详解Binance Launchpool最新项目io.net：连接全球GPU资源，重塑机器学习的未来
原文来源：链茶馆
1. 项目简介io.net 是一个基于 Solana, Render, Ray, 和 Filecoin 的分布式 GPU 系统，旨在利用分布式 GPU 资源来解决 AI 和机器学习领域的计算挑战。
io.net 通过聚合未充分利用的运算资源，如独立的数据运算中心、加密货币矿工、Filecoin 和 Render 等加密项目的多余 GPU，解决了算力资源不足的问题，使工程师能够在一个可轻易访问、可定制且成本较低的系统中获得大量运算能力。
此外，io.net 引入了分布式物理基础设施网络（depin），结合了来自各种提供者的资源，使工程师能够以可定制、成本有效且易于实施的方式获取大量计算能力。
io cloud 现在已经拥有超过 95, 000 个 GPU 和 1, 000 多个 CPU，支持快速部署，选择硬件，地理位置，并提供透明的支付流程。
2. 核心机制io.net 的去中心化资源聚合是其核心功能之一，该功能使得平台能够利用全球范围内分散的 GPU 资源，为 AI 和机器学习任务提供必要的计算支持。这种资源聚合策略的目标是优化资源使用，降低成本，并提供更广泛的可访问性。
以下是详细介绍：
2.1.1 优势
成本效益：通过利用市场上未充分利用的 GPU 资源，io.net 能够提供比传统云服务更低成本的计算能力。这对于数据密集型的 AI 应用尤其重要，因为它们通常需要大量的计算资源，传统方式可能成本高昂。可扩展性和灵活性：去中心化模型允许 io.net 轻松扩展其资源池，而无需依赖单一的供应商或数据中心。这种模型为用户提供了选择最适合其任务需求的资源的灵活性。
2.1.2 工作原理
资源来源多样性：io.net 聚合来自多个来源的 GPU 资源，包括独立数据中心、个人加密货币矿工、以及参与如 Filecoin 和 Render 等其他加密项目的多余资源。技术实现：平台使用区块链技术来追踪和管理这些资源，确保资源分配的透明性和公平性。区块链技术还帮助自动化支付和激励分配给为网络贡献额外计算能力的用户。
2.1.3 具体步骤
资源发现和注册：资源提供者（如 GPU 所有者）将其设备注册到 io.net 平台。平台会验证这些资源的性能和可靠性，确保它们符合特定的标准和需求。资源池化：经过验证的资源被加入到全球资源池中，可供平台用户租用。资源的分布和管理通过智能合约自动执行，确保了处理过程的透明度和效率。动态资源分配：当用户发起计算任务时，平台根据任务的需求（如计算能力、内存、网络带宽等）动态分配资源。资源的分配考虑到成本效率和地理位置，优化任务执行速度和成本。
io.net 的双令牌经济系统是其区块链网络核心特征之一，设计用来激励网络参与者并确保平台运作的效率和可持续性。这一系统包括两种令牌：$IO 和 $IOSD，每种令牌都扮演着独特的角色。下面详细介绍这一经济系统的结构和功能。
2.2.1 $IO 令牌
$IO 是 io.net 平台的主要功能性令牌，用于多种网络交易和操作。其主要用途包括：
支付和费用：用户使用 $IO 支付计算资源的租赁费用，包括 GPU 的使用费。此外，$IO 也用于支付网络上的各种服务和手续费。资源激励：向那些提供 GPU 计算力或参与维护网络的用户发放 $IO 令牌作为奖励，激励他们持续贡献资源。治理：$IO 令牌持有者可以参与 io.net 平台的治理决策，包括投票权利，影响平台的未来发展方向和政策调整。
2.2.2 $IOSD 令牌
$IOSD 是与美元挂钩的稳定币，旨在为 io.net 平台提供一个稳定的价值存储和交易媒介。主要功能如下：
价值稳定：$IOSD 的价值固定与美元 1: 1 挂钩，为用户提供一种避免加密市场波动的支付方式。交易简便：用户可以使用 $IOSD 来支付平台费用，如计算资源的费用，确保交易在价值上的稳定性和可预测性。费用覆盖：某些网络操作或交易费用可以用 $IOSD 来支付，从而简化了费用结算流程。
2.2.3 双令牌系统的工作机制
io.net 的双令牌系统通过以下几种方式相互作用，以支持网络的运营和增长：
资源提供者激励：资源提供者（如 GPU 所有者）通过将其设备贡献给网络，获得 $IO 令牌作为回报。这些令牌可以用于进一步购买计算资源，或在市场上交易。费用支付：用户使用 $IO 或 $IOSD 支付使用计算资源的费用。选择 $IOSD 可以避免加密货币波动带来的风险。经济活动激励：通过 $IO 和 $IOSD 的流通和使用，io.net 平台能够刺激经济活动，增加网络的流动性和参与度。治理参与：$IO 令牌还充当治理令牌，使持有者能够参与到平台的治理过程中，如提议和投票决策。
io.net 的动态资源分配与调度是该平台核心功能之一，关键在于高效管理和优化计算资源的使用，以满足用户的多样化计算需求。这一系统通过智能和自动化的方式，确保计算任务能够在最合适的资源上执行，同时最大化资源的利用率和性能。
以下是详细介绍这一机制的各个方面：
2.3.1 动态资源分配机制
1. 资源识别与分类：
当资源提供者将其 GPU 或其他计算资源接入 io.net 平台时，系统首先对这些资源进行识别和分类。这包括评估其性能指标如处理速度、内存容量、网络带宽等。这些资源随后被标记和归档，以便根据不同任务的需求进行动态调配。
2. 需求匹配：
用户提交计算任务到 io.net 时，需指定任务的需求，如所需的计算能力、内存大小、预算限制等。平台的调度系统会分析这些需求，并从资源池中筛选出匹配的资源。
3. 智能调度算法：
采用高级算法自动匹配最适合的资源与提交的任务。这些算法考虑到资源的性能、成本效率、地理位置（为了减少延迟）和用户的特定偏好。调度系统还会监控资源的实时状态，如可用性和负载情况，以动态调整资源分配。
2.3.2 调度与执行
1. 任务队列和优先级管理：
所有任务根据优先级和提交时间排入队列。系统根据预设的或动态调整的优先级规则来处理任务队列。紧急或高优先级任务可以获得快速响应，而长期或成本敏感型任务可能在低成本时段执行。
2. 容错和负载均衡：
动态资源分配系统包括容错机制，确保即便在部分资源发生故障时，任务也能平滑迁移到其他健康资源上继续执行。负载均衡技术确保没有单个资源被过载，通过合理分配任务负载来优化整个网络的性能。
3. 监控与调整：
系统持续监控所有任务的执行状态和资源的运行状况。这包括实时分析任务进度、资源消耗等关键性能指标。根据这些数据，系统可能会自动重新调整资源分配，优化任务执行效率和资源利用率。
2.3.3 用户交互与反馈
透明的用户界面：io.net 提供一个直观的用户界面，用户可以轻松提交任务、查看任务状态、调整需求或优先级。反馈机制：用户可以对任务执行的结果提供反馈，系统根据反馈调整未来任务的资源分配策略，以更好地满足用户需求。
3. 系统构架IO Cloud 是为了简化去中心化 GPU 集群的部署和管理而设计的，为机器学习工程师和开发人员提供可扩展和灵活的 GPU 资源访问，无需重大的硬件投资。此平台提供类似传统云服务的体验，但具有去中心化网络的优势。
亮点：
可扩展性和经济性：旨在成为最具成本效益的 GPU 云，可将 AI/ML 项目成本降低高达 90% 。与 IO SDK 集成：通过无缝集成增强 AI 项目性能，创建统一的高性能环境。全球覆盖：分布式 GPU 资源，优化机器学习服务和推理，类似于 CDN。RAY 框架支持：使用 RAY 分布式计算框架进行可扩展的 Python 应用程序开发。独家功能：提供 OpenAI ChatGPT 插件的私人访问权限，便于部署训练集群。加密挖矿创新：通过支持机器学习和人工智能生态系统，寻求革新加密挖矿。
IO Worker 旨在为 WebApp 用户简化和优化供应操作。这包括用户账户管理、实时活动监控、温度和功耗跟踪、安装支持、钱包管理、安全性和盈利能力分析。
亮点：
工作人员主页：提供实时监控连接设备的仪表板，具有删除和重命名设备的功能。设备详情页：显示综合设备分析，包括流量、连接状态和工作历史。收益与奖励页：跟踪收益和工作历史，交易详情可在 SOLSCAN 上访问。添加新设备页：简化设备连接过程，支持快速和简易的集成。
