1. 專案概況

io.net 是一個基於Solana、Render、Ray和Filecoin的分散式 GPU 系統，旨在通過利用去中心化的 GPU 資源來解決 AI 和機器學習中的計算挑戰。

通過聚合來自獨立數據中心、加密貨幣礦工的未充分利用的計算資源以及來自Filecoin和Render等項目的剩餘GPU，io.net 解決了計算能力不足的問題。這使工程師能夠在易於訪問、可定製且經濟高效的系統中訪問大量計算能力。此外，io.net 還引入了分散式物理基礎設施網路 （DePIN），將來自不同供應商的資源組合在一起。這種方法允許工程師以可定製、經濟高效且易於實施的方式獲得重要的計算能力。IO中。雲目前擁有超過 95,000 個 GPU 和 1,000 多個 CPU，支援快速部署、硬體選擇、地理位置，並提供透明的支付流程。

2. 核心機制

2.1 去中心化資源聚合

io.net 的核心功能之一是其去中心化資源聚合，使平臺能夠在全球範圍內利用分散式 GPU 資源來支援 AI 和機器學習任務。該策略旨在優化資源使用、降低成本並增強可訪問性。

以下是詳細的細分：

2.1.1 優勢

• 成本效益：通過利用未充分利用的 GPU 資源，io.net 以比傳統雲服務更低的成本提供計算能力，這對於通常需要大量計算能力的數據密集型 AI 應用程式至關重要。
• 可擴展性和靈活性：分散式模式允許 io.net 輕鬆擴展其資源池，而無需依賴單一供應商或數據中心，使用戶能夠靈活地選擇最能滿足其需求的資源。

2.1.2 工作原理

• 多樣化的資源來源：io.net 聚合了來自各種來源的GPU資源，包括獨立的數據中心、個人加密貨幣礦工，以及來自Filecoin和Render等專案的剩餘資源。
• 技術實施：該平臺使用區塊鏈技術來跟蹤和管理這些資源，確保透明和公平的資源分配。區塊鏈還為為網路貢獻額外計算能力的用戶自動支付和激勵。

2.1.3 涉及的步驟

• 資源發現和註冊：資源供應商（例如 GPU 擁有者）在 io.net 平台上註冊其設備。該平臺驗證這些資源的性能和可靠性，以確保它們符合特定的標準和要求。
• 資源池：已驗證的資源將添加到可供平台使用者租用的全域池中。智慧合約自動管理資源的分配和管理，確保透明度和效率。
• 動態資源分配：當使用者發起計算任務時，平臺會根據任務需求（如算力、記憶體、網路頻寬）動態分配資源。資源分配考慮了成本效率和地理位置，以優化任務執行速度和成本。

2.2 雙代幣經濟體系

IO.Net 的雙代幣經濟系統是一個關鍵功能，旨在激勵網路參與者並確保平臺的效率和可持續性。該系統包括兩個令牌：$IO 和 $IOSD，每個令牌都有不同的角色。以下是詳細概述：

2.2.1 $IO代幣

$IO是 io.net 平臺的主要功能代幣，用於各種網路交易和操作。其主要用途包括：

• 付款和費用：使用者用$IO支付計算資源租金，包括 GPU 使用費。它還用於網路上的各種服務和費用。
• 資源激勵：$IO代幣獎勵給提供GPU算力或參與維護網路的人，鼓勵持續貢獻資源。
• 治理：$IO代幣持有者可以參與 io.net 平臺的治理決策，通過投票權影響平臺未來的發展和政策調整。

2.2.2 $IOSD代幣

$IOSD是一種與美元挂鉤的穩定幣，旨在為 io.net 平臺提供穩定的價值存儲和交易媒介。其主要功能包括：

• 價值穩定性：$IOSD以 1：1 的比例與美元挂鉤，為使用者提供了一種避免加密貨幣市場波動的支付方式。
• 交易便利性：用戶可以通過$IOSD支付計算資源費用等平臺費用，確保交易的穩定性和可預測性。
• 費用範圍：某些網路運營或交易費用可以通過$IOSD支付，簡化了費用結算流程。

