘을 실어줄 준비가 되어 있습니다.