IOnet Là Gì? Tổng Quan Về Tiền Điện Tử IOnet

IOnet là gì? IOnet là một giao thức thuộc mảng DePIN với mục tiêu chia sẻ GPU nhàn rỗi của người dùng tới những người thực sự cần. IOnet đang thu hút sự chú ý lớn từ giới chuyên môn và cộng đồng nhờ vào những đột phá và tiềm năng phát triển. Để hiểu rõ hơn về những gì làm nên sự đặc biệt của IOnet, hãy theo dõi bài viết chi tiết dưới đây.

Tổng Quan Về IOnet

GPU là gì?

Trước khi tìm hiểu về chi tiết về IO.NET chúng ta cần có kiến thức cơ bản về GPU. GPU, viết tắt của Graphics Processing Unit (Đơn vị Xử lý Đồ họa), là một loại vi mạch chuyên dụng được thiết kế để xử lý nhanh các tác vụ đồ họa và hình ảnh. Chúng ta có thể hình dung GPU giống như một nhóm người chuyên làm việc cực kỳ hiệu quả trong một lĩnh vực cụ thể, so với một người (CPU - Central Processing Unit) phải đảm nhận nhiều công việc khác nhau.

Hãy tưởng tượng bạn có một cuốn sách toàn hình ảnh và bạn cần màu sắc cho tất cả các trang càng nhanh càng tốt. Nếu bạn là CPU, có lẽ bạn sẽ làm từng trang một cách lần lượt, chú trọng vào từng chi tiết. Nhưng nếu bạn có GPU, nó giống như bạn có hàng trăm hoặc hàng ngàn bút chì màu cùng làm việc trên nhiều trang cùng một lúc. Kết quả? Công việc hoàn thành nhanh hơn nhiều.

Trong thế giới máy tính, GPU không chỉ giới hạn ở việc xử lý hình ảnh hay video nữa. Chúng còn được sử dụng rộng rãi trong các tác vụ tính toán khoa học và kỹ thuật phức tạp, như học máy và trí tuệ nhân tạo, vì khả năng xử lý song song của chúng. Điều này có nghĩa là GPU có thể thực hiện nhiều phép toán cùng một lúc, làm tăng tốc độ xử lý dữ liệu lên rất nhiều so với chỉ dùng CPU.

Nói một cách đơn giản, nếu CPU là trái tim của máy tính, giúp nó hoạt động và quản lý mọi tác vụ, thì GPU là bộ não của việc xử lý đồ họa và tác vụ tính toán song song, giúp máy tính "vẽ" nên những hình ảnh đẹp mắt hoặc giải quyết các bài toán phức tạp một cách nhanh chóng.

IOnet là gì?

Nhu cầu ngày nay của người dùng về GPU ngày càng lớn, trong một số trường hợp như:

Người dùng sử dụng máy tính cá nhân ngày càng nhiều và các laptop không thể xử lý khối lượng công việc lớn trong một thời điểm, trong khi máy móc có thể xử lý được thường ở nhà và khá cồng kềnh.
Để truy cập vào các dịch vụ GPU của AWS, GCP lại mất rất nhiều thời gian, có thể mất vài tuần để có quyền truy cập. Bên cạnh đó, các dịch vụ trên các nền tảng AWS, GCP lại thường ít đa dạng.
Chi phí ở trên các các nền tảng AWS, GCP thường khá cao.

Dựa trên những vấn đề trên IOnet như một giải pháp về cho thuê GPU một cách hiệu quả. IOnet tổng hợp GPU từ các nguồn không được sử dụng đúng mức như trung tâm dữ liệu độc lập, công cụ khai thác tiền điện tử và các dự án tiền điện tử như Filecoin, Render hay vô vàn các dự án khác. Từ đó, IOnet cho người dùng của mình thuê được GPU với mức độ đa dạng, nhanh chóng và chi phí phải chăng.

Người dùng có thể tận dụng IOnet để giải quyết một số vấn đề sau:

Batch Inference and Model Serving: Batch Inference là quá trình xử lý dữ liệu đầu vào theo nhóm hoặc lô thông qua mô hình học máy đã được huấn luyện, cho phép xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Model Serving, ngược lại, liên quan đến việc triển khai mô hình học máy vào môi trường sản xuất để nó có thể xử lý yêu cầu thực tế từ người dùng hoặc hệ thống khác một cách nhanh chóng, thường là theