原文來源：鍊茶館
1. 專案簡介
io.net 是一個基於Solana, Render, Ray, 和Filecoin 的分散式GPU 系統，旨在利用分散式GPU 資源來解決AI 和機器學習領域的運算挑戰。
io.net 透過聚合未充分利用的運算資源，如獨立的資料運算中心、加密貨幣礦工、Filecoin 和Render 等加密專案的多餘GPU，解決了算力資源不足的問題，使工程師能夠在一個可輕易存取、可自訂且成本較低的系統中獲得大量運算能力。
此外，io.net 引入了分散式實體基礎設施網路（depin），結合了來自各種提供者的資源，使工程師能夠以可自訂、成本有效且易於實施的方式獲取大量運算能力。
io cloud 現在已經擁有超過 95,000 個 GPU 和 1,000 多個 CPU，支援快速部署，選擇硬件，地理位置，並提供透明的支付流程。
2. 核心機制
2.1 中心化資源聚合
io.net 的去中心化資源聚合是其核心功能之一，該功能使得平台能夠利用全球範圍內分散的GPU 資源，為AI 和機器學習任務提供必要的計算支持。這種資源聚合策略的目標是優化資源使用，降低成本，並提供更廣泛的可近性。
以下是詳細介紹：
2.1.1 優點
成本效益：透過利用市場上未充分利用的GPU 資源，io.net 能夠提供比傳統雲端服務更低成本的運算能力。這對於資料密集的 AI 應用尤其重要，因為它們通常需要大量的運算資源，傳統方式可能成本高昂。可擴展性和靈活性：去中心化模型允許 io.net 輕鬆擴展其資源池，而無需依賴單一的供應商或資料中心。這種模型為使用者提供了選擇最適合其任務需求的資源的靈活性。
2.1.2 運作方式
資源來源多樣性：io.net聚合來自多個來源的GPU 資源，包括獨立資料中心、個人加密貨幣礦工以及參與如Filecoin 和Render 等其他加密專案的多餘資源。技術實現：平台使用區塊鏈技術來追蹤和管理這些資源，確保資源分配的透明度和公平性。區塊鏈技術還幫助自動化支付和激勵分配給為網路貢獻額外運算能力的用戶。
2.1.3 具體步驟
資源發現與註冊：資源提供者（如GPU 所有者）將其設備註冊到io.net 平台。平台會驗證這些資源的效能和可靠性，確保它們符合特定的標準和需求。資源池化：經過驗證的資源加入到全球資源池中，可供平台使用者租用。資源的分佈和管理透過智慧合約自動執行，確保了處理過程的透明度和效率。動態資源分配：當使用者發起運算任務時，平台會根據任務的需求（如運算能力、記憶體、網路頻寬等）動態分配資源。資源的分配考慮到成本效率和地理位置，優化任務執行速度和成本。
2.2 雙代幣經濟系統
io.net 的雙代幣經濟系統是其區塊鏈網路核心特徵之一，設計用來激勵網路參與者並確保平台運作的效率和可持續性。這個系統包括兩種令牌：$IO 和 $IOSD，每種令牌都扮演著獨特的角色。以下詳細介紹這經濟體系的結構和功能。
2.2.1 $IO 令牌
$IO是io.net 平台的主要功能性令牌，用於多種網路交易和操作。其主要用途包括：
付款和費用：使用者使用 $IO 支付運算資源的租賃費用，包括 GPU 的使用費。此外，$IO 也用於支付網路上的各種服務和手續費。資源激勵：向那些提供 GPU 運算力或參與維護網路的用戶發放 $IO 令牌作為獎勵，激勵他們持續貢獻資源。治理：$IO 令牌持有者可以參與 io.net 平台的治理決策，包括投票權利，影響平台的未來發展方向和政策調整。
2.2.2 $IOSD 令牌
$IOSD 是與美元掛鉤的穩定幣，旨在為 io.net 平台提供一個穩定的價值儲存和交易媒介。主要功能如下：
價值穩定：$IOSD 的價值固定與美元 1:1 掛鉤，為使用者提供一種避免加密市場波動的支付方式。交易簡單：使用者可以使用 $IOSD 來支付平台費用，例如運算資源的費用，確保交易在價值上的穩定性和可預測性。費用覆蓋：某些網路操作或交易費用可以用 $IOSD 支付，簡化了費用結算流程。
2.2.3 雙令牌系統的工作機制
io.net 的雙令牌系統透過以下幾種方式相互作用，以支援網路的運作和成長：
