1. Giới thiệu dự án
io.net là một hệ thống GPU phân phối dựa trên Solana, Render, Ray, và Filecoin, nhằm giải quyết thách thức về tính toán trong lĩnh vực AI và học máy bằng cách sử dụng tài nguyên GPU phân phối.
io.net giải quyết vấn đề tài nguyên tính toán không đủ bằng cách tích hợp các tài nguyên tính toán chưa được tận dụng, như các trung tâm tính toán độc lập, các nhà khai thác tiền điện tử, GPU dư thừa từ các dự án tiền điện tử như Filecoin và Render, giúp các kỹ sư có được khả năng tính toán lớn trong một hệ thống dễ tiếp cận, tùy chỉnh và chi phí thấp.
Ngoài ra, io.net giới thiệu mạng cơ sở hạ tầng vật lý phân phối (depin), kết hợp tài nguyên từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, cho phép các kỹ sư có được khả năng tính toán lớn một cách tùy chỉnh, hiệu quả chi phí và dễ thực hiện.
io cloud hiện đã có hơn 95.000 GPU và hơn 1.000 CPU, hỗ trợ triển khai nhanh chóng, lựa chọn phần cứng, vị trí địa lý và cung cấp quy trình thanh toán minh bạch.
2. Cơ chế cốt lõi
2.1 Tích hợp tài nguyên tập trung
Tính năng tích hợp tài nguyên phi tập trung của io.net là một trong những tính năng cốt lõi của nó, cho phép nền tảng sử dụng tài nguyên GPU phân phối trên toàn cầu để cung cấp hỗ trợ tính toán cần thiết cho các nhiệm vụ AI và học máy. Mục tiêu của chiến lược tích hợp tài nguyên này là tối ưu hóa sử dụng tài nguyên, giảm chi phí và cung cấp khả năng truy cập rộng hơn.
Chi tiết giới thiệu như sau:
2.1.1 Ưu điểm
Hiệu quả chi phí: Bằng cách tận dụng các tài nguyên GPU chưa được tận dụng trên thị trường, io.net có thể cung cấp khả năng tính toán với chi phí thấp hơn so với các dịch vụ đám mây truyền thống. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng AI dựa trên dữ liệu vì chúng thường yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán và có thể tốn kém nếu sử dụng phương pháp truyền thống. Khả năng mở rộng và linh hoạt: mô hình phi tập trung cho phép io.net dễ dàng mở rộng kho tài nguyên của nó mà không cần phụ thuộc vào một nhà cung cấp hoặc trung tâm dữ liệu duy nhất. Mô hình này cung cấp cho người dùng sự linh hoạt để lựa chọn tài nguyên phù hợp nhất với nhu cầu của nhiệm vụ của họ.
2.1.2 Cách hoạt động
Nguồn đa dạng: io.net tập hợp GPU tài nguyên từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm trung tâm dữ liệu độc lập, cá nhân khai thác tiền tệ điện tử, cũng như tài nguyên dư thừa tham gia vào các dự án tiền tệ điện tử khác như Filecoin và Render. Thực hiện công nghệ: nền tảng sử dụng công nghệ blockchain để theo dõi và quản lý những tài nguyên này, đảm bảo phân bổ tài nguyên minh bạch và công bằng. Công nghệ blockchain cũng giúp tự động hóa thanh toán và phân bổ khuyến khích cho người dùng đóng góp khả năng tính toán bổ sung cho mạng.
2.1.3 Các bước cụ thể
Phát hiện và đăng ký tài nguyên: Người cung cấp tài nguyên (như chủ sở hữu GPU) đăng ký thiết bị của họ vào nền tảng io.net. Nền tảng sẽ xác minh hiệu suất và độ tin cậy của những tài nguyên này, đảm bảo chúng đáp ứng tiêu chuẩn và nhu cầu cụ thể. Tầm chung tài nguyên: Những tài nguyên đã được xác minh được đưa vào bể tài nguyên toàn cầu, có thể được người dùng nền tảng thuê. Phân phối và quản lý tài nguyên thông qua hợp đồng thông minh tự động thực hiện, đảm bảo quá trình xử lý minh bạch và hiệu quả. Phân bổ tài nguyên động: Khi người dùng khởi động nhiệm vụ tính toán, nền tảng phân bổ tài nguyên động dựa trên nhu cầu của nhiệm vụ (như khả năng tính toán, bộ nhớ, băng thông mạng, v.v.). Phân bổ tài nguyên xem xét hiệu quả chi phí và vị trí địa lý, tối ưu hóa tốc độ và chi phí thực hiện nhiệm vụ.
2.2 Hệ thống kinh tế đôi mã
Hệ thống kinh tế đôi mã của io.net là một trong những đặc điểm cốt lõi của mạng blockchain của nó, được thiết kế để khuyến khích người tham gia vào mạng và đảm bảo hiệu quả và khả năng bền vững của nền tảng hoạt động. Hệ thống này bao gồm hai loại mã: $IO và $IOSD, mỗi loại mã đều đóng vai trò duy nhất. Sau đây là một mô tả chi tiết về cấu trúc và chức năng của hệ thống kinh tế này.
2.2.1 Mã $IO
$IO là mã chức năng chính của nền tảng io.net, được sử dụng cho nhiều giao dịch và hoạt động trên mạng. Các mục đích chính của nó bao gồm:
Thanh toán và phí: Người dùng sử dụng $IO để thanh toán chi phí thuê tài nguyên tính toán, bao gồm phí sử dụng GPU. Ngoài ra, $IO cũng được sử dụng để thanh toán các dịch vụ và phí trên mạng. Khích lệ tài nguyên: Phát hành mã $IO như một phần thưởng cho những người cung cấp khả năng tính toán GPU hoặc tham gia vào việc bảo trì mạng, khuyến khích họ tiếp tục đóng góp tài nguyên. Quản trị: Người nắm giữ mã $IO có thể tham gia vào quyết định quản trị nền tảng io.net, bao gồm quyền biểu quyết, ảnh hưởng đến hướng phát triển và điều chỉnh chính sách trong tương lai của nền tảng.
2.2.2 $IOSD Token
$IOSD là một stablecoin được liên kết với đô la Mỹ, nhằm cung cấp một phương tiện lưu trữ giá trị và giao dịch ổn định cho nền tảng io.net. Các chức năng chính bao gồm:
Giá trị ổn định: Giá trị của $IOSD được cố định liên kết với đô la Mỹ theo tỷ lệ 1:1, cung cấp cho người dùng một phương thức thanh toán tránh khỏi biến động của thị trường tiền mã hóa. Giao dịch dễ dàng: Người dùng có thể sử dụng $IOSD để thanh toán các chi phí trên nền tảng, như chi phí tài nguyên tính toán, đảm bảo tính ổn định và khả năng dự đoán về giá trị trong giao dịch. Thanh toán chi phí: Một số hoạt động mạng hoặc chi phí giao dịch có thể được thanh toán bằng $IOSD, từ đó đơn giản hóa quá trình thanh toán chi phí.
2.2.3 Cơ chế hoạt động của hệ thống double token
Hệ thống double token của io.net tương tác với nhau thông qua một số cách sau đây, để hỗ trợ vận hành và tăng trưởng của mạng:
Khuyến khích nhà cung cấp tài nguyên: Nhà cung cấp tài nguyên (như chủ sở hữu GPU) nhận được token $IO như phần thưởng khi đóng góp thiết bị của mình vào mạng. Những token này có thể được sử dụng để mua thêm tài nguyên tính toán hoặc được giao dịch trên thị trường. Thanh toán chi phí: Người dùng thanh toán chi phí sử dụng tài nguyên tính toán bằng $IO hoặc $IOSD. Lựa chọn $IOSD có thể tránh rủi ro từ biến động của tiền mã hóa. Khuyến khích hoạt động kinh tế: Thông qua lưu thông và sử dụng của $IO và $IOSD, nền tảng io.net có thể kích thích hoạt động kinh tế, tăng cường lưu lượng và tham gia của mạng. Tham gia quản trị: Token $IO cũng đóng vai trò là token quản trị, cho phép người nắm giữ tham gia vào quá trình quản trị của nền tảng, như đề xuất và bỏ phiếu quyết định.
2.3 Phân bổ tài nguyên động và lập lịch
Phân bổ tài nguyên động và lập lịch của io.net là một trong những tính năng cốt lõi của nền tảng này, với trọng tâm là quản lý và tối ưu hóa sử dụng tài nguyên tính toán một cách hiệu quả, đáp ứng nhu cầu tính toán đa dạng của người dùng. Hệ thống này đảm bảo các tác vụ tính toán được thực hiện trên tài nguyên phù hợp nhất, đồng thời tối đa hóa tỷ lệ sử dụng và hiệu suất của tài nguyên thông qua cách thông minh và tự động.
Đây là các khía cạnh chi tiết về cơ chế này:
2.3.1 Cơ chế phân bổ tài nguyên động
1. Nhận diện và phân loại tài nguyên:
Khi nhà cung cấp tài nguyên kết nối GPU hoặc các tài nguyên tính toán khác vào nền tảng io.net, hệ thống đầu tiên xác nhận và phân loại những tài nguyên này. Điều này bao gồm việc đánh giá các chỉ số hiệu suất như tốc độ xử lý, dung lượng bộ nhớ, băng thông mạng, v.v. Các tài nguyên này sau đó được đánh dấu và lưu trữ, để được phân bổ động態 dựa trên nhu cầu của các nhiệm vụ khác nhau.
2. Khớp nhu cầu:
Khi người dùng gửi nhiệm vụ tính toán đến io.net, cần chỉ định các yêu cầu của nhiệm vụ, như khả năng tính toán cần thiết, kích thước bộ nhớ, giới hạn ngân sách, v.v. Hệ thống điều phối của nền tảng sẽ phân tích những yêu cầu này và chọn ra các tài nguyên phù hợp từ nguồn tài nguyên.
3. Thuật toán điều phối thông minh:
Áp dụng thuật toán cấp cao để tự động khớp tài nguyên phù hợp nhất với nhiệm vụ đã gửi. Các thuật toán này xem xét hiệu suất, hiệu quả chi phí, vị trí địa lý (để giảm bớt độ trễ) và các sở thích đặc biệt của người dùng. Hệ thống điều phối cũng theo dõi tình trạng thực tế của tài nguyên, như khả dụng và tải trọng, để điều chỉnh động態 phân bổ tài nguyên.
2.3.2 Điều phối và thực hiện
1. Hàng đợi nhiệm vụ và quản lý ưu tiên:
Tất cả các nhiệm vụ được xếp hàng theo ưu tiên và thời gian gửi. Hệ thống xử lý hàng đợi nhiệm vụ dựa trên quy tắc ưu tiên được thiết lập trước hoặc điều chỉnh động態. Nhiệm vụ khẩn cấp hoặc ưu tiên cao có thể nhận được phản hồi nhanh chóng, trong khi các nhiệm vụ dài hạn hoặc nhạy cảm với chi phí có thể được thực hiện vào thời điểm chi phí thấp.
2. Khả năng chịu lỗi và cân bằng tải:
Hệ thống phân bổ tài nguyên động態 bao gồm cơ chế chịu lỗi, đảm bảo rằng ngay cả khi một số tài nguyên xảy ra sự cố, các nhiệm vụ vẫn có thể di chuyển trơn tru平滑 đến các tài nguyên khỏe mạnh khác để tiếp tục thực hiện. Công nghệ cân bằng tải đảm bảo không có tài nguyên đơn lẻ bị tải quá, bằng cách phân bổ hợp lý tải nhiệm vụ để tối ưu hóa hiệu suất của toàn mạng.
3. Giám sát và điều chỉnh:
Hệ thống liên tục giám sát tình trạng thực hiện của tất cả các nhiệm vụ và tình trạng hoạt động của tài nguyên. Điều này bao gồm phân tích thực시간 tiến độ nhiệm vụ, tài nguyên tiêu thụ và các chỉ số hiệu suất quan trọng khác. Dựa trên những dữ liệu này, hệ thống có thể tự động điều chỉnh lại phân bổ tài nguyên, tối ưu hóa hiệu suất thực hiện nhiệm vụ và hiệu suất sử dụng tài nguyên.
2.3.3 Giao tiếp người dùng và phản hồi
Giao diện người dùng minh bạch: io.net cung cấp một giao diện người dùng trực quan, người dùng có thể dễ dàng gửi nhiệm vụ, xem trạng thái nhiệm vụ, điều chỉnh yêu cầu hoặc ưu tiên. Cơ chế phản hồi: người dùng có thể cung cấp phản hồi về kết quả thực hiện nhiệm vụ, hệ thống điều chỉnh chiến lược phân bổ tài nguyên cho nhiệm vụ trong tương lai dựa trên phản hồi, nhằm đáp ứng nhu cầu người dùng tốt hơn.
3. Kiến trúc hệ thống
3.1 IO Cloud
IO Cloud được thiết kế để đơn giản hóa việc triển khai và quản lý cụm GPU phi tập trung, cung cấp truy cập đến tài nguyên GPU có khả năng mở rộng và linh hoạt cho kỹ sư học máy và nhà phát triển mà không cần đầu tư phần cứng lớn. Nền tảng này cung cấp trải nghiệm tương tự như dịch vụ đám mây truyền thống, nhưng với lợi thế của mạng phi tập trung.
Điểm nổi bật:
Khả năng mở rộng và tính kinh tế: Được thiết kế để trở thành dịch vụ đám mây GPU có giá thành hiệu quả nhất, có thể giảm chi phí cho các dự án AI/ML lên đến 90%. Tích hợp với IO SDK: Tăng cường hiệu suất của dự án AI thông qua tích hợp trơn tru, tạo ra môi trường hiệu suất cao thống nhất. Phủ盖子 toàn cầu: Tài nguyên GPU phân tán, tối ưu hóa dịch vụ học máy và suy luận, tương tự như CDN. Hỗ trợ khung RAY: Phát triển ứng dụng Python có khả năng mở rộng bằng khung tính toán phân tán RAY. Tính năng độc quyền: Cung cấp quyền truy cập riêng tư vào plugin OpenAI ChatGPT, thuận tiện cho triển khai cụm huấn luyện.
3.2 IO Worker
IO Worker được thiết kế để đơn giản hóa và tối ưu hóa hoạt động cung cấp cho người dùng WebApp. Bao gồm quản lý tài khoản người dùng, theo dõi hoạt động thực thời, theo dõi nhiệt độ và tiêu thụ năng lượng, hỗ trợ cài đặt, quản lý ví, an ninh và phân tích khả năng sinh lợi.
Điểm nổi bật:
Trang chủ của nhân viên: Cung cấp bảng điều khiển theo dõi thiết bị kết nối thực thời, có khả năng xóa và đổi tên thiết bị. Trang chi tiết thiết bị: Hiển thị phân tích tổng hợp của thiết bị, bao gồm lưu lượng, trạng thái kết nối và lịch sử làm việc. Trang thu nhập và phần thưởng: Theo dõi thu nhập và lịch sử làm việc, chi tiết giao dịch có thể truy cập trên SOLSCAN. Trang thêm thiết bị mới: Đơn giản hóa quá trình kết nối thiết bị, hỗ trợ tích hợp nhanh chóng và dễ dàng.
3.3 IO Explorer
IO Explorer được thiết kế như một nền tảng toàn diện, cung cấp cho người dùng cái nhìn sâu sắc vào hoạt động của mạng io.net, tương tự như trình duyệt blockchain cung cấp độ minh bạch cho các giao dịch blockchain. Mục tiêu chính của nó là cho phép người dùng theo dõi, phân tích và hiểu chi tiết về đám mây GPU, đảm bảo tính khả kiến hoàn toàn đối với các hoạt động mạng, thống kê và giao dịch, đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của thông tin nhạy cảm.
Ưu điểm:
Trang chủ trình duyệt: Cung cấp cái nhìn sâu sắc về cung cấp, nhà cung cấp xác nhận, số lượng phần cứng hoạt động và giá thị trường thời gian thực. Trang cụm: Hiển thị thông tin công khai của các cụm được triển khai trong mạng, cùng với chỉ số thời gian thực và chi tiết đặt chỗ. Trang thiết bị: Hiển thị chi tiết công khai của các thiết bị kết nối với mạng, cung cấp dữ liệu thời gian thực và theo dõi giao dịch. Giám sát cụm thời gian thực: Cung cấp cái nhìn ngay lập tức về tình trạng, sức khỏe và hiệu suất cụm, đảm bảo người dùng nhận được thông tin mới nhất.
3.4 IO-SDK
IO-SDK là công nghệ cơ sở của Io.net, xuất phát từ một nhánh của công nghệ Ray. Nó cho phép các nhiệm vụ chạy song song và xử lý ngôn ngữ khác nhau, tương thích với các khung học máy chính, làm cho IO.NET linh hoạt và hiệu quả cho nhiều nhu cầu tính toán khác nhau. Thiết lập này, kết hợp với một bộ kỹ thuật định nghĩa rõ ràng, đảm bảo rằng IO.NET Portal có thể đáp ứng nhu cầu của hiện tại và thích nghi với những thay đổi trong tương lai.
Áp dụng kiến trúc nhiều lớp
· Giao diện người dùng: Là phần trước mắt trực quan của người dùng, bao gồm trang web công khai, khu vực khách hàng và khu vực nhà cung cấp GPU. Thiết kế trực quan, thân thiện với người dùng.
· Lớp bảo mật: Đảm bảo tính toàn vẹn và an ninh của hệ thống, bao gồm bảo vệ mạng, xác thực người dùng và ghi lại hoạt động.
· Lớp API: Là trung tâm통 tin của trang web, nhà cung cấp và quản lý nội bộ, xúc tiến trao đổi dữ liệu và hoạt động.
· Lớp hậu端: Lõi của hệ thống, xử lý các hoạt động như quản lý cụm / GPU, tương tác khách hàng và mở rộng tự động.
· Lớp cơ sở dữ liệu: Lưu trữ và quản lý dữ liệu, lưu trữ chính sử dụng cho dữ liệu có cấu trúc, bộ đệm sử dụng cho dữ liệu tạm thời.
· Lớp nhiệm vụ: Quản lý thông tin liên lạc bất đồng bộ và nhiệm vụ, đảm bảo hiệu quả thực thi và luồng dữ liệu.
· Lớp cơ sở hạ tầng: Cơ sở hạ tầng, bao gồm nhóm GPU, công cụ tổ chức và thực hiện / nhiệm vụ học máy, được trang bị với giải pháp giám sát mạnh mẽ.
Sử dụng công nghệ đường hầm ngược từ phía máy khách để tạo kết nối an toàn đến máy chủ từ xa, cho phép các kỹ sư truy cập từ xa mà không cần cấu hình phức tạp. Quá trình làm việc: IO Worker kết nối đến máy chủ trung gian (máy chủ io.net). Sau đó, máy chủ io.net lắng nghe các kết nối từ IO Worker và máy của kỹ sư, thúc đẩy trao đổi dữ liệu thông qua đường hầm ngược.
Ứng dụng trong io.net:
Các kỹ sư kết nối đến IO Workers thông qua máy chủ io.net, đơn giản hóa truy cập và quản lý từ xa, không cần thách thức cấu hình mạng. Ưu điểm: Tiện ích truy cập: truy cập trực tiếp vào IO Workers, loại bỏ rào cản mạng. An ninh: đảm bảo thông tin được bảo vệ, duy trì quyền riêng tư dữ liệu. Khả năng mở rộng và linh hoạt: quản lý nhiều IO Workers hiệu quả trong các môi trường khác nhau.
3.6 IO Network
IO Network áp dụng kiến trúc VPN dạng mạng lưới, cung cấp thông tin trễ thấp cho các nút antMiner.
Mạng VPN dạng lưới:
Kết nối phi tập trung: khác với mô hình sao truyền thống, VPN dạng lưới kết nối trực tiếp các nút, cung cấp khả năng dư thừa, khả năng chịu lỗi và phân phối tải được tăng cường. Ưu điểm: Khả năng chịu lỗi mạnh mẽ, khả năng mở rộng tốt, trễ thấp, phân phối lưu lượng tốt hơn.
Lợi ích của io.net:
Kết nối trực tiếp giảm trễ, tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng. Không có điểm lỗi đơn, ngay cả khi một nút bị lỗi, mạng vẫn hoạt động. Tăng cường quyền riêng tư người dùng bằng cách làm cho theo dõi và phân tích dữ liệu trở nên khó khăn. Sự gia nhập của các nút mới không ảnh hưởng đến hiệu suất. Tài nguyên và xử lý được chia sẻ và thực hiện hiệu quả hơn giữa các nút.
4. $IO Token
4.1 Khung cơ bản của $IO Token
1. Khoảng cung cấp cố định:
Khoảng cung cấp tối đa của $IO Token được cố định là 800 triệu đồng. Thiết lập này nhằm đảm bảo sự ổn định giá trị của token và ngăn chặn lạm phát.
2. Phân phối và khuyến khích:
Ban đầu, sẽ phát hành 300 triệu $IO Token. 500 triệu token còn lại sẽ được phát hành như phần thưởng cho nhà cung cấp và cổ đông của họ, quá trình này dự kiến sẽ kéo dài 20 năm. Phần thưởng được phát hành theo giờ và tuân theo một mô hình giảm dần (bắt đầu từ 8% trong năm đầu tiên, giảm 1,02% mỗi tháng, tương đương với giảm khoảng 12% mỗi năm), cho đến khi đạt tới giới hạn tổng phát hành là 800 triệu đồng.
