Курс IO (IO)

На дорожній карті IO.net пріоритетом є масштабування децентралізованої інфраструктури GPU та розширення функціональності платформи. Серед запланованих функцій — серверлес-інференс, хмарні ігри та потокове передавання пікселів. Команда також планує покращити інтеграцію AI-моделей та розширити бібліотеку готових шаблонів, призначених для спрощення розгортання. Додаткові ініціативи спрямовані на посилення автоматичного масштабування та впровадження більш просунутих алгоритмів розподілу ресурсів. У довгостроковій перспективі IO.net прагне ще більше розширити доступ до обчислювальних потужностей для штучного інтелекту та надати нові інструменти, які задовольнятимуть зростаючий попит у сфері AI-застосунків і розподілених обчислень.

IO.net була заснована командою з значним досвідом у створенні кількісних торгових систем та інфраструктури високочастотного трейдингу. До запуску IO.net у червні 2022 року ця група створила торгові системи інституційного рівня, здатні в реальному часі відстежувати понад 1 000 акцій та 150 криптовалют. Їхня експертиза охоплює MLOps, DevOps та розподілені системи, у тому числі практичний досвід упровадження технології Ray.io для масштабних завдань розподіленої обробки даних. Цей досвід у побудові високопродуктивної торгової інфраструктури вплинув на архітектуру IO.net та її функціональні можливості.

IO.net розробляє децентралізовану мережу для обчислень на GPU, мета якої — зробити потужні обчислювальні потужності такими ж доступними, як Інтернет. Через цю платформу клієнти можуть орендувати потужності GPU та CPU за цінами, які можуть бути на 90 % нижчими, ніж у традиційних провайдерів, а власники апаратного забезпечення можуть отримувати винагороди, надаючи свої обчислювальні ресурси. Проект побудований на технології фреймворку Ray — тій самій, що використовує OpenAI для моделей GPT — і позиціонує свою децентралізовану глобальну пул ресурсів як спосіб розширити доступ до AI-обчислень.

IO.net працює на спеціально адаптованій реалізації фреймворку Ray, яка була модифікована для децентралізованих середовищ. Вона використовує алгоритми планування разом із автоматичним масштабуванням для розподілу робочих навантажень між глобальним запасом GPU та CPU, що підтримується шаром керування робочими вузлами, який постійно відстежує продуктивність пристроїв, час безперебійної роботи та відповідність вимогам безпеки. Пристрої мережі мають відповідати суворим стандартам часу безперебійної роботи й регулярно перевіряються за допомогою механізму «доведення роботи» (proof-of-work), щоб забезпечити надійність послуг. Стек також включає IO Explorer — інструмент для моніторингу в реальному часі та отримання видимості активності в мережі, при цьому конфіденційна інформація залишається захищеною. IO.net підтримує багато категорій GPU — від побутових відеокарт до серверних одиниць класу дата-центрів — і застосовує специфічні для моделей множники та вимоги до стейкінгу для структурування участі. Надійність і безпека забезпечуються за рахунок багаторівневого контролю, зокрема перевірок відповідності стандарту SOC 2, механізмів «доведення блокування за часом» (proof-of-timelock) та постійного моніторингу продуктивності. Такий дизайн дозволяє масштабувати систему — від завдань на одному GPU до розподілених завдань, що охоплюють тисячі процесорів, і підтримує все: від окремих AI-завдань до навчання великомасштабних моделей.

Економіка мережі ґрунтується на токені IO Coin, який виступає основним токеном для транзакцій та винагород учасників. Кваліфіковані пристрої отримують нагороди за блоки щогодини: 95 % цих нагород призначаються GPU, а 5 % — CPU. IO.net також встановлює вимоги до стейкінгу в токенах IO, причому необхідна сума стейкінгу залежить від моделі GPU: наприклад, для H100 80 ГБ HBM3 потрібно засеткати 2000 токенів IO, а для RTX 4060 — 200 токенів IO. Учасники можуть отримувати доход кількома способами: доход від оренди свого обладнання, нагороди за блоки за підтримку доступності в мережі, а також додаткові стимули за досягнення цілей щодо продуктивності та часу безперервної роботи (uptime). Розподіл нагород регулюється системою оцінювання, яка враховує рівень підключення, технічні характеристики обладнання та верифікацію proof-of-work.