IO Explorer 设计为一个全面的平台，为用户提供 io.net 网络运营的深入洞察，类似于区块链浏览器为区块链交易提供透明度。其主要目标是使用户能够监控、分析并了解 GPU 云的详细信息，确保对网络活动、统计数据和交易的完全可见性，同时保护敏感信息的隐私。
优点：
浏览器首页：提供有关供应、验证供应商、活跃硬件数量和实时市场定价的洞察。集群页：显示网络中部署的集群的公共信息，以及实时指标和预订详情。设备页：显示连接到网络的设备的公共详情，提供实时数据和交易跟踪。实时集群监控：提供集群状态、健康和性能的即时洞察，确保用户获得最新信息。
IO-SDK 是 Io.net 的基础技术，源于 Ray 技术的一个分支。它使任务能够并行运行并处理不同语言，与主要的机器学习（ML）框架兼容，使得 IO.NET 对于各种计算需求都显得灵活而高效。这种设置，加上一套明确定义的技术，确保 IO.NET Portal 能够满足当今的需求并适应未来的变化。
多层架构的应用
· 用户界面：作为用户的视觉前端，包括公共网站、客户区和 GPU 提供商区域。设计直观、用户友好。
· 安全层：确保系统的完整性和安全，包括网络保护、用户身份验证和活动记录。
· API 层：作为网站、提供者和内部管理的通信中心，促进数据交换和操作。
· 后端层：系统的核心，处理集群 /GPU 管理、客户互动和自动扩展等操作。
· 数据库层：存储和管理数据，主存储用于结构化数据，缓存用于临时数据。
· 任务层：管理异步通信和任务，确保执行和数据流的效率。
· 基础设施层：基础设施，包含 GPU 池、编排工具和执行 /ML 任务，配备强大的监控解决方案。
利用反向隧道技术从客户端创建到远程服务器的安全连接，使工程师能够绕过防火墙和 NAT 进行远程访问，无需复杂配置。工作流程：IO Worker 连接到中间服务器（io.net 服务器）。然后，io.net 服务器监听来自 IO Worker 和工程师机器的连接，通过反向隧道促进数据交换。
在 io.net 中的应用
工程师通过 io.net 服务器连接到 IO Workers，简化了远程访问和管理，无需网络配置挑战。优势：访问便捷性：直接访问 IO Workers，消除网络障碍。安全性：确保受保护的通信，维护数据隐私。可扩展性和灵活性：在不同环境中有效管理多个 IO Workers。
IO Network 采用网状 VPN 架构，为 antMiner 节点之间提供超低延迟通信。
网状 VPN 网络：
去中心化连通性：与传统的星型模型不同，网状 VPN 直接连接节点，提供增强的冗余、容错能力和负载分配。优势：对节点故障具有强大的抗性，可扩展性强，延迟低，流量分配更优。
io.net 的好处：
直接连接降低延迟，优化应用性能。没有单点故障，即使单个节点故障网络仍能运行。通过使数据跟踪和分析更具挑战性，增强用户隐私。新节点的加入不影响性能。资源共享和处理在节点间更高效。
4. $IO 代币1. 固定供应量：
$IO 代币的最大供应量固定为 8 亿枚。这个供应量的设置旨在确保代币价值的稳定性和防止通货膨胀。
2. 分配和激励：
初始时，将发放 3 亿枚 $IO 代币。剩余的 5 亿枚代币将作为奖励发放给供应者及其股东，这一过程预计将持续 20 年。奖励按小时释放，并遵循一种递减模型（从第一年的 8% 开始，每月减少 1.02% ，约每年减少 12% ），直至达到 8 亿枚的总发行量上限。
3. 销毁机制：
$IO 采用了程序化的代币销毁系统，即利用 io.net 从 IOG 网络生成的收入购买并销毁 $IO 代币。销毁机制会根据 $IO 的价格调整销毁的数量，以此产生代币的通缩压力。
使用费：
io.net 向用户和供应商收取多种费用，包括预订计算能力时的预订费和支付费用。这些费用的设置旨在维护网络的财务健康并支持 $IO 的市场流通。
支付费用：
对于使用 USDC 支付的，收取 2% 的费用；对于使用 $IO 支付的，则不收取任何费用。
供应商费用：
与用户类似，供应商在收到支付时也需要支付相应的费用，包括预订费和支付费用。