3. Cơ chế hủy token:
$IO áp dụng hệ thống hủy token theo chương trình, tức là sử dụng io.net để mua và hủy token $IO từ thu nhập của mạng IOG. Cơ chế hủy token sẽ điều chỉnh số lượng hủy dựa trên giá cả của $IO, tạo ra áp lực deflator cho token.
4.2 Phí và lợi nhuận
Phí sử dụng:
io.net thu nhiều loại phí từ người dùng và nhà cung cấp, bao gồm phí đặt cọc và phí thanh toán khi đặt cọc khả năng tính toán. Thiết lập các phí này nhằm duy trì sức khỏe tài chính của mạng và hỗ trợ lưu thông thị trường của $IO.
Phí thanh toán:
Đối với việc thanh toán bằng USDC, sẽ thu 2% phí; đối với việc thanh toán bằng $IO, không thu bất kỳ phí nào.
Phí nhà cung cấp:
Tương tự như người dùng, nhà cung cấp cũng phải thanh toán các khoản phí tương ứng, bao gồm phí đặt cọc và phí thanh toán khi nhận thanh toán.
4.3 Hệ sinh thái
Người thuê GPU (cũng gọi là người dùng), ví dụ như các kỹ sư học máy muốn mua khả năng tính toán GPU trên mạng IOG. Các kỹ sư này có thể sử dụng $IO để triển khai cụm GPU, các phiên bản trò chơi đám mây và xây dựng ứng dụng luồng pixel Unreal Engine 5 (và tương tự). Người dùng cũng bao gồm cá nhân muốn thực hiện suy luận mô hình phi máy chủ trên BC8.ai cũng như hàng trăm ứng dụng và mô hình sẽ được io.net lưu trữ trong tương lai. Chủ sở hữu GPU (cũng gọi là nhà cung cấp), ví dụ như các trung tâm dữ liệu độc lập, mỏ mã hóa và các thợ mỏ chuyên nghiệp, muốn cung cấp khả năng tính toán GPU chưa được tận dụng trên mạng IOG và kiếm lợi nhuận từ đó. Người nắm giữ IO (cũng gọi là cộng đồng) tham gia cung cấp an ninh kinh tế mật mã và khuyến khích để điều phối lợi ích và trừng phạt giữa các bên, nhằm thúc đẩy sự phát triển và áp dụng của mạng.
4.4 Phân bổ cụ thể
Cộng đồng: chiếm 50% tổng phân phối, phần token này chủ yếu được sử dụng để thưởng cho các thành viên của cộng đồng, khuyến khích sự tham gia và tăng trưởng của nền tảng. Nghiên cứu và phát triển hệ sinh thái (R&D Ecosystem): chiếm 16%, được sử dụng để hỗ trợ các hoạt động nghiên cứu và phát triển của nền tảng cùng với việc xây dựng hệ sinh thái, bao gồm các đối tác và nhà phát triển bên thứ ba. Những người đóng góp cốt lõi ban đầu (Initial Core Contributors): chiếm 11,3%, thưởng cho những thành viên đã đóng góp quan trọng vào giai đoạn đầu tiên của nền tảng. Nhà đầu tư ban đầu: VòngSeeder (Early Backers: Seed): chiếm 12,5%, phần token này được phân bổ cho những nhà đầu tư ban đầu, nhằm thưởng cho sự tin tưởng và hỗ trợ tài chính ban đầu của họ cho dự án. Nhà đầu tư ban đầu: Vòng A (Early Backers: Series A): chiếm 10,2%, phân bổ cho nhà đầu tư vòng A, để trả về cho họ sự đầu tư tài chính và tài nguyên vào giai đoạn đầu tiên của sự phát triển của dự án.
4.5 Cơ chế giảm bán
Từ 2024 đến 2025: Trong hai năm này, mỗi năm sẽ phát hành 6.000.000 token $IO. Từ 2026 đến 2027: Bắt đầu từ năm 2026, số lượng phát hành mỗi năm được giảm bán xuống 3.000.000 token $IO. Từ 2028 đến 2029: Số lượng phát hành tiếp tục giảm bán, mỗi năm phát hành 1.500.000 token $IO.
5. Đội ngũ / Hợp tác / Tình hình tài chính
io.net có một đội ngũ lãnh đạo đa dạng về kỹ năng và kinh nghiệm, họ có nhiều thập kỷ trong lĩnh vực công nghệ và đã đóng góp vào thành công của công ty.
Tory Green là Giám đốc vận hành của io.net, trước đây là Giám đốc vận hành của Hum Capital, Giám đốc phát triển và chiến lược của Fox Mobile Group.
Ahmad Shadid là người sáng lập và Giám đốc điều hành của io.net, trước đây là kỹ sư hệ thống lượng hóa WhalesTrader.
Garrison Yang là Giám đốc chiến lược và Giám đốc tiếp thị của io.net, trước đây là Phó tổng giám đốc tăng trưởng và chiến lược của Ava Labs. Ông tốt nghiệp chuyên ngành An toàn môi trường từ Đại học California, Santa Barbara.
Năm tháng ba năm nay, io.net đã nhận được 30 triệu đô la Mỹ từ vòng融资 A, được Hack VC dẫn đầu, cùng các nhà đầu tư như Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, Continue Capital, MH Ventures và OKX, cũng như các nhà lãnh đạo ngành như Anatoly Yakovenk – người sáng lập của Solana, Mo Shaikh – người sáng lập của Aptos, Avery Ching, Yat Siu từ Animoca Brands và Jin Kang từ Perlone Capital.
6. Đánh giá dự án
6.1 Phân tích thị trường
io.net là một mạng lưới tính toán phi tập trung dựa trên blockchain Solana, tập trung vào việc cung cấp khả năng tính toán mạnh mẽ bằng cách tích hợp các tài nguyên GPU chưa được tận dụng. Dự án này chủ yếu hoạt động trong các lĩnh vực sau:
1. Tính toán phi tập trung (Decentralized Computing)
io.net đã xây dựng một mạng lưới cơ sở vật chất phi tập trung (Depin), sử dụng các tài nguyên GPU từ nhiều nguồn khác nhau (như trung tâm dữ liệu độc lập, các nhà khai thác mã hóa). Phương pháp phi tập trung này nhằm tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên tính toán, giảm chi phí, đồng thời nâng cao khả năng truy cập và linh hoạt.
2. Tính toán đám mây (Cloud Computing)
Mặc dù io.net áp dụng phương pháp phi tập trung, nhưng dịch vụ mà nó cung cấp tương tự như tính toán đám mây truyền thống, như quản lý cụm GPU và khả năng mở rộng các tác vụ học máy. Mục tiêu của io.net là tạo ra một trải nghiệm tương tự như dịch vụ đám mây truyền thống, nhưng tận dụng lợi thế của mạng lưới phi tập trung để cung cấp các giải pháp hiệu quả hơn và chi phí thấp hơn.
3. Ứng dụng công nghệ blockchain (Blockchain Applications)
Là một dự án dựa trên công nghệ blockchain, io.net sử dụng các tính chất của blockchain, như an ninh và minh bạch, để quản lý tài nguyên và giao dịch trong mạng lưới.
