Vorwort

In dieser Ära des KI-Technologieanstiegs ist Rechenleistung nicht mehr nur ein Fachbegriff, sondern auch eine strategische Ressource, und io.net ist ein wichtiger Akteur in dieser digitalen industriellen Revolution. Es ist genauer zu sagen, dass io.net eher eine dezentrale Befreiungsbewegung für Rechenleistung ist als nur ein Projekt.

Was ist io.net?

io.net ist ein dezentrales Hochleistungsrechnernetzwerk, das entwickelt wurde, um den hohen Rechenleistungsbedarf von maschinellem Lernen, Deep Learning und anderen Anwendungen zu decken. Die Kernidee hinter diesem Netzwerk ist es, jedem den Zugang zu GPU-Verteilungsrechenressourcen zu extrem niedrigen Kosten zu ermöglichen, die zuvor nur großen Cloud-Anbietern wie AWS, GCP und Azure zur Verfügung standen. In einem breiteren Kontext basiert io.net auf dem Konzept von DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network), das weltweit ungenutzte GPU-Ressourcen (wie Rechenzentren, ungenutzte Mining-Ausrüstung, Filecoin, Render und andere Hardware-Netzwerke) verbindet, um eine offene, flexible, skalierbare und vertrauenswürdige Rechenplattform zu schaffen.

Ihre Vision ist sehr klar: "Rechnen ist das neue Öl." - Rechenleistung ist das digitale Öl dieser Generation, und IO Coin ist der Treibstoff dieser Rechenleistungswirtschaft.

Schwachstellen der zentralisierten Cloud

Derzeit verlassen sich führende KI/ML-Entwickler auf zentralisierte Cloud-Plattformen, um auf GPU-Ressourcen zuzugreifen, aber die Schwächen dieses Systems werden zunehmend offensichtlich:

1. Unzureichende Rechenleistung
   Die weltweite Nachfrage nach GPUs im Bereich KI explodiert exponentiell, aber Anbieter wie AWS, GCP und Azure kommen der Nachfrage bei weitem nicht nach und müssen oft wochenlang auf die Vermietung der erforderlichen Modelle warten.
2. Weniger auswählen
   Auch wenn Sie eine GPU mieten können, sind die Optionen für Standort, Modell, Latenz, Sicherheit usw. sehr begrenzt, und Sie müssen die Regeln zentralisierter Plattformen befolgen, mit fast null Flexibilität.
3. Hoher Preis
   Das Training von Modellen kann Zehntausende US-Dollar kosten, und ein großes Projekt kann Hunderttausende von Dollar an Rechenleistungskosten in nur einem Monat verbrauchen, was für kleine und mittelgroße Teams einfach unmöglich ist.

io.net befreit dezentrale Rechenleistung

io.net baut seine Lösung auf einem einfachen, aber leistungsstarken Kernkonzept auf: die Aggregation unterausgelasteter GPUs weltweit, um ein massives, elastisches und kostengünstiges dezentrales Rechennetzwerk zu bilden. Dieses System ermöglicht Ingenieuren und Entwicklern einen mühelosen Zugriff auf eine große Anzahl von GPU-Ressourcen und die Anpassung detaillierter Konfigurationen wie Region und Hardware nach ihren Bedürfnissen. io.net bietet:

• Automatisches Layout
• Fehlertoleranz
• Dynamische Terminplanung
• Unterstützung für dezentrales Computing (einschließlich verteiltem Training, Modellserving, Verstärkendem Lernen, Hyperparameterabstimmung, usw.)

Es ist nicht nur eine Cloud-Ersatzlösung, sondern auch eine neue Recheninfrastruktur, die für das KI/ML-Zeitalter konzipiert wurde.

Der Betriebsmechanismus von io.net

Das Gesamtdesign von io.net ist für Python-Computing-Workloads optimiert, insbesondere für KI-/ML-Workflows, einschließlich der folgenden Anwendungsszenarien:

1. Modellinferenz und Service (Batch-Inferenz & Modellserving)
   Sobald das Modelltraining abgeschlossen ist, erfordert die Inferenzphase oft eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen. io.net ermöglicht es Entwicklern, Modellinferenz und -bereitstellung parallel auf verteilten GPUs durchzuführen, wodurch der gesamte Modell-Serviceprozess vereinfacht und die Effizienz verbessert wird.
2. Paralleles Training
   Der Speicher- und Rechenleistung eines einzelnen Geräts sind letztendlich begrenzt, insbesondere wenn es um große Sprachmodelle (LLMs) oder multimodale Modelle geht. Traditionelle Methoden waren schon lange unzureichend. io.net verwendet Modell- und Datenparallelitätsstrategien in Verbindung mit verteilten Rechenframeworks, um die Engpässe von Einzelmaschinen zu überwinden.
3. Hyperparameter-Abstimmung
   Hyperparameter-Experimente eignen sich natürlich für die Parallelisierung, und io.net bietet umfassende Unterstützung, einschließlich automatischer Checkpoint-Speicherung, Aufzeichnung der besten Parameter, elastischer Ressourcenkonfiguration usw., was die Zeit für die Modelloptimierung erheblich reduziert.
4. Verstärkendes Lernen
   Das Training von RL beinhaltet in der Regel umfangreiche Interaktionen mit der Umgebung und Echtzeit-Feedback-Anforderungen. io.net integriert Open-Source-RL-Pakete und bietet eine einfache API zur Unterstützung von RL-Workloads im großen Maßstab, die für verteiltes Training auf Produktebene geeignet sind.

