io.net (IO): 分散型GPUパワーでAI/MLアプリケーションに革命を起こす

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、2つの密接に関連する技術であり、前例のないブームを経験しています。AIおよびMLソリューションの需要は高まっており、AI/MLアルゴリズムに対応するためのデータや処理要件も拡大しています。これらのアルゴリズムやモデルのパフォーマンスと品質は、活用できるデータと処理能力に大きく依存します。

同時に、AWSなどの集中型プロバイダーが利用できる従来のコンピューティングソリューションは、AI/MLセクターの需要を満たすには不十分かもしれません。このようなプロバイダーは集中型であるため、AI/MLモデルが必要とする処理能力を過度に管理しているため、必要に応じて迅速かつコスト効率よく拡張することはできません。

io.net（IO）は、GPU処理パワープロバイダーの広大で完全に分散化されたネットワークとして機能することで、これらの課題に対処するブロックチェーンプラットフォームです。AI/MLアルゴリズムは、io.net。

主なポイント：

• io.net（IO）は、GPU処理能力の市場として機能する分散型物理インフラネットワーク（DePIN）です。

• io.net.jpの利用者グループが、仮想通貨特典と引き換えに、マシンのアイドル状態のGPU容量を拠出しています。一方、AI/MLドメインを中心に、さまざまなアプリケーションにこの容量を調達している利用者グループもあります。

• このプラットフォームのネイティブ暗号資産であるIOは、より広範な公開市場ではまだ利用できませんが、Bybitプレマーケティングプラットフォームでアクセスできます。

io.netとは？

io.net (IO)は、サプライヤーのノードからGPU処理パワーを調達し、AI/MLアルゴリズム処理など、さまざまなユースケースで使用できる分散型コンピューティングネットワークです。 このプラットフォームは、巨大で完全に分散化された市場として機能し、サプライヤーは仮想通貨の報酬と引き換えにアイドル状態のGPU処理能力を提供できます。また、AI/MLモデルの開発者や利用者を含む容量利用者は、このGPU容量を利用して、アプリケーションやアルゴリズムの機能を強化できます。.jpは、典型的な分散型物理インフラネットワーク（DePIN）プラットフォームとして運営されており、ブロックチェーンを介してコンピューティング能力のプロバイダーと消費者を結びつけています。 io.net

このプロジェクトは、100万人以上の機関投資家や個人投資家からGPU処理能力を引き出すことを目的としています。io.net。そのビジョンは、Amazon、Google、Microsoftなどの従来の集中型コンピューティング能力プロバイダーよりも、よりコスト効率が高く、柔軟で、スケーラブルで、プライバシーを重視した代替手段を提供することです。

io.net の分散型 GPU ネットワークは、電力消費者が要件をカスタマイズできる柔軟性の高い環境を提供します。AI/MLアルゴリズムを利用する分散型アプリ（DApp）を含むこれらの消費者は、必要な数のGPUにアクセスするためのクラスターを設定できます。 そのような容量へのアクセスは、利用ごとに非常に柔軟です。また、GPU電力へのアクセスコストも、従来の集中型プロバイダーのコストよりはるかに低くなっています。

io.net のしくみ

io.net は、スムーズな運用と GPU 処理能力の安全な共有を実現するように設計されたマルチレイヤープラットフォーム（7 レイヤー）です。最上位のレイヤーはユーザーインターフェースです。GPUの消費者とプロバイダー（プラットフォームの用語でワーカーと呼ばれています）は、システムに接続し、活動と消費されたサービスを管理するための専用エリアを持っています。このレイヤーには、プロジェクトのウェブサイトも含まれます。

ユーザーインターフェースのすぐ下に、ネットワーク全体のファイアウォールとユーザー認証とログサービスという2つの主要コンポーネントで構成されるセキュリティレベルがあります。第3レベルであるAPIは、分析、モニタリング、レポートなどのデータソースとして使用できるパブリックおよびプライベートAPIを提供します。

次の3つのレイヤーであるバックエンド、データベース、メッセージブローカーは、バックエンド操作、データストレージ、頻繁にアクセスされるデータ取得、GPU処理タスク管理（それぞれ）をサポートするように設計されています。最後に、最下位のインフラはプラットフォームの基本的なバックボーンであり、プロジェクトの認定パートナーのハードウェアを使用して純GPU容量をホストします。

プラットフォームの成長を促進するため、io.net。これらの特典は、主にワーカーノード、つまりGPU処理能力のサプライヤー、さらには他のコミュニティ参加者を対象としています。

イグニッション特典の第1シーズンは、2024年4月25日に終了し、プロジェクトのソーシャルメディアページ（主にDiscord）に従業員とコンテンツ投稿者への特典が含まれました。第2シーズンは2024年5月末まで続きます。今季、io.net。

io.net 主要商品

IOクラウド

IO Cloudを利用すると、プラットフォームの利用者はクラウド環境を介して、GPUパワーを提供するノードのグローバル分散型ネットワークであるクラスタを簡単にセットアップできます。その後、ネットワークが提供する処理能力にアクセスして管理できます。特定のアプリケーションの必要な処理能力と性質に応じて、3つの異なるクラスタタイプを作成できます。Ray、Mega-Ray、Kubernetesです。

IOワーカー

IOワーカーノードは、暗号資産報酬と引き換えに、マシンのGPU処理能力を分散的に提供するネットワークユーザーです。マシンが最低要件を満たしている限り、誰でもワーカーノードとして io.net プラットフォームに参加できます。たとえば、現在、12 GB以上のRAM、256 GBのSSDディスク、（自然に）十分に強力なGPUカードを搭載したマシンが必要です。Windowsベースのシステムの場合、NVIDIA GeForce RTX「30xx」以降で十分です。

IOG

IOGはGPUのインターネットの略で、基盤となるio.netネットワークにバックエンドのカスタマイズを提供するように設計されています。IOGのおかげで、一部のプラットフォーム機能や機能は簡素化または強化されています。これには、機密コンピューティング、ゼロ知識（ZK）ジョブ、AI/MLアプリケーションの配布とスケーリング、マルチクラスタ管理、AI/MLアルゴリズムトレーニングなどの機能が含まれます。

IOエクスプローラー

IO Explorerは、すべてのオンプラットフォームアクティビティを詳細に把握できるネットワークエクスプローラーアプリです。ネットワーク上で利用可能なGPU、処理能力の地域分布、クラスター、ワーカーノードなどのリアルタイム統計にアクセスできます。多くの重要な統計情報（ワーカーノードなど）については、個々のマシンのレベルまで掘り下げて、処理能力や履歴などの情報を確認できます。

IO ID

IO IDは、利用者が自分の財務を追跡するための集中型コントロールパネルです。IO IDインターフェースでは、アカウント残高、ワーカーとして獲得した特典、ネットワークからGPU容量を調達するための支出を確認することもできます。IO IDでは、仮想通貨と法定通貨の両方を使用してアカウント残高を補充することもできます。

io.net 暗号資産トークン（IO）とは？

IOは、io.net。主な機能は次のとおりです。

• ネットワークにGPU容量を提供して、ワーカーノードに特典を支払います。GPUパワーの供給者は、ネットワーク上でハードウェアを利用可能にするために支払われる1時間ごとのアベイラビリティ特典と、サービス利用者が処理ニーズのためにワーカーのGPUを雇ったときに支払われる採用手数料の2つの方法で特典を得られます。

• プラットフォームから調達したGPUサービスへのアクセスに対する支払い。ユーザーはUSDCトークンまたはIOトークンで支払うことができます。USDCの支払いには2%の手数料がかかりますが、IOの支払いには手数料はかかりません。

• ステーキング ネットワーク上のサプライヤーノードに暗号資産をステーキングし、ネットワークを保護し、1時間ごとの特典を獲得することで、IOトークンで特典を獲得できます。

IOトークンはソラナ（SOL）ブロックチェーンに基づいており、まだ公開されていません。ただし、Bybitのプレマーケット取引プラットフォームでは、次のセクションで詳しく説明します。IOはデフレ型で、最大供給量と総供給量は8億です。また、発生した収益がIOの価格に応じた購入とバーンに使用されるプログラム的なバーンメカニズムを備えています。

io.net 暗号資産トークン（IO）の購入先

IOトークンは、一般公開前にBybitプレマーケット取引プラットフォームですでに利用可能です。Bybitプレマーケティングは、一般公開前に有望な初期トークンにアクセスできる店頭（OTC）取引プラットフォームです。

終わりに

AIやMLのアプリケーションがビジネス界でさまざまな用途に利用される傾向が高まっているため、処理能力、特にGPUデバイスが提供する容量に対する需要は高まっています。多くの業界オブザーバーは、AI/MLモデルのトレーニングとアプリケーションの主な制限は、これらのモデルが効果的に基づいているデータを処理できることであると考えています。現在、io.net。AI/MLモデルのトレーニングに多大な処理能力が必要とされる限り、io.net。

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