Các dự án tương tự như io.net về chức năng và mục tiêu bao gồm:
Golem: cũng là một mạng lưới tính toán phi tập trung, người dùng có thể thuê hoặc cho thuê tài nguyên tính toán không sử dụng. Golem nhắm tới việc tạo ra một siêu máy tính toàn cầu. Render: sử dụng mạng lưới phi tập trung để cung cấp dịch vụ render đồ họa. Render thông qua công nghệ blockchain, cho phép nhà sáng tạo nội dung truy cập nhiều nguồn lực GPU hơn, từ đó tăng tốc quá trình render. iExec RLC: dự án này đã tạo ra một thị trường phi tập trung, cho phép người dùng thuê ra tài nguyên tính toán của họ. iExec hỗ trợ các ứng dụng nhiều loại thông qua công nghệ blockchain, bao gồm các ứng dụng dữ liệu nặng và tải công việc học máy.
6.2 Ưu điểm của dự án
Khả năng mở rộng: io.net được thiết kế đặc biệt để có một nền tảng có khả năng mở rộng cao, đáp ứng nhu cầu băng thông của khách hàng và cho phép các nhóm dễ dàng mở rộng tải công việc trên mạng lưới GPU, mà không cần điều chỉnh quy mô lớn. Lập luận song song trên lô dữ liệu: nền tảng hỗ trợ phân tách lập luận trên các lô dữ liệu, cho phép các nhóm học máy triển khai luồng công việc trên mạng lưới GPU phân tán.
Luyện tập song song: để vượt qua giới hạn bộ nhớ và luồng công việc tuần tự, io.net sử dụng thư viện tính toán phân tán để phân tách các nhiệm vụ huấn luyện trên nhiều thiết bị. Điều chỉnh siêu tham số song song: tận dụng tính song song của các thí nghiệm điều chỉnh siêu tham số, io.net tối ưu hóa lịch trình và mô hình tìm kiếm. Học tăng cường (RL): sử dụng các thư viện học tăng cường nguồn mở, io.net hỗ trợ các tải công việc RL phân tán cao và cung cấp một API đơn giản.
Khả năng truy cập ngay lập tức: khác với việc triển khai lâu dài của dịch vụ đám mây truyền thống, io.net Cloud cung cấp truy cập ngay lập tức vào nguồn cung GPU, cho phép người dùng khởi động dự án của họ trong vài giây.
Hiệu quả chi phí: io.net được thiết kế là một nền tảng kinh tế, phù hợp cho các loại người dùng khác nhau. Hiện tại, hiệu quả chi phí của nền tảng này cao hơn so với dịch vụ cạnh tranh khoảng 90%, mang lại tiết kiệm đáng kể cho các dự án học máy.
An toàn và độ tin cậy cao: nền tảng cam kết cung cấp bảo mật, độ tin cậy và hỗ trợ kỹ thuật hàng đầu, đảm bảo môi trường an toàn và ổn định cho các nhiệm vụ học máy. Tiện lợi trong việc triển khai: io.net Cloud đã loại bỏ sự phức tạp trong việc xây dựng và quản lý cơ sở hạ tầng, cho phép bất kỳ nhà phát triển và tổ chức nào đều có thể phát triển và mở rộng ứng dụng AI một cách trơn tru.
6.3 Thử thách của dự án
Thử thách: Mặc dù tính toán phi tập trung mang lại lợi thế chi phí và hiệu quả đáng kể, nhưng sự phức tạp về mặt kỹ thuật có thể trở thành rào cản lớn cho người dùng không có kỹ năng kỹ thuật. Người dùng cần hiểu cách vận hành mạng phân tán và cách tận dụng hiệu quả tài nguyên phân tán. Tác động: Điều này có thể giới hạn sự áp dụng rộng rãi của nền tảng, đặc biệt trong những nhóm người dùng ít quen thuộc với blockchain và tính toán phân tán.
2. An ninh mạng và quyền riêng tư dữ liệu
Thử thách: Mặc dù blockchain cung cấp tính bảo mật và minh bạch được tăng cường, tính mở của mạng phi tập trung có thể khiến nó dễ bị tấn công mạng và rò rỉ dữ liệu hơn. Tác động: Điều này yêu cầu io.net không ngừng tăng cường biện pháp bảo mật, đảm bảo tính bí mật và toàn vẹn của dữ liệu người dùng và nhiệm vụ tính toán, đây là yếu tố quan trọng để duy trì niềm tin của người dùng và uy tín của nền tảng.
3. Hiệu suất và độ tin cậy
Thử thách: Mặc dù io.net nỗ lực cung cấp dịch vụ tính toán hiệu quả thông qua tài nguyên phi tập trung, nhưng điều phối giữa các vị trí địa lý khác nhau và tài nguyên phần cứng chất lượng khác nhau có thể mang lại thách thức về hiệu suất và độ tin cậy. Tác động: Bất kỳ vấn đề hiệu suất do không phù hợp phần cứng hoặc độ trễ mạng đều có thể ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả tổng thể của nền tảng.
4. Khả năng mở rộng quy mô
Thử thách: Mặc dù io.net thiết kế một mạng có khả năng mở rộng cao, nhưng quản lý và mở rộng tài nguyên phân tán trên toàn cầu trong thực tế vẫn là một thách thức kỹ thuật lớn. Tác động: Điều này yêu cầu không ngừng đổi mới sáng tạo và cải tiến quản lý, để duy trì sự ổn định và tốc độ phản hồi của mạng trước nhu cầu sử dụng và nhu cầu tính toán tăng nhanh.
5. Cạnh tranh và độ chấp nhận của thị trường
Thử thách: io.net không phải là không cạnh tranh trên thị trường blockchain và tính toán phi tập trung. Các nền tảng khác như Golem, Render và iExec cũng cung cấp dịch vụ tương tự, và sự thay đổi nhanh chóng của thị trường có thể thay đổi nhanh tình hình cạnh tranh. Tác động: Để duy trì tính cạnh tranh, io.net cần liên tục đổi mới và nâng cao tính độc đáo và giá trị của dịch vụ để thu hút và duy trì người dùng.
7. Kết luận
Tổng quan lại, io.net đã thiết lập một tiêu chuẩn mới trong lĩnh vực cloud computing hiện đại bằng cách sử dụng mạng lưới tính toán phi tập trung và kiến trúc dựa trên blockchain. Bằng cách tập hợp các tài nguyên GPU chưa được tận dụng toàn cầu, io.net cung cấp cho các ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo khả năng tính toán, linh hoạt và hiệu quả chi phí chưa từng có. Nền tảng này không chỉ làm cho việc triển khai các dự án học máy quy mô lớn trở nên nhanh chóng và tiết kiệm hơn, mà còn cung cấp cho người dùng một giải pháp an toàn và mở rộng mạnh mẽ.