2.2.3 雙代幣系統的交互

io.net 的雙令牌系統通過多種交互支援網路運營和增長：

• 資源供應商獎勵：資源供應商（例如，GPU 擁有者）通過向網路貢獻其設備來賺取$IO代幣。這些代幣可用於購買計算資源或在市場上交易。
• 費用支付：使用者用$IO或$IOSD支付計算資源使用費。使用$IOSD可以避免與加密貨幣波動相關的風險。
• 經濟活動激勵：$IO和$IOSD的流通和使用刺激了 io.net 平臺上的經濟活動，增加了網路的流動性和參與度。
• 治理參與：$IO代幣也作為治理代幣，允許持有者參與平臺的治理，例如對決策提出建議和投票。

2.3 動態資源分配與調度

IO.NET 的動態資源分配和調度對於高效管理和優化計算資源的使用至關重要，以滿足用戶多樣化的計算需求。該系統確保以智慧和自動化的方式在最合適的資源上執行計算任務，從而最大限度地提高資源利用率和性能。

以下是此機制的詳細介紹：

2.3.1 動態資源分配機制

資源識別和分類：

• 當資源提供者將其 GPU 或其他計算資源連接到 io.net 平臺時，系統會通過評估處理速度、記憶體容量和網路頻寬等性能指標來識別和分類這些資源。
• 然後對這些資源進行標記和存檔，以便根據不同的任務要求進行動態分配。

需求匹配：

• 使用者向 io.net 提交計算任務，指定所需的計算能力、記憶體大小和預算限制等要求。
• 平台的調度系統會分析這些需求，並從池中選擇匹配的資源。

智慧調度演演算法：

• 高級演算法會自動將最合適的資源與提交的任務進行匹配，同時考慮資源性能、成本效率、地理位置（以減少延遲）和使用者偏好。
• 調度系統監控資源的實時狀態，如可用性和負載，以動態調整資源分配。

2.3.2 調度和執行

任務佇列和優先順序管理：

• 所有任務都根據優先順序和提交時間排隊。系統使用預設或動態調整的優先順序規則處理任務佇列。
• 緊急或高優先順序任務得到快速回應，而長期或成本敏感的任務可以在低成本時期執行。

容錯和負載均衡：

• 動態資源分配系統包括容錯機制，確保即使某些資源出現故障，任務也可以遷移到其他正常資源以繼續執行。
• 負載均衡技術確保沒有單個資源過載，通過合理的任務負載分配優化網路性能。

監控和調整：

• 系統持續監控任務執行狀態和資源狀況，即時分析任務進度、資源消耗等關鍵績效指標。
• 基於這些數據，系統可以自動重新調整資源分配，以優化任務執行效率和資源利用率。

2.3.3 使用者交互和反饋

• 透明使用者介面：io.net 提供直觀的使用者介面，用戶可以在其中輕鬆提交任務、查看任務狀態以及調整要求或優先順序。
• 反饋機制：用戶可以反饋任務執行結果，系統根據反饋調整未來任務資源分配策略，更好地滿足使用者需求。

3. 系統架構

3.1 IO雲

IO Cloud 簡化了分散式 GPU 集群的部署和管理，為機器學習工程師和開發人員提供可擴展且靈活的 GPU 資源，而無需大量硬體投資。該平臺提供類似於傳統雲服務的體驗，但具有分散的網路優勢。亮點包括：

• 可擴展性和成本效益：以經濟高效的 GPU 雲為目標，有可能將 AI/ML 專案成本降低多達 90%。
• 與IO SDK集成：通過無縫集成提升AI專案性能，打造統一的高性能環境。
• 全球覆蓋：利用分散式 GPU 資源來優化機器學習服務和推理，類似於 CDN。
• RAY 框架支援：支援使用RAY分散式計算框架進行可擴展的 Python 應用程式開發。
• 專屬功能：提供對 OpenAI ChatGPT 外掛程式的私有訪問，方便部署訓練集群。
• 加密貨幣挖礦創新：旨在通過支援機器學習和人工智慧生態系統來創新加密貨幣挖礦。

3.2 IO 工作線程

IO Worker 旨在簡化和優化 WebApp 使用者的配置操作，包括用戶帳戶管理、即時活動監控、溫度和功耗跟蹤、安裝支援、錢包管理、安全性和盈利能力分析。突出：

• Worker Homepage：提供用於即時監控連接設備的儀錶板，以及用於刪除和重命名設備的選項。
• 設備詳細資訊頁面：提供全面的設備分析，包括流量、連接狀態和工作歷史記錄。
• 收入和獎勵頁面：跟蹤收入和工作歷史，交易詳細資訊可在SOLSCAN上訪問。
• 添加新設備頁面：簡化設備連接過程，支援快速輕鬆的集成。