資源提供者激勵：資源提供者（如GPU 所有者）透過將其設備貢獻給網絡，獲得$IO 令牌作為回報。這些令牌可以用於進一步購買計算資源，或在市場上交易。費用支付：使用者使用 $IO 或 $IOSD 支付使用運算資源的費用。選擇 $IOSD 可以避免加密貨幣波動帶來的風險。經濟活動誘因：透過 $IO 和 $IOSD 的流通和使用，io.net 平台能夠刺激經濟活動，增加網路的流動性和參與度。治理參與：$IO 令牌也充當治理令牌，使持有者能夠參與到平台的治理過程中，例如提議和投票決策。
2.3 動態資源分配與調度
io.net 的動態資源分配與調度是此平台核心功能之一，關鍵在於高效管理和最佳化運算資源的使用，以滿足用戶的多樣化運算需求。這個系統透過智慧和自動化的方式，確保計算任務能夠在最合適的資源上執行，同時最大化資源的利用率和效能。
以下是詳細介紹這一機制的各個面向：
2.3.1 動態資源分配機制
1. 資源識別與分類：
當資源提供者將其GPU 或其他運算資源連結到io.net 平台時，系統會先對這些資源進行識別與分類。這包括評估其效能指標如處理速度、記憶體容量、網路頻寬等。這些資源隨後被標記和歸檔，以便根據不同任務的需求進行動態調配。
2. 需求匹配：
使用者提交運算任務到io.net 時，需指定任務的需求，如所需的運算能力、記憶體大小、預算限制等。平台的調度系統會分析這些需求，並從資源池中篩選出相符的資源。
3. 智慧調度演算法：
採用高階演算法自動配對最適合的資源與提交的任務。這些演算法考慮到資源的效能、成本效率、地理位置（為了減少延遲）和使用者的特定偏好。調度系統也會監控資源的即時狀態，如可用性和負載情況，以動態調整資源分配。
2.3.2 調度與執行
1. 任務佇列和優先權管理：
所有任務根據優先權和提交時間排入佇列。系統根據預設的或動態調整的優先權規則來處理任務佇列。緊急或高優先級任務可以獲得快速反應，而長期或成本敏感型任務可能在低成本時段執行。
2. 容錯與負載平衡：
動態資源分配系統包含容錯機制，確保即便在部分資源發生故障時，任務也能平滑遷移到其他健康資源上繼續執行。負載平衡技術確保沒有單一資源被過載，透過合理分配任務負載來優化整個網路的效能。
3. 監控與調整：
系統持續監控所有任務的執行狀態和資源的運作狀況。這包括即時分析任務進度、資源消耗等關鍵效能指標。根據這些數據，系統可能會自動重新調整資源分配，優化任務執行效率和資源利用率。
2.3.3 使用者互動與回饋
透明的使用者介面：io.net 提供一個直覺的使用者介面，使用者可以輕鬆提交任務、查看任務狀態、調整需求或優先順序。回饋機制：使用者可以對任務執行的結果提供回饋，系統根據回饋調整未來任務的資源分配策略，以便更好地滿足使用者需求。
3. 系統架構
3.1 IO Cloud
IO Cloud 是為了簡化去中心化GPU 叢集的部署與管理而設計的，為機器學習工程師和開發人員提供可擴展和靈活的GPU 資源訪問，無需重大的硬體投資。此平台提供類似傳統雲端服務的體驗，但具有去中心化網路的優勢。
亮點：
可擴充性和經濟性：旨在成為最具成本效益的GPU 雲，可將AI/ML 專案成本降低高達90 %。與 IO SDK 整合：透過無縫整合增強 AI 專案效能，創造統一的高效能環境。全球覆蓋：分散式 GPU 資源，優化機器學習服務和推理，類似 CDN。 RAY 框架支援：使用 RAY 分散式運算框架進行可擴充的 Python 應用程式開發。獨家功能：提供 OpenAI ChatGPT 插件的私人存取權限，方便部署訓練叢集。加密挖礦創新：透過支援機器學習和人工智慧生態系統，尋求革新加密挖礦。
3.2 IO Worker
IO Worker 旨在為WebApp 使用者簡化和最佳化供應作業。這包括用戶帳戶管理、即時活動監控、溫度和功耗追蹤、安裝支援、錢包管理、安全性和盈利能力分析。
亮點：
工作人員主頁：提供即時監控連接設備的儀表板，具有刪除和重新命名設備的功能。設備詳情頁：顯示綜合設備分析，包括流量、連線狀態和工作歷史。收益與獎勵頁：追蹤收益與工作歷史，交易詳情可在 SOLSCAN 上存取。新增設備頁面：簡化設備連接過程，支援快速和簡易的整合。
3.3 IO Explorer
IO Explorer 設計為一個全面的平台，為用戶提供io.net 網路營運的深入洞察，類似於區塊鏈瀏覽器為區塊鏈交易提供透明度。其主要目標是使用戶能夠監控、分析並了解 GPU 雲的詳細信息，確保對網路活動、統計資料和交易的完全可見性，同時保護敏感資訊的隱私。
優點：