Trước những thách thức về độ phức tạp của công nghệ, an ninh mạng, ổn định性和 cạnh tranh thị trường, nếu IO.Net có thể vượt qua những thách thức này và phát triển một hệ sinh thái đầy sức sống, nó có thể thay đổi cách chúng ta truy cập và sử dụng khả năng tính toán trong thời đại Web3 một cách cơ bản. Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ mới nào, điều quan trọng là phải nhận thức rằng sự thành công lâu dài của nó sẽ phụ thuộc vào việc phát triển liên tục, sự áp dụng và khả năng kiểm soát sự phát triển của cơ sở hạ tầng dựa trên blockchain.
title:Understanding Binance Launchpool’s Latest Project io.net: Connecting Global GPU Resources, Reshaping the Future of Machine Learning
description:Explore Binance Launchpool’s newest initiative, io.net, which aims to connect global GPU resources and reshape the future of machine learning with its innovative approach.
keyword:Ionet, Depin, GPU, Mechanism, Architecture, Token Economy
1. Project Introduction
io.net is a distributed GPU system based on Solana, Render, Ray, and Filecoin, designed to leverage distributed GPU resources to address computational challenges in the fields of AI and machine learning.
io.net addresses the issue of insufficient computational resources by aggregating underutilized computing resources, such as independent data computation centers, cryptocurrency miners, surplus GPUs from cryptocurrency projects like Filecoin and Render, enabling engineers to access a large amount of computing power within a system that is easily accessible, customizable, and cost-effective.
Furthermore, io.net introduces a distributed physical infrastructure network (depin), which combines resources from various providers, allowing engineers to obtain a large amount of computing power in a customizable, cost-effective, and easily implementable manner.
io cloud now has more than 95,000 GPUs and over 1,000 CPUs, supporting rapid deployment, hardware selection, geographic location, and providing a transparent payment process.
2. Core Mechanism
2.1 Centralized Resource Aggregation
The decentralized resource aggregation of io.net is one of its core functionalities, enabling the platform to utilize dispersed GPU resources globally to provide the necessary computational support for AI and machine learning tasks. The goal of this resource aggregation strategy is to optimize resource utilization, reduce costs, and provide broader accessibility.
Here is a detailed introduction:
2.1.1 Advantages
Cost-effectiveness: By leveraging underutilized GPU resources in the market, io.net can offer computational capabilities at a lower cost than traditional cloud services. This is particularly important for data-intensive AI applications, which often require a large amount of computational resources that may be costly through traditional means. Scalability and Flexibility: The decentralized model allows io.net to easily expand its resource pool without relying on a single supplier or data center. This model provides users with the flexibility to choose resources that best fit their task requirements.
2.1.2 Working Principle
Resource Diversity: io.net aggregates GPU resources from multiple sources, including independent data centers, individual cryptocurrency miners, and surplus resources from other cryptocurrency projects such as Filecoin and Render. Technical Implementation: The platform uses blockchain technology to track and manage these resources, ensuring the transparency and fairness of resource allocation. Blockchain technology also helps automate payments and incentive distribution to users who contribute additional computing power to the network.
2.1.3 Specific Steps
Resource Discovery and Registration: Resource providers (such as GPU owners) register their devices on the io.net platform. The platform verifies the performance and reliability of these resources to ensure they meet specific standards and requirements. Resource Pooling: Verified resources are added to the global resource pool, available for rent by platform users. The distribution and management of resources are automatically executed through smart contracts, ensuring transparency and efficiency in the processing process. Dynamic Resource Allocation: When users initiate computing tasks, the platform dynamically allocates resources based on the task’s requirements (such as computing power, memory, network bandwidth, etc.). The allocation of resources takes into account cost efficiency and geographical location, optimizing task execution speed and cost.
2.2 Dual Token Economic System
The dual token economic system of io.net is one of the core features of its blockchain network, designed to incentivize network participants and ensure the efficiency and sustainability of platform operations. This system includes two types of tokens: $IO and $IOSD, each playing a unique role. Below is a detailed introduction to the structure and function of this economic system.
2.2.1 $IO Token
$IO is the main functional token of the io.net platform, used for various network transactions and operations. Its main uses include:
Payment and Fees: Users pay for the rental of computing resources, including the use of GPUs, with $IO. In addition, $IO is also used to pay for various services and fees on the network. Resource Incentives: $IO tokens are distributed as rewards to users who provide GPU computing power or participate in maintaining the network, encouraging them to continue contributing resources. Governance: Holders of $IO tokens can participate in the governance decisions of the io.net platform, including voting rights, influencing the future development direction and policy adjustments of the platform.
2.2.2 $IOSD Token
The $IOSD is a stablecoin pegged to the US dollar, designed to provide a stable value storage and transaction medium for the io.net platform. The main functions are as follows:
- Value Stability: The value of $IOSD is fixed at a 1:1 peg with the US dollar, offering users a payment method that avoids the volatility of the cryptocurrency market.
- Transaction Convenience: Users can use $IOSD to pay for platform fees, such as the cost of computing resources, ensuring stability and predictability in transaction value.
- Fee Coverage: Certain network operations or transaction fees can be paid with $IOSD, simplifying the fee settlement process.
2.2.3 Working Mechanism of the Dual-Token System
The dual-token system of io.net interacts in the following ways to support the operation and growth of the network:
- Resource Provider Incentive: Resource providers (such as GPU owners) are rewarded with $IO tokens for contributing their devices to the network. These tokens can be used to further purchase computing resources or traded on the market.
- Fee Payment: Users pay for the use of computing resources with $IO or $IOSD. Choosing $IOSD can avoid the risks associated with cryptocurrency volatility.
- Economic Activity Incentive: Through the circulation and use of $IO and $IOSD, the io.net platform can stimulate economic activity, increasing the network’s liquidity and participation.
- Governance Participation: The $IO token also serves as a governance token, allowing holders to participate in the platform’s governance process, such as proposing and voting on decisions.
2.3 Dynamic Resource Allocation and Scheduling
Dynamic resource allocation and scheduling is one of the core functions of the io.net platform, with the key being the efficient management and optimization of the use of computing resources to meet users’ diverse computing needs. This system ensures that computing tasks are executed on the most suitable resources through intelligent and automated means, while maximizing resource utilization and performance.
Here is a detailed introduction to various aspects of this mechanism:
2.3.1 Dynamic Resource Allocation Mechanism
- Resource Identification and Classification:
When resource providers connect their GPUs or other computational resources to the io.net platform, the system first identifies and categorizes these resources. This includes assessing their performance metrics such as processing speed, memory capacity, network bandwidth, etc. These resources are then labeled and archived for dynamic allocation according to the needs of different tasks.
2. Demand Matching: When users submit computational tasks to io.net, they must specify the requirements of the task, such as the required computational power, memory size, budget constraints, etc. The platform’s scheduling system analyzes these requirements and selects matching resources from the resource pool.
3. Intelligent Scheduling Algorithm: Advanced algorithms are used to automatically match the most suitable resources with the submitted tasks. These algorithms take into account the performance, cost-effectiveness, geographical location (to reduce latency) of the resources, and the specific preferences of the users. The scheduling system also monitors the real-time status of the resources, such as availability and load, to dynamically adjust resource allocation.
2.3.2 Scheduling and Execution
1. Task Queue and Priority Management: All tasks are queued according to priority and submission time. The system processes the task queue based on preset or dynamically adjusted priority rules. Urgent or high-priority tasks can receive a quick response, while long-term or cost-sensitive tasks may be executed during low-cost periods.
2. Fault Tolerance and Load Balancing: The dynamic resource allocation system includes fault tolerance mechanisms to ensure that even if some resources fail, tasks can smoothly migrate to other healthy resources to continue execution. Load balancing technology ensures that no single resource is overloaded, optimizing the performance of the entire network by reasonably distributing task loads.