3.3 IO資源管理器

IO Explorer為使用者提供了對 io.net 網路操作的深入洞察，類似於區塊鏈交易的區塊鏈瀏覽器。它旨在使用戶能夠監控、分析和瞭解有關 GPU 雲的詳細資訊，確保對網路活動、統計數據和交易的可見性，同時保護敏感資訊。優勢：

• Explorer 主頁：提供有關供應、經過驗證的供應商、活動硬體和實時市場定價的見解。
• 集群頁面：顯示有關網路中已部署集群的公共資訊，以及實時指標和預訂詳細資訊。
• 設備頁面：顯示連接到網路的設備的公開詳細資訊，提供實時數據和交易跟蹤。
• 即時集群監控：提供對集群狀態、運行狀況和性能的即時洞察，確保用戶獲得最新資訊。

3.4 IO-SDK開發包

IO-SDK源自Ray技術的一個分支，是 io.net 的基礎技術。它支援並行任務執行和多語言處理，並與主要的機器學習框架相容。這種設置確保 IO.NET 能夠滿足當前的需求並適應未來的變化。

多層架構包括：

• 用戶介面：使用者的可視化前端，包括公共網站、客戶專區和 GPU 提供者專區。設計直觀且使用者友好。
• 安全層：確保系統完整性和安全性，包括網路保護、使用者身份驗證和活動日誌記錄。
• API 層：充當網站、供應商和內部管理的通信樞紐，促進數據交換和運營。
• 後端層：系統的核心，處理集群/GPU 管理、客戶交互和自動擴展等操作。
• 資料庫層：存儲和管理數據，結構化數據的主存儲和臨時數據的緩存。
• 任務層：管理異步通信和任務，確保執行和數據流的效率。
• 基礎架構層：基礎包含 GPU 池、編排工具和執行/ML 任務，配備了強大的監控解決方案。

3.5 IO隧道

• IO 隧道利用反向隧道技術創建從用戶端到遠端伺服器的安全連接，使工程師能夠繞過防火牆和 NAT 進行遠端訪問，而無需複雜的配置。
• 工作流：IO Worker 連接到中間伺服器（io.net 伺服器）。然後，io.net 伺服器偵聽來自IO Worker和Engineer電腦的連接，通過反向隧道促進資料交換。

io.net 中的應用

• 工程師通過 io.net 伺服器連接到 IO Worker，從而簡化遠端訪問和管理，無需網路配置挑戰。
• 優點： 方便訪問：直接存取IO Worker，消除網路障礙。
• 安全性：確保受保護的通信，並維護數據隱私。
• 可擴展性和靈活性：在不同環境中有效管理多個 IO Worker。

3.6 IO網路

• IO Network採用網狀VPN架構，在antMiner節點之間提供超低延遲的通信。
  

網狀VPN網路：

• 去中心化連接：與傳統的星型模式不同，網狀 VPN 直接連接節點，提供增強的冗餘、容錯和負載分配。
• 優點：抗節點故障能力強，擴展性高，時延低，流量分佈優化。

io.net 的好處：

• 直接連接可減少延遲，優化應用程式性能。
• 即使單個節點發生故障，也不會出現單點故障，從而確保網路運行。
• 通過使數據跟蹤和分析更具挑戰性來增強用戶隱私。
• 添加新節點不會影響性能。
• 節點之間的資源分享和處理效率更高。

4. $IO代幣

4.1 $IO代幣的基本框架

• 固定電源：

$IO代幣的總供應量上限為8億，確保穩定並防止通貨膨脹。

• 分配和激勵措施：
• 最初，將分發 3 億個 $IO 代幣。剩餘的5億美元將在20年內獎勵給供應商及其利益相關者。
• 獎勵按小時發放，遵循遞減模式（第一年從 8% 開始，每月減少 1.02%，每年約 12%），直到達到 8 億的上限。
• 燃燒機理：