GPU 租用者（也称为用户），例如想要在 IOG 网络上购买 GPU 计算能力的机器学习工程师。这些工程师可以使用 $IO 来部署 GPU 集群、云游戏实例，并构建虚幻引擎 5 （和类似的）像素流应用程序。用户还包括希望在 BC 8.ai 上进行无服务器模型推理的个人消费者以及 io.net 未来将托管的数百个应用程序和模型。GPU 所有者（也称为供应商），例如独立数据中心、加密矿场和专业矿工，希望在 IOG 网络上提供未充分利用的 GPU 计算能力并从中获利。IO 币持有者（也称为社区）参与提供加密经济安全和激励措施，以协调各方之间的互利和惩罚，以促进网络的发展和采用。
社区：占总分配的 50% ，这部分代币主要用于奖励社区成员，激励平台的参与和增长。研发与生态系统（RD Ecosystem）：占 16% ，用于支持平台的研发活动和生态系统建设，包括合作伙伴和第三方开发者。初始核心贡献者（Initial Core Contributors）：占 11.3% ，奖励那些在平台早期阶段做出关键贡献的团队成员。早期投资者：种子轮（Early Backers: Seed）：占 12.5% ，这部分代币分配给早期的种子投资者，以奖励他们对项目初期的信任与资金支持。早期投资者：A 轮（Early Backers: Series A）：占 10.2% ，分配给 A 轮投资者，以回报他们在项目发展较早阶段的资金和资源投入。
2024 年至 2025 年：在这两年中，每年释放 6, 000, 000 枚 $IO 代币。2026 年至 2027 年：从 2026 年开始，每年的释放量减半至 3, 000, 000 枚 $IO 代币。2028 年至 2029 年：释放量继续减半，每年释放 1, 500, 000 枚 $IO 代币。
5. 团队 / 合作 / 融资情况io.net 拥有多元化的技能和经验的领导团队，他们在技术领域拥有数十年的经验，为公司的成功做出了贡献。
Tory Green 是 io.net 首席运营官，此前是 Hum Capital 首席运营官、Fox Mobile Group 企业发展与战略总监。
Ahmad Shadid 是 io.net 创始人兼首席执行官，此前是 WhalesTrader 量化系统工程师。
Garrison Yang 是 io.net 首席战略官兼首席营销官，此前是 Ava Labs 增长与战略副总裁。他毕业于加州大学圣巴巴拉分校环境健康工程专业。
今年三月，io.net 获得了 3000 万美元的 A 轮融资，该轮融资由 Hack VC 领投，Multicoin Capital、 6 th Man Ventures、M 13、Delphi Digital、Solana Labs、Aptos Labs、Foresight Ventures、Longhash、SevenX、ArkStream、Animoca Brands、Continue Capital、MH Ventures 和 OKX，以及包括 Solana 创始人 Anatoly Yakovenk、Aptos 创始人 Mo Shaikh 和 Avery Ching、Animoca Brands 的 Yat Siu 以及 Perlone Capital 的 Jin Kang 在内的行业领袖参投。
6. 项目评估io.net 是一个基于 Solana 区块链的去中心化计算网络，专注于通过集成未充分利用的 GPU 资源来提供强大的计算能力。这一项目主要处于以下几个赛道领域：
1. 去中心化计算（Decentralized Computing）
io.net 构建了一个去中心化的物理基础设施网络（Depin），利用来自不同来源（如独立数据中心、加密矿工）的 GPU 资源。这种去中心化的方法旨在优化计算资源的利用，降低成本，同时提高可访问性和灵活性。
2. 云计算（Cloud Computing）
尽管 io.net 采用去中心化的方法，但它提供的服务与传统云计算类似，如 GPU 集群管理和机器学习任务的扩展能力。io.net 的目标是创建一个类似于传统云服务的体验，但利用去中心化网络的优势来提供更高效、成本低廉的解决方案。
3. 区块链技术应用（Blockchain Applications）
作为一个基于区块链技术的项目，io.net 利用区块链的特性，如安全性和透明性，来管理网络中的资源和交易。