$IO Token Wirtschaft

Im dezentralen Rechenleistungsnetzwerk von io.net ist $IO nicht nur eine unterstützende Rolle, sondern der Kern des gesamten Energiezyklus des Systems. Es ist nicht nur ein einfacher Zahlungstoken, sondern ein leistungsstarker Mechanismus zur Steuerung von Angebot und Nachfrage, zur Teilnahme an der Governance, zur Anreizung von Beitragenden und sogar zur Werterfassung. Im Folgenden finden Sie einige Informationen zum $IO-Token:

1. Festbetrag

Die Gesamtversorgung von $IO ist auf 800 Millionen begrenzt, einschließlich:

• 5 Milliarden bei Mainnet-Start freigesetzt, verwendet für Gemeinschaft, Beitragende, frühe Teilnehmer und Liquidität.
• Auf diese Weise werden über einen Zeitraum von 20 Jahren allmählich 300 Millionen Token pro Stunde an Lieferanten und Stakeholder von Rechenleistung vergeben.

Dieses Modell mit festem Angebot und langsamer Freisetzung verleiht $IO von Natur aus ein gesünderes Knappheitsmerkmal als zentralisierte Plattformen und vermeidet das Risiko einer unbegrenzten Ausgabe, die die Benutzeranlagen verwässert.

2. Belohnung pro Stunde

$IO übernimmt eine Zeitplanlogik ähnlich wie Bitcoin, verfeinert sie jedoch weiter, um Belohnungen stündlich für langfristige Freigabe zu verteilen. Die spezifischen Regeln lauten wie folgt:

• Die Inflationsrate für das erste Jahr beträgt 8%.
• Monatlicher Rückgang des Freigabesatzes um 1,02% (ungefähr 12% jährlich), bis die Gesamtmenge die Grenze erreicht.

Dies gewährleistet die langfristige Stabilität des Gesamtnetzwerks und ermöglicht es Lieferanten und Stakern, über ein stabiles und vorhersehbares Einkommensmodell zu verfügen, das nicht länger auf schwankende Subventionen oder Marketing-Airdrops angewiesen ist. Es handelt sich um ein nachhaltiges DePIN-Anreizdesign.

(Als Funktion des Gesamtemissionspools, Quelle: docs.io.net)

(Jahresinflationsrate, Quelle: docs.io.net)

(Basierend auf der im Jahr ausgegebenen Währung und der verbleibenden Währung, die ausgegeben werden soll, Quelle: docs.io.net)

3. Programmatischer Zerstörungsmechanismus

$IO verteilt nicht einfach und vergisst; es integriert auch einen dynamischen Verbrennungsmechanismus, der entscheidend für sein deflationäres Design ist:

• Das GPU-Cloud-Netzwerk von io.net (IOG Network) wird Einnahmen generieren.
• Das System wird diese Einnahmen verwenden, um $IO zurückzukaufen und zu verbrennen.
• Das Zerstörungsverhältnis wird sich automatisch gemäß dem Marktpreis anpassen, um Angebot und Nachfrage dynamisch auszugleichen.

Dies bedeutet, dass je mehr Menschen io.net nutzen, desto knapper und wertvoller wird $IO. Es handelt sich um einen selbstgetriebenen Wertzuwachs und ein Anti-Inflations-Design. Im Vergleich zur Logik des traditionellen Einkommens = zentralisierte Unternehmensgewinne wird das Einkommen hier genutzt, um das gesamte Token-Ökosystem zu stärken.

Starten Sie den Handel auf io.net:https://www.gate.io/trade/IO_USDT

Zusammenfassung

io.net ist eine revolutionäre Plattform, die den Geist von Web3 wirklich in den Bereich der KI-Infrastruktur bringt. In einer Welt, in der Rechenleistung monopolisiert und KI zentralisiert ist, versucht io.net, die Kraft der Dezentralisierung zu nutzen, um eine weitere Tür zu einer offenen, freien und fairen Rechenleistungswirtschaft zu öffnen. Wenn die Blockchain die Finanzen befreit hat und die dezentrale Community-Governance die Organisationsmodelle neu geschrieben hat, dann wird io.net ein wichtiges Bindeglied sein, um KI-Fähigkeiten und Rechenleistung zu befreien. Wir stehen an der Kreuzung von KI und DePIN, und das bevorstehende Schlachtfeld der Rechenleistung geht nicht mehr nur darum, wer am meisten bieten kann, sondern darum, wer am schnellsten das globale Potenzial entfesseln kann.