3. Monitoring and Adjustment: The system continuously monitors the execution status of all tasks and the operating conditions of the resources. This includes real-time analysis of key performance indicators such as task progress and resource consumption. Based on this data, the system may automatically readjust resource allocation to optimize task execution efficiency and resource utilization.
2.3.3 User Interaction and Feedback
Transparent User Interface: io.net offers an intuitive user interface where users can easily submit tasks, view task status, adjust requirements or priorities. Feedback Mechanism: Users can provide feedback on the results of task execution, and the system adjusts future task resource allocation strategies based on feedback to better meet user needs.
3. System Architecture
3.1 IO Cloud
IO Cloud is designed to simplify the deployment and management of decentralized GPU clusters, providing machine learning engineers and developers with scalable and flexible access to GPU resources without significant hardware investment. This platform offers an experience similar to traditional cloud services but with the advantages of a decentralized network.
Highlights:
- Scalability and Cost-effectiveness: Aimed at being the most cost-effective GPU cloud, capable of reducing AI/ML project costs by up to 90%.
- Integration with IO SDK: Enhances AI project performance through seamless integration, creating a unified high-performance environment.
- Global Coverage: Distributed GPU resources, optimizing machine learning services and inference, similar to a CDN.
- RAY Framework Support: Develop scalable Python applications using the RAY distributed computing framework.
- Exclusive Features: Provide private access to OpenAI ChatGPT plugins, facilitating the deployment of training clusters.
- Innovative Crypto Mining: Seeks to innovate in crypto mining by supporting the machine learning and artificial intelligence ecosystem.
3.2 IO Worker
IO Worker is designed to simplify and optimize supply operations for WebApp users. This includes user account management, real-time activity monitoring, temperature and power consumption tracking, installation support, wallet management, security, and profitability analysis.
Highlights:
- Worker Dashboard: Provides a dashboard for real-time monitoring of connected devices, with features to delete and rename devices.
- Device Details Page: Displays comprehensive device analysis, including traffic, connection status, and work history.
- Earnings and Rewards Page: Tracks earnings and work history, with transaction details accessible on SOLSCAN.
- Add New Device Page: Simplifies the device connection process, supporting quick and easy integration.
3.3 IO Explorer
The IO Explorer is designed as a comprehensive platform that provides users with in-depth insights into the operation of the io.net network, similar to how a blockchain explorer offers transparency for blockchain transactions. Its primary goal is to enable users to monitor, analyze, and understand detailed information about the GPU cloud, ensuring complete visibility of network activities, statistics, and transactions, while also protecting the privacy of sensitive information.
Advantages:
Home page of the explorer: Offers insights into supply, validation suppliers, the number of active hardware, and real-time market pricing. Cluster page: Displays public information about the clusters deployed in the network, as well as real-time metrics and booking details. Device page: Shows public details of the devices connected to the network, providing real-time data and transaction tracking. Real-time cluster monitoring: Provides immediate insights into the status, health, and performance of the clusters, ensuring users receive the most up-to-date information.
3.4 IO-SDK
The IO-SDK is the foundational technology of Io.net, derived from a branch of Ray technology. It enables tasks to run in parallel and handle different languages, and is compatible with major machine learning (ML) frameworks, making IO.NET flexible and efficient for a variety of computational needs. This setup, coupled with a well-defined set of technologies, ensures that the IO.NET Portal can meet current demands and adapt to future changes.
Application of multi-layer architecture:
- User interface: Acts as the visual front end for users, including the public website, customer area, and GPU provider area. It is designed to be intuitive and user-friendly.
- Security layer: Ensures the integrity and security of the system, including network protection, user authentication, and activity logging.
- API layer: Serves as the communication hub for the website, providers, and internal management, facilitating data exchange and operations.
- Backend layer: The core of the system, handling operations such as cluster/GPU management, customer interaction, and automatic scaling.
- Database layer: Stores and manages data, with the primary storage for structured data and caching for temporary data.
- Task layer: Manages asynchronous communication and tasks, ensuring the efficiency of execution and data flow.
- Infrastructure layer: The infrastructure, including GPU pools, orchestration tools, and execution/ML tasks, equipped with a robust monitoring solution.
3.5 IO Tunnels
Utilizing reverse tunneling technology to create a secure connection from the client to the remote server, engineers can bypass firewalls and NAT for remote access without complex configurations. Workflow: The IO Worker connects to the intermediate server (io.net server). Subsequently, the io.net server listens for connections from both IO Workers and the engineer’s machine, facilitating data exchange through a reverse tunnel.
In the application of io.net, engineers connect to IO Workers through the io.net server, simplifying remote access and management without the challenge of network configuration. Advantages: Accessibility: Direct access to IO Workers, eliminating network obstacles. Security: Ensuring protected communication, maintaining data privacy. Scalability and flexibility: Effectively managing multiple IO Workers in different environments.
3.6 IO Network
IO Network employs a mesh VPN architecture to provide ultra-low latency communication between antMiner nodes.
Mesh VPN Network: Decentralized connectivity: Unlike the traditional star model, the mesh VPN directly connects nodes, offering enhanced redundancy, fault tolerance, and load distribution. Advantages: Strong resistance to node failures, strong scalability, low latency, and optimal traffic distribution.
Benefits of io.net: Direct connections reduce latency, optimizing application performance. No single point of failure, the network continues to operate even if a single node fails. Enhances user privacy by making data tracking and analysis more challenging. The addition of new nodes does not affect performance. More efficient resource sharing and processing between nodes.
4. $IO Token
4.1 Basic framework of the $IO token
1. Fixed supply: The maximum supply of $IO tokens is fixed at 800 million. This supply setting is designed to ensure the stability of the token’s value and prevent inflation.
2. Distribution and incentives: Initially, 300 million $IO tokens will be issued. The remaining 500 million tokens will be distributed as rewards to providers and their shareholders, a process expected to last 20 years. Rewards are released hourly and follow a decreasing model (starting at 8% in the first year, decreasing by 1.02% monthly, approximately 12% annually), until the total issuance cap of 800 million is reached.
3. Destruction mechanism:
$IO employs a programmatic token burn system, which utilizes io.net to purchase and burn $IO tokens from the IOG network’s generated revenue. The burn mechanism adjusts the quantity of tokens burned based on the price of $IO, thereby creating deflationary pressure on the token.
4.2 Fees and Revenue
Usage Fees: io.net charges various fees to users and providers, including reservation fees and payment fees when booking computing power. These fees are set to maintain the financial health of the network and support the market circulation of $IO.
Payment Fees: A 2% fee is charged for payments made using USDC; no fees are charged for payments made using $IO.
Provider Fees: Similar to users, providers also need to pay corresponding fees when receiving payments, including reservation fees and payment fees.
4.3 Ecosystem
GPU renters (also known as users), such as machine learning engineers who wish to purchase GPU computing power on the IOG network. These engineers can use $IO to deploy GPU clusters, cloud gaming instances, and build Unreal Engine 5 (and similar) pixel streaming applications. Users also include individual consumers who wish to perform serverless model inference on BC8.ai, as well as hundreds of applications and models that io.net will host in the future. GPU owners (also known as providers), such as independent data centers, crypto mining farms, and professional miners, wish to offer underutilized GPU computing power on the IOG network and profit from it. IO token holders (also known as the community) participate in providing cryptographic economic security and incentives to coordinate mutual benefits and penalties among parties, promoting the development and adoption of the network.