瀏覽器首頁：提供有關供應、驗證供應商、活躍硬體數量和即時市場定價的洞察。集群頁：顯示網路中部署的集群的公共訊息，以及即時指標和預訂詳情。設備頁：顯示連接到網路的設備的公共詳情，提供即時數據和交易追蹤。即時叢集監控：提供對叢集狀態、健康和效能的即時洞察，確保使用者獲得最新資訊。
3.4 IO-SDK
IO-SDK 是Io.net 的基礎技術，源自於Ray 技術的一個分支。它使任務能夠並行運行並處理不同語言，與主要的機器學習（ML）框架相容，使得 IO.NET 對於各種運算需求都顯得靈活而有效率。這種設置，加上一套明確定義的技術，確保 IO.NET Portal 能夠滿足當今的需求並適應未來的變化。
多層架構的應用
· 使用者介面：作為使用者的視覺前端，包括公共網站、客戶區域和GPU 提供者區域。設計直覺、使用者友善。
· 安全層：確保系統的完整性和安全，包括網路保護、使用者驗證和活動記錄。
· API 層：作為網站、提供者和內部管理的通訊中心，促進資料交換和操作。
· 後端層：系統的核心，處理叢集 /GPU 管理、客戶互動和自動擴展等操作。
· 資料庫層：儲存和管理數據，主儲存用於結構化數據，快取用於臨時資料。
· 任務層：管理非同步通訊和任務，確保執行和資料流的效率。
· 基礎設施層：基礎設施，包含 GPU 池、編排工具和執行 /ML 任務，配備強大的監控解決方案。
3.5 IO Tunnels
利用反向隧道技術從客戶端創建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，而無需複雜配置。工作流程：IO Worker 連接到中間伺服器（io.net 伺服器）。然後，io.net 伺服器監聽來自 IO Worker 和工程師機器的連接，透過反向隧道促進資料交換。
在io.net 中的應用
工程師透過io.net 伺服器連接到IO Workers，簡化了遠端存取和管理，無需網路配置挑戰。優點：存取便利性：直接存取 IO Workers，消除網路障礙。安全性：確保受保護的通信，維護資料隱私。可擴充性和靈活性：在不同環境中有效管理多個 IO Workers。
3.6 IO Network
IO Network 採用網狀VPN 架構，為antMiner 節點之間提供超低延遲通信。
網狀VPN 網路：
去中心化連通性：與傳統的星型模型不同，網狀VPN 直接連接節點，提供增強的冗餘、容錯能力和負載分配。優點：對節點故障具有強大的抗性，可擴展性強，延遲低，流量分配更優。
io.net 的好處：
直接連線降低延遲，優化應用效能。沒有單點故障，即使單一節點故障網路仍能運作。透過使數據追蹤和分析更具挑戰性，增強用戶隱私。新節點的加入不影響效能。資源共享和處理在節點間更有效率。
4. $IO 代幣
4.1 $IO 代幣的基本架構
1. 固定供應量：
$IO 代幣的最大供應量固定為8 億枚。這個供應量的設置旨在確保代幣價值的穩定性和防止通貨膨脹。
2. 分配與激勵：
初始時，將發放 3 億枚 $IO 代幣。剩餘的 5 億枚代幣將作為獎勵發放給供應者及其股東，這一過程預計將持續 20 年。獎勵按小時釋放，並遵循一種遞減模型（從第一年的 8% 開始，每月減少 1.02%，約每年減少 12%），直至達到 8 億枚的總發行量上限。
3. 銷毀機制：
$IO 採用了程式化的代幣銷毀系統，即利用io.net 從IOG 網路生成的收入購買並銷毀$IO 代幣。銷毀機制會根據 $IO 的價格調整銷毀的數量，以此產生代幣的通貨壓力。
4.2 費用與收益
使用費：
io.net 向使用者和供應商收取多種費用，包括預訂運算能力時的預訂費和支付費用。這些費用的設置旨在維護網路的財務健康並支持 $IO 的市場流通。
支付費用：
對於使用 USDC 支付的，收取 2% 的費用；對於使用 $IO 支付的，則不收取任何費用。
供應商費用：
與使用者類似，供應商在收到付款時也需要支付相應的費用，包括預訂費和支付費用。
4.3 生態系
GPU 租用者（也稱為使用者），例如想要在IOG 網路上購買GPU 運算能力的機器學習工程師。這些工程師可以使用 $IO 來部署 GPU 叢集、雲端遊戲實例，並建立虛幻引擎 5（和類似的）像素流應用程式。用戶還包括希望在 BC8.ai 上進行無伺服器模型推理的個人消費者以及 io.net 未來將託管的數百個應用程式和模型。 GPU 所有者（也稱為供應商），例如獨立資料中心、加密礦場和專業礦工，希望在 IOG 網路上提供未充分利用的 GPU 運算能力並從中獲利。 IO 幣持有者（也稱為社區）參與提供加密經濟安全和激勵措施，以協調各方之間的互利和懲罰，以促進網路的發展和採用。
