SOLANA の AI+Depin プロジェクト - io.net GPU マイニング チュートリアル

ionet は HACK VC が主導し、Multicoin、6th Man Ventures、M13、Delphi Digital、Animoca、SOLANA Labs、OKX などの著名な機関が参加しています。このラインナップは確かに強力です。


http://io.net はどのような問題を解決できますか?重要な

1. GPU 不足の解決: 人工知能が主要な新技術となったため、GPU に対する需要が 10 倍に急増し、NVIDIA のような大手 GPU チップ製造業者でさえ市場の需要を満たすことができなくなっています。大規模な人工知能モデルのトレーニングコストは毎年約 3,100% 増加しており、クラウド サービスへのアクセス コストが増加し、配信時間も長くなっています。 http://io.net は、世界中の既存のハードウェア リソースの可能性を活用することでこの問題を軽減することを目指しています。

2. 超スケーラブルな GPU インターネットの作成: カスタム ネットワークとオーケストレーション レイヤーを展開することで、http://io.net はこれらのハードウェアを相互に接続し、超スケーラブルな GPU インターネットを作成します。これにより、大規模な AI モデルのトレーニングに必要なコンピューティング リソースが提供され、コストが削減されます。

3. GPU の使用率を向上: http://io.net は、独立したデータ センター (通常の使用率はわずか 12 ～ 18%) や暗号通貨マイニング ファーム (特に、Ethereum が Proof-of-Stake に切り替えた後に収益性が低下したもの) をターゲットにしているだけでなく、これらのアイドル状態の GPU リソースをネットワークに組み込むことで、GPU の全体的な使用率を大幅に向上させます。

4. 分散型 GPU コンピューティング ネットワーク: GPU コンピューティング パワーを得るために Google、Amazon、Microsoft などの集中型サービスに依存する現在のモデルとは異なり、http://io.net は分散型コンピューティング ネットワークを提供します。テクノロジー企業は、独立したコンピューティング プロバイダーから未使用の GPU チップを入手できます。これは、より柔軟でコスト効率の高いモデルです。

5. コストを節約し、効率を向上: 開発者とエンジニアは、ワンクリックで大規模な GPU クラスターを展開し、集中的な機械学習ワークロードをサポートし、わずか 90 秒で実行できます。従来のクラウド コンピューティング サービスと比較して、http://io.net を使用すると、開発者はコストを最大 90% 削減できます。

6. GPU プロバイダーへのインセンティブ: http://io.net は、報酬メカニズムを通じて GPU プロバイダーがエコシステムに参加し、コンピューティング能力を共有するようにインセンティブを与えます。ユーザーは、収益性が高く、透明性があり、シンプルなインフラストラクチャを最大限に活用できます。現在、36,000 台以上の GPU が参加しており、ユーザーに必要な処理能力を提供しています。

7. 人工知能分野におけるイノベーションの促進：io.net は、クラウド コンピューティングのコストを削減し、GPU 所有者の収益を増やすことで、人工知能分野におけるイノベーションと開発を促進し、AI スタートアップがオンデマンドで必要な処理能力を獲得できるようにし、分散型コンピューティング サービス ネットワークの構築を促進します。

この毛を抜くのはかなり面倒なので、条件に合う友人が試せるように、以下にチュートリアルを見つけました。

これはかなり大きな利益だと思います。このプロジェクトの背景と強みから判断すると、資金が不足することはありません。基準が面倒であればあるほど、検査を受ける人の数が少なくなり、利益の質が高くなるのは当然です。さらに、SOLANA チェーンは利益が多くトラブルが少ないことで有名です。また、このプロジェクトのAIとデピンの物語の今後の展開はかなり明るく、【ひっくり返る】と【自由】という属性を持っています。

トークンは4月28日に発売される予定です。

GPUコンピューティングパワーウィンドウズチュートリアルの実行

1.公式サイトでアカウントを申請する
クラウド
2. 公式インストール手順

https://developers.io.net/docs/windows へのインストール
3. ダウンロード
詳しくはこちら
4. NVIDIA CUDA
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
5. NVIDIAドライバーをダウンロードする
https://nvidia.com/download/index.aspx

6. PowerShellでhttp://io.netの行をコピーして実行します。

非常に詳細なグラフィックチュートリアルについては、こちらをご覧ください: https://twitter.com/Yorkiku/status/1740028801483153712?s=20
詳しいビデオチュートリアルについてはこの人を見てください。彼のアクセントはとてもかわいいです: https://www.youtube.com/watch?v=I0pVxhUxfw8