GPU インターネットを理解する io.net

注: 2024 年 3 月 6 日、Solana エコシステムの DePIN プロトコル io.net は、3,000 万ドルのシリーズ A 資金調達ラウンドの完了を発表しました。 io.netは、調達した資金は世界最大の分散型GPUネットワークを構築し、AIコンピューティング不足問題を解決するために使用されると述べました。マルチコインキャピタルもこの投資に参加した。 Multicoin Capital のパートナーである Shayon Sengupta 氏は、io.net に投資した理由について記事を書きました。 Golden Financeのxiaozouによる翻訳。

当社は、AI (人工知能) ワークロード向けの主要な分散コンピューティング マーケットプレイスである io.net への投資を発表できることを嬉しく思います。当社はシードラウンドを主導し、シリーズ A ラウンドに参加しました。現在、io.net は、オンデマンド コンピューティング市場を創出するために、Multicoin、Hack VC、6th Man Ventures、Modular Capital、そして幅広いコネクションを持つ大手エンジェル投資家から 3,000 万ドルの資金調達に成功しています。

私は 2023 年 4 月に Austin Solana Hacker House で io.net の創設者 Ahmad Shadid 氏に初めて会いましたが、ML ワークロードのコンピューティング リソースへのアクセスを民主化することに注力している彼の姿勢にすぐに惹かれました。

それ以来、io.net チームはこのコンセプトを光速で実行してきました。現在、このネットワークは数万台の分散 GPU を統合し、AI 企業に 57,000 時間以上のコンピューティング時間を提供しています。私たちは、次の10年間のAIルネッサンスを推進する彼らと協力できることを嬉しく思っています。

1.世界的なコンピューティング不足

AI コンピューティングの要件は驚くべき速度で増加しており、需要を満たすことができません。 2023 年には、AI ワークロード データ センターの収益は 1,000 億ドルを超え、最も保守的なシナリオでも AI の需要がチップの供給を上回ります。

金利が高く資本が不足している時代に、このタイプのハードウェアを収容できる新しいデータセンターには、多額の先行投資が必要です。問題の核心は、NVidia A100 や H100 などの高度なチップには生産上の制限があるということです。 GPU のパフォーマンスは向上し続け、コストは着実に低下していますが、物理的な製造プロセスのスピードは十分ではなく、原材料、部品、生産能力の不足により開発のペースが制限されています。

AI には大きな可能性が秘められているものの、その物理的なフットプリントの拡大と、スペース、電力、最先端の機器に対する需要が世界中で予算を圧迫しています。 io.net は、現在のサプライ チェーンによって開発のペースが制限されない世界への道を開きます。

io.net は、トークン インセンティブを使用して、供給側リソースの取得と保持のコストを構造的に削減し、最終的に最終消費者のコストを削減するという DePIN 理論の典型的な例です。このネットワークは、AI 開発者や企業が使用できるように、多数の異種 GPU を共有プールにまとめます。現在、ネットワークには、データ センター、マイニング ファーム、消費者向けデバイスからの数千の GPU が含まれています。

このようなリソースの集約は価値がありますが、AI ワークロードは集中型のエンタープライズ グレードのハードウェアから分散ネットワークに自動的に拡張されるわけではありません。暗号通貨の歴史の中で、分散コンピューティング ネットワークを構築する試みはいくつかありましたが、そのほとんどは、需要側の大きなボリュームを生み出すことに失敗しました。

異機種ハードウェア (メモリ、帯域幅、ストレージ構成が異なる) 間でワークロードを調整およびスケジュールすることは簡単な作業ではありません。 io.net チームは、この種のハードウェア集約をエンド カスタマーにとって有益かつコスト効率の高いものにするための、今日の市場で最も実用的なソリューションを提供していると考えています。

2.クラスターへの道を開く

コンピューティングの歴史を通じて、ソフトウェア フレームワークと設計パターンは、市場で入手可能なハードウェア構成に合わせて形成されてきました。 AI 開発用のフレームワークとライブラリのほとんどは集中型のハードウェア リソースに大きく依存していますが、過去 10 年間で、地理的に分散されたハードウェア間でワークロードを分散する技術が大きく進歩しました。

io.net は、世界中の潜在的なハードウェアを活用し、その上にカスタム ネットワーキングと調整レイヤーを展開し、すべてをオンラインにして、非常にスケーラブルな GPU インターネットを構築します。このネットワークは、Ray、Ludwig、Kubernetes、およびその他のさまざまなオープンソース分散コンピューティング フレームワークを活用して、機械学習エンジニアリング チームと運用チームが GPU ネットワーク全体でわずかな調整を行うだけでワークロードを拡張できるようにします。

ML チームは、オンデマンドでクラスターを起動することで io.net GPU 上のワークロードを並列化し、これらのライブラリを活用して調整、スケジュール設定、フォールト トレランス、スケーリングを処理できます。たとえば、モーション グラフィックス デザイナーのグループが自宅の GPU をネットワークに提供すると、io.net は、世界中のどこにいても画像拡散モデル開発者が集合的なコンピューティング リソースにアクセスできるクラスターを構築できます。

完全に io.net ハードウェア上でトレーニングされた Stable Diffusion の微調整されたバリアントである BC8.ai は良い例です。 io.net ブラウザは、ネットワーク貢献者への推論と支払いをリアルタイムで表示します。

すべての推論は、追跡可能性を提供するためにオンチェーンで記録されます。この特別な画像生成は、6 つのコンシューマーグレードのゲーミング GPU RTX 4090 によって実現されます。

現在、ネットワーク上には、マイニング ファーム、十分に活用されていないデータ センター、Render Network のコンシューマー ノードなど、数万台のデバイスが存在します。 io.net は、新しい GPU 供給を生み出すだけでなく、従来のクラウド プロバイダーとコスト面で競合するために、より安価なリソースを提供することもできます。

GPU の調整とオーバーヘッドをプロトコルにアウトソーシングすることでコスト削減を実現します。一方、クラウド プロバイダーは、スタッフ費用、ハードウェア保守料金、データ センターの諸経費もかかるため、インフラストラクチャ コストを高く設定します。コンシューマー クラスターとマイニング ファームの機会コストは、ハイパースケール エンティティが許容できるコストよりもはるかに低いため、構造的な裁定取引が行われ、io.net 上のリソースのリアルタイムの価格設定は、増加し続けるクラウド料金よりも低くなります。

3. GPUインターネットの構築

Io.net には、資産を少なく抑え、市場の供給側と需要側の両方と直接的な関係を確立しながら、特定の顧客へのサービス提供の限界費用をほぼゼロに抑えるという独自の利点があります。彼らは、将来誰もが関わることになる競争力のある製品を構築するために GPU を必要とする何千もの新規ビジネスにサービスを提供できる立場にあります。

私たちは、世界中で AI の発展を構築し、加速させている Ahmad 氏と彼のチームと協力できることを嬉しく思っています。計算集約型アプリケーションを構築している場合は、io.net のリソースにアクセスするためにサインアップできます。アイドル状態の GPU がある場合は、それをネットワークに提供してポイント報酬を獲得することもできます。