4.4 具體分配
社群：佔總分配的50%，這部分代幣主要用於獎勵社群成員，激勵平台的參與和成長。研發與生態系統（R&D Ecosystem）：佔 16%，用於支援平台的研發活動和生態系統建設，包括合作夥伴和第三方開發者。初始核心貢獻者（Initial Core Contributors）：佔 11.3%，獎勵那些在平台早期階段做出關鍵貢獻的團隊成員。早期投資者：種子輪（Early Backers: Seed）：佔 12.5%，這部分代幣分配給早期的種子投資者，以獎勵他們對計畫初期的信任與資金支持。早期投資者：A 輪（Early Backers: Series A）：佔 10.2%，分配給 A 輪投資者，以回報他們在專案發展較早階段的資金和資源投入。
4.5 減半機轉
2024 年至2025 年：在這兩年中，每年釋放6,000,000 枚$IO 代幣。 2026 年至 2027 年：從 2026 年開始，每年的釋出量減半至 3,000,000 枚 $IO 代幣。 2028 年至 2029 年：釋出量持續減半，每年釋出 1,500,000 枚 $IO 代幣。
5. 團隊/ 合作/ 融資狀況
io.net 擁有多元化的技能和經驗的領導團隊，他們在技術領域擁有數十年的經驗，為公司的成功做出了貢獻。
Tory Green 是 io.net 營運官，先前是 Hum Capital 營運長、Fox Mobile Group 企業發展與策略總監。
Ahmad Shadid 是 io.net 創辦人兼首席執行官，先前是 WhalesTrader 量化系統工程師。
Garrison Yang 是 io.net 首席策略長兼首席行銷官，先前是 Ava Labs 成長與策略副總裁。他畢業於加州大學聖塔芭芭拉分校環境健康工程。
今年三月，io .net 獲得了3000 萬美元的A 輪融資，該輪融資由Hack VC 領投，Multicoin Capital、6th Man Ventures、M13、Delphi Digital、Solana Labs、Aptos Labs、Foresight Ventures、Longhash、SevenX、ArkStream、Aptos Labs、Foresight Ventures、Longhash、SevenX、ArkStream、Animoca Brands 、Continue Capital、MH Ventures 和OKX，以及包括Solana 創辦人Anatoly Yakovenk、Aptos 創辦人Mo Shaikh 和Avery Ching、Animoca Brands 的Yat Siu 以及Perlone Capital 的Jin Kang 在內的產業領袖參投。
6. 專案評估
6.1 賽道分析
io.net 是一個基於Solana 區塊鏈的去中心化運算網絡，專注於透過整合未充分利用的GPU 資源來提供強大的運算能力。這項項目主要處於以下幾個賽道領域：
1. 去中心化計算（Decentralized Computing）
io.net建構了一個去中心化的實體基礎設施網路（Depin），利用來自不同來源（如獨立資料中心、加密礦工）的GPU 資源。這種去中心化的方法旨在優化運算資源的利用，降低成本，同時提高可近性和靈活性。
2. 雲端運算（Cloud Computing）
儘管io.net 採用去中心化的方法，但它提供的服務與傳統雲端運算類似，如GPU 叢集管理和機器學習任務的擴展能力。 io.net 的目標是創造一個類似於傳統雲端服務的體驗，但利用去中心化網路的優勢來提供更有效率、成本低廉的解決方案。
3. 區塊鏈技術應用（Blockchain Applications）
作為一個基於區塊鏈技術的項目，io.net 利用區塊鏈的特性，如安全性和透明性，來管理網路中的資源和交易。
與io.net 在功能和目標上相似的項目包括：