与 io.net 在功能和目标上相似的项目包括：
Golem：也是一个去中心化的计算网络，用户可以租用或出租未使用的计算资源。Golem 致力于创建一个全球的超级计算机。Render：利用去中心化网络来提供图形渲染服务。Render 通过区块链技术，使内容创建者可以访问更多的 GPU 资源，从而加速渲染过程。iExec RLC：这个项目创建了一个去中心化的市场，允许用户出租他们的计算资源。iExec 通过区块链技术支持各种类型的应用，包括数据密集型应用和机器学习工作负载。
可扩展性：io.net 专门设计了高度可扩展的平台，以满足客户的带宽需求，并使团队能够在 GPU 网络上轻松扩展工作负载，无需大规模调整。批量推理与模型服务：平台支持数据批次上的并行化推理，允许机器学习团队在分布式 GPU 网络上部署工作流。
并行训练：为了克服内存限制和顺序工作流，io.net 利用分布式计算库在多个设备上并行化训练任务。并行超参数调整：利用超参数调整实验的固有并行性，io.net 优化了调度和搜索模式。强化学习 (RL)：利用开源的强化学习库，io.net 支持高度分布式的 RL 工作负载，并提供简单的 API。
即时可访问性：与传统云服务的长时间部署不同，io.net Cloud 提供即时访问 GPU 供应，使用户能够在几秒钟内启动他们的项目。
成本效率：io.net 设计为一个经济实惠的平台，适合不同类别的用户。目前，该平台的成本效率比竞争服务高出约 90% ，为机器学习项目提供了显著的节省。
高安全性和可靠性：平台承诺提供一流的安全性、可靠性和技术支持，确保机器学习任务的安全和稳定环境。实施的便利性：io.net Cloud 消除了构建和管理基础设施的复杂性，使任何开发者和组织都能无缝开发和扩展 AI 应用。
1. 技术复杂性与用户采用
挑战：虽然去中心化计算提供了显著的成本和效率优势，但其技术的复杂性可能对非技术用户构成较大的入门障碍。用户需要理解如何操作分布式网络，以及如何有效地利用分布式资源。影响：这可能限制了平台的广泛采用，特别是在那些对区块链和分布式计算不太熟悉的用户群体中。
2. 网络安全和数据隐私
挑战：尽管区块链提供了增强的安全和透明性，去中心化网络的开放性可能使其更容易受到网络攻击和数据泄露的威胁。影响：这需要 io.net 不断强化其安全措施，确保用户数据和计算任务的保密性和完整性，这是维护用户信任和平台声誉的关键。
3. 性能和可靠性
挑战：虽然 io.net 力图通过去中心化的资源提供高效的计算服务，但在不同的地理位置和不同质量的硬件资源之间协调，可能会带来性能和可靠性方面的挑战。影响：任何因硬件不匹配或网络延迟引发的性能问题都可能影响客户满意度和平台的整体效果。
4. 规模的可扩展性
挑战：尽管 io.net 设计了高度可扩展的网络，实际操作中要有效管理和扩展全球范围内的分散资源，仍是一项巨大的技术挑战。影响：这需要持续的技术创新和管理改进，以保持网络在快速增长的用户和计算需求面前的稳定和响应速度。
5. 竞争和市场接受度
挑战：io.net 在区块链和去中心化计算市场中并非没有竞争。其他平台如 Golem、Render 和 iExec 也在提供相似的服务，且市场的快速变化可能会迅速改变竞争态势。影响：为了保持竞争力，io.net 需要不断创新并提高其服务的独特性和价值，以吸引和保持用户。
7. 结语总而言之，io.net 以其创新的去中心化计算网络和基于区块链的架构，在现代云计算领域中树立了新的标杆。通过聚合全球范围内未充分利用的 GPU 资源，io.net 为机器学习和人工智能应用提供了前所未有的计算能力、灵活性和成本效率。这一平台不仅使得大规模机器学习项目的部署变得更加快捷和经济，同时也为各类用户提供了强大的安全保障和可扩展的解决方案。
面对技术复杂性、网络安全、性能稳定性以及市场竞争等挑战，如果 IO.Net 能够克服挑战并培育一个充满活力的生态系统，它就有可能从根本上重塑我们在 Web3 时代访问和利用计算能力的方式。然而，与任何新兴技术一样，重要的是要意识到其长期成功将取决于持续开发、采用及其驾驭基于区块链的基础设施不断发展的格局的能力。