$IO有一個程式設計的代幣銷毀系統，io.net 使用IOG網路的收入來購買和銷毀$IO代幣。燃燒量根據$IO的價格進行調整，從而產生通貨緊縮壓力。

4.2 費用和收入

• 使用費：

io.net 向使用者和供應商收取各種費用，包括計算能力的預訂和支付費用。這些費用支持網路的財務健康和$IO的市場流通。

• 付款費用：

USDC 付款收取 2% 的費用;$IO付款不收取任何費用。

• 供應商費用：

供應商在收款時也要支付預訂費和付款費，與用戶類似。

4.3 生態系統

• GPU 租用者（使用者）：

在IOG網路上尋求GPU計算能力的機器學習工程師使用$IO來部署GPU集群、雲遊戲實例，並構建虛幻引擎5像素流等應用程式。使用者還包括對 io.net 託管的 BC8.ai 和未來應用程式執行無伺服器模型推理的個人。

• GPU 擁有者（供應商）：

獨立的數據中心、加密礦場和專業礦工在IOG網路上提供未充分利用的 GPU 計算能力。

• IO代幣持有者（社區）：

社區提供加密經濟安全和激勵措施，以協調互利行動，促進網路增長和採用。

4.4 特定分配

• 社區：50% 用於獎勵社區成員並鼓勵平台參與和成長。
• 研發生態：16%用於支援研發和生態建設，包括合作夥伴和第三方開發者。
• 初始核心貢獻者：11.3% 用於獎勵早期貢獻者。
• 早期支援者：種子期：早期種子投資者12.5%，獎勵他們的早期支援。
• 早期支援者：A輪：A輪投資者佔10.2%，獎勵他們在早期開發階段的貢獻。

4.5 減半機制

• 2024 年至 2025 年：每年發佈 6,000,000 個$IO代幣。
• 2026 年至 2027 年：年發行量減半至 3,000,000 個$IO代幣。
• 2028 年至 2029 年：年度發行量再次減半至 1,500,000 個$IO代幣。

5. 團隊/合作夥伴/資金

io.net 的領導團隊帶來了多樣化的技能和經驗。首席運營官Tory Green曾擔任Hum Capital的首席運營官和Fox Mobile Group的企業發展和戰略總監。創始人兼首席執行官艾哈邁德·沙迪德（Ahmad Shadid）是WhalesTrader的定量系統工程師。首席戰略官兼首席行銷官 Garrison Yang 曾擔任 Ava Labs 的增長和戰略副總裁，擁有加州大學聖巴巴拉分校的環境健康工程學位。

今年 3 月，io.net 在 Hack VC 領投的 A 輪融資中籌集了 3000 萬美元，Multicoin Capital、6th Man Ventures、M13、Delphi Digital、Solana Labs、Aptos Labs、Foresight Ventures、Longhash、SevenX、ArkStream、Animoca Brands、Continue Capital、MH Ventures 和 OKX 參投。Solana 創始人 Anatoly Yakovenko、Aptos 創始人 Mo Shaikh 和 Avery Ching、Animoca Brands 的 Yat Siu 和 Perlone Capital 的 Jin Kang 等行業領導者也進行了投資。

6. 項目評估

6.1 市場分析

io.net 是一個建立在Solana區塊鏈上的去中心化計算網路，專注於整合未充分利用的 GPU 資源以提供強大的計算能力。該專案主要在以下領域運作：

• 去中心化計算：

io.net 開發了一個去中心化的物理基礎設施網路（DePIN），該網路利用了來自各種來源（如獨立數據中心和加密貨幣礦工）的GPU資源。這種去中心化的方法旨在優化計算資源利用率，降低成本，並增強可訪問性和靈活性。

• 雲計算：

儘管 io.net 使用去中心化的方法，但它提供了類似於傳統雲計算的服務，例如 GPU 集群管理和機器學習任務的擴展。io.net 旨在提供類似於傳統雲服務的體驗，但具有去中心化網路的效率和成本優勢。

• 區塊鏈應用：

作為一個基於區塊鏈的專案，io.net 使用區塊鏈功能（如安全性和透明度）來管理網路內的資源和交易。

在功能和目標方面，類似的專案包括：

• 傀儡：一個去中心化的計算網路，用戶可以在其中租用或租賃未使用的計算資源。Golem的目標是創建一個全球性的超級計算機。
• 渲染：使用去中心化網路提供圖形渲染服務，利用區塊鏈技術使內容創作者能夠訪問更多的 GPU 資源，從而加快渲染過程。
• iExec RLC：創建一個去中心化的市場，允許使用者租用他們的計算資源，通過區塊鏈技術支援各種應用程式，包括數據密集型應用程式和機器學習工作負載。