Golem：也是一個去中心化的計算網絡，用戶可以租用或出租未使用的計算資源。 Golem 致力於創建一個全球的超級電腦。 Render：利用去中心化網路來提供圖形渲染服務。 Render 透過區塊鏈技術，使內容創作者可以存取更多的 GPU 資源，從而加速渲染過程。 iExec RLC：這個專案創造了一個去中心化的市場，讓使用者可以出租他們的運算資源。 iExec 透過區塊鏈技術支援各種類型的應用，包括資料密集型應用和機器學習工作負載。
6.2 專案優勢
可擴展性：io.net 專門設計了高度可擴展的平台，以滿足客戶的頻寬需求，並使團隊能夠在GPU 網路上輕鬆擴展工作負載，無需大規模調整。批次推理與模型服務：平台支援資料批次上的平行化推理，允許機器學習團隊在分散式 GPU 網路上部署工作流程。
並行訓練：為了克服記憶體限制和順序工作流程，io.net 利用分散式運算庫在多個裝置上並行化訓練任務。平行超參數調整：利用超參數調整實驗的固有並行性，io.net 優化了調度和搜尋模式。強化學習 (RL)：利用開源的強化學習庫，io.net 支援高度分散的 RL 工作負載，並提供簡單的 API。
即時可存取性：與傳統雲端服務的長時間部署不同，io.net Cloud 提供即時存取GPU 供應，使用戶能夠在幾秒鐘內啟動他們的項目。
成本效率：io.net 設計為一個經濟實惠的平台，適合不同類別的使用者。目前，該平台的成本效率比競爭服務高出約 90%，為機器學習專案提供了顯著的節省。
高安全性和可靠性：平台承諾提供一流的安全性、可靠性和技術支持，確保機器學習任務的安全和穩定環境。實施的便利性：io.net Cloud 消除了建置和管理基礎架構的複雜性，使任何開發者和組織都能無縫開發和擴展 AI 應用。
6.3 專案挑戰
1. 技術複雜度與使用者採用</ strong>
挑戰：雖然去中心化運算提供了顯著的成本和效率優勢，但其技術的複雜性可能對非技術使用者構成較大的入門障礙。使用者需要理解如何操作分散式網絡，以及如何有效地利用分散式資源。影響：這可能限制了平台的廣泛採用，特別是在那些對區塊鏈和分散式運算不太熟悉的使用者群體中。
2. 網路安全與資料隱私
挑戰：儘管區塊鏈提供了增強的安全和透明性，去中心化網路的開放性可能使其更容易受到網路攻擊和資料外洩的威脅。影響：這需要 io.net 持續強化其安全措施，確保使用者資料和運算任務的保密性和完整性，這是維護使用者信任和平台聲譽的關鍵。
3. 性能與可靠性
挑戰：雖然io.net 力圖透過去中心化的資源提供高效率的運算服務，但在不同的地理位置和不同品質的硬體資源之間協調，可能會帶來效能和可靠性方面的挑戰。影響：任何因硬體不匹配或網路延遲引發的效能問題都可能影響客戶滿意度和平台的整體效果。
4. 規模的可擴展性
挑戰：儘管io.net 設計了高度可擴展的網絡，實際操作中要有效管理和擴展全球範圍內的分散資源，仍是一項巨大的技術挑戰。影響：這需要持續的技術創新和管理改進，以保持網路在快速增長的用戶和運算需求面前的穩定和回應速度。
5. 競爭與市場接受度
挑戰：io.net 在區塊鏈和去中心化計算市場中並非沒有競爭。其他平台如 Golem、Render 和 iExec 也在提供類似的服務，且市場的快速變化可能會迅速改變競爭態勢。影響：為了保持競爭力，io.net 需要不斷創新並提高其服務的獨特性和價值，以吸引和維持使用者。
7. 結語
總而言之，io.net 以其創新的去中心化計算網路和基於區塊鏈的架構，在現代雲端運算領域中樹立了新的標竿。透過聚合全球範圍內未充分利用的 GPU 資源，io.net 為機器學習和人工智慧應用提供了前所未有的運算能力、靈活性和成本效率。這個平台不僅使得大規模機器學習專案的部署變得更加快速和經濟，同時也為各類使用者提供了強大的安全保障和可擴展的解決方案。
面對技術複雜性、網路安全、效能穩定性以及市場競爭等挑戰，如果IO.Net 能夠克服挑戰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 時代存取和利用運算能力的方式。然而，與任何新興技術一樣，重要的是要意識到其長期成功將取決於持續開發、採用及其駕馭基於區塊鏈的基礎設施不斷發展的格局的能力。
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免責聲明：本文內容僅供參考，投資人應獨立判斷，審慎投資，並自負風險，本文不提供或嘗試遊說觀眾做交易或投資之依據。