4.4 Specific Allocation
The community accounts for 50% of the total distribution, with these tokens primarily used to reward community members and incentivize participation and growth on the platform. Research and Development Ecosystem (R&D Ecosystem): 16% is allocated for supporting the platform’s research and development activities and ecosystem construction, including partners and third-party developers. Initial Core Contributors: 11.3% is dedicated to rewarding team members who made key contributions in the early stages of the platform. Early Backers: Seed: 12.5% of the tokens are allocated to early seed investors, in recognition of their trust and financial support during the project’s initial phase. Early Backers: Series A: 10.2% is distributed to Series A investors, as a return for their financial and resource input during the earlier stages of the project’s development.
4.5 Halving Mechanism
From 2024 to 2025: During these two years, 6,000,000 $IO tokens will be released annually. 2026 to 2027: Starting from 2026, the annual release amount will be halved to 3,000,000 $IO tokens. 2028 to 2029: The release amount continues to halve, with 1,500,000 $IO tokens released each year.
5. Team / Partnership / Financing Status
io.net boasts a leadership team with diverse skills and experiences, who have decades of experience in the technology field and have contributed to the company’s success.
Tory Green is the Chief Operating Officer of io.net, previously serving as the Chief Operating Officer at Hum Capital and Director of Business Development and Strategy at Fox Mobile Group.
Ahmad Shadid is the founder and Chief Executive Officer of io.net, previously working as a Quantitative System Engineer at WhalesTrader.
Garrison Yang is the Chief Strategy Officer and Chief Marketing Officer of io.net, previously holding the position of Vice President of Growth and Strategy at Ava Labs. He graduated from the University of California, Santa Barbara, with a degree in Environmental Health Engineering.
This past March, io.net secured a Series A funding round of $30 million, led by Hack VC, with participation from Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, Continue Capital, MH Ventures, and OKX, as well as industry leaders including Solana’s founder Anatoly Yakovenk, Aptos’s founder Mo Shaikh and Avery Ching, Animoca Brands’ Yat Siu, and Perlone Capital’s Jin Kang.
6. Project Evaluation
6.1 Market Analysis
io.net is a decentralized computing network based on the Solana blockchain, focusing on providing robust computational power by integrating underutilized GPU resources. This project primarily falls within the following market sectors:
- Decentralized Computing
- Cloud Computing
- Blockchain Technology Applications
io.net has built a decentralized physical infrastructure network (Depin), leveraging GPU resources from various sources such as independent data centers and crypto miners. This decentralized approach aims to optimize the utilization of computing resources, reduce costs, and enhance accessibility and flexibility.
Although io.net adopts a decentralized method, the services it provides are similar to traditional cloud computing, such as GPU cluster management and the scalability of machine learning tasks. io.net aims to create an experience akin to traditional cloud services but leverages the advantages of decentralized networks to offer more efficient and cost-effective solutions.
As a project based on blockchain technology, io.net utilizes blockchain characteristics such as security and transparency to manage resources and transactions within the network.
Projects similar to io.net in functionality and objectives include:
Golem: Golem is also a decentralized computing network where users can rent out or rent unused computing resources. Golem is dedicated to creating a global supercomputer. Render: This service leverages a decentralized network to provide graphic rendering services. By utilizing blockchain technology, Render allows content creators to access a greater number of GPU resources, thereby accelerating the rendering process. iExec RLC: This project has created a decentralized marketplace that allows users to rent out their computing resources. iExec supports a variety of applications through blockchain technology, including data-intensive applications and machine learning workloads.
6.2 Project Advantages
Scalability: io.net has been specifically designed as a highly scalable platform to meet customers’ bandwidth needs and allows teams to easily scale workloads on the GPU network without extensive adjustments. Batch Inference and Model Services: The platform supports parallelized inference on data batches, allowing machine learning teams to deploy workflows on a distributed GPU network.
Parallel Training: To overcome memory limitations and sequential workflows, io.net utilizes distributed computing libraries to parallelize training tasks across multiple devices. Parallel Hyperparameter Tuning: Leveraging the inherent parallelism of hyperparameter tuning experiments, io.net optimizes scheduling and search patterns. Reinforcement Learning (RL): By utilizing open-source reinforcement learning libraries, io.net supports highly distributed RL workloads and provides a simple API.
Instant Accessibility: Unlike traditional cloud services that require long deployment times, io.net Cloud offers instant access to GPU supplies, enabling users to launch their projects within seconds.
Cost Efficiency: Designed as an affordable platform suitable for various categories of users, the platform’s cost efficiency is currently about 90% higher than competing services, offering significant savings for machine learning projects.
High Security and Reliability: The platform promises to provide top-notch security, reliability, and technical support, ensuring a safe and stable environment for machine learning tasks. Ease of Implementation: io.net Cloud eliminates the complexity of building and managing infrastructure, allowing any developer and organization to seamlessly develop and scale AI applications.
6.3 Project Challenges
Challenge: While decentralized computing offers significant cost and efficiency benefits, the complexity of its technology may pose a substantial barrier to entry for non-technical users. Users need to understand how to operate distributed networks and how to effectively utilize distributed resources. Impact: This may limit the widespread adoption of the platform, especially among user groups that are less familiar with blockchain and distributed computing.
2. Cybersecurity and Data Privacy
Challenge: Although blockchain provides enhanced security and transparency, the openness of decentralized networks may make them more vulnerable to cyber attacks and data breaches. Impact: This requires io.net to continuously strengthen its security measures to ensure the confidentiality and integrity of user data and computing tasks, which is key to maintaining user trust and platform reputation.
3. Performance and Reliability
Challenge: Although io.net strives to provide efficient computing services through decentralized resources, coordinating across different geographic locations and varying quality of hardware resources may bring challenges in terms of performance and reliability. Impact: Any performance issues caused by hardware mismatch or network latency could affect customer satisfaction and the overall effectiveness of the platform.
4. Scalability of Scale
Challenge: Although io.net has designed a highly scalable network, effectively managing and scaling dispersed resources on a global scale in practice remains a significant technical challenge. Impact: This requires ongoing technological innovation and management improvements to maintain the stability and responsiveness of the network in the face of rapidly growing user and computing demands.
5. Competition and Market Acceptance
Challenge: io.net is not without competition in the blockchain and decentralized computing market. Other platforms such as Golem, Render, and iExec are also providing similar services, and the fast-changing market may quickly alter the competitive landscape. Impact: To remain competitive, io.net needs to continuously innovate and enhance the uniqueness and value of its services to attract and retain users.
7. Conclusion
In summary, io.net has set a new benchmark in the modern cloud computing field with its innovative decentralized computing network and blockchain-based architecture. By aggregating underutilized GPU resources globally, io.net provides unprecedented computing power, flexibility, and cost efficiency for machine learning and artificial intelligence applications. This platform not only makes the deployment of large-scale machine learning projects faster and more economical but also offers robust security and scalable solutions for a variety of users.
Facing challenges such as technical complexity, network security, performance stability, and market competition, if IO.Net can overcome these challenges and cultivate a vibrant ecosystem, it has the potential to fundamentally reshape the way we access and utilize computing power in the Web3 era. However, like any emerging technology, it is important to recognize that its long-term success will depend on continuous development, adoption, and the ability to navigate the evolving landscape of blockchain-based infrastructure.