6.2 項目優勢

• 可擴充性：io.net 被設計為一個高度可擴展的平臺，以滿足客戶的頻寬需求，使團隊能夠輕鬆擴展 GPU 網路上的工作負載，而無需進行重大調整。
• 批量推理和模型服務：該平臺支援對數據批處理進行並行推理，允許機器學習團隊在分散式 GPU 網路上部署工作流。
• 並行訓練：為了克服記憶體限制和順序工作流，io.net 利用分散式計算庫跨多個設備並行化訓練任務。
• 並行超參數調優：io.net 通過利用超參數調優實驗固有的並行性來優化調度和搜索模式。
• 強化學習 （RL）：io.net 使用開源 RL 庫，支援高度分散式的 RL 工作負載，並提供簡單的 API。
• 即時可訪問性：與部署時間較長的傳統雲服務不同，io.net 雲提供對 GPU 供應的即時訪問，使用戶能夠在幾秒鐘內啟動專案。
• 成本效益：io.net 被設計為適合各種使用者類別的經濟實惠的平臺。目前，該平臺的成本效益比競爭服務高出約90%，為機器學習項目節省了大量成本。
• 高安全性和可靠性：該平台承諾提供頂級的安全性、可靠性和技術支援，確保為機器學習任務提供安全穩定的環境。
• 易於實施：io.net Cloud 消除了構建和管理基礎設施的複雜性，使任何開發人員或組織都能無縫開發和擴展 AI 應用程式。

6.3 項目挑戰

• 技術複雜性和用戶採用：
• 挑戰：雖然去中心化計算具有顯著的成本和效率優勢，但其技術複雜性可能會對非技術使用者構成相當大的障礙。使用者需要瞭解如何運營分散式網路並有效利用分散式資源。
• 影響：這可能會限制該平臺的廣泛採用，特別是在不太熟悉區塊鏈和去中心化計算的使用者中。
• 網路安全和數據隱私：
• 挑戰：儘管區塊鏈提供了增強的安全性和透明度，但去中心化網路的開放性可能使它們更容易受到網路攻擊和數據洩露。
• 影響：這就要求 io.net 不斷加強安全措施，確保用戶數據和計算任務的機密性和完整性，這對於維護使用者信任和平臺聲譽至關重要。
• 性能和可靠性：
• 挑戰：雖然 io.net 旨在通過分散的資源提供高效的計算服務，但跨不同地理位置和不同硬體品質進行協調可能會帶來性能和可靠性挑戰。
• 影響：由於硬體不匹配或網路延遲導致的任何性能問題都可能影響客戶滿意度和平台的整體效率。
• 操作的可擴充性：
• 挑戰：儘管 io.net 被設計為一個高度可擴展的網路，但在全球範圍內有效管理和擴展去中心化資源在實踐中仍然是一個重大的技術挑戰。
• 影響：在快速增長的使用者和計算需求中，需要持續的技術創新和管理改進，以保持網路穩定性和回應能力。
• 競爭和市場接受度：
• 挑戰：io.net 面臨著區塊鏈和去中心化計算市場的競爭。Golem、Render 和 iExec 等其他平臺也提供類似的服務，市場的快速發展可能會迅速改變競爭格局。
• 影響：為了保持競爭力，io.net 需要不斷創新和改進其服務的獨特性和價值，以吸引和留住使用者。

1. 結論

io.net 以其創新的去中心化計算網路和基於區塊鏈的架構，為現代雲計算領域樹立了新標準。通過聚合全球未充分利用的 GPU 資源，io.net 為機器學習和 AI 應用程式提供了前所未有的計算能力、靈活性和成本效益。該平台不僅使大規模機器學習專案部署更易於訪問和經濟，還為各種使用者提供了強大的安全性和可擴展的解決方案。儘管面臨技術複雜性、網路安全、性能穩定性和市場競爭等挑戰，但如果 io.net 能夠克服這些障礙並培育一個充滿活力的生態系統，它就有可能從根本上重塑我們在 Web3 時代獲取和利用計算能力的方式。然而，與任何新興技術一樣，其長期成功將取決於持續開發、採用以及駕馭基於區塊鏈的基礎設施不斷變化的格局的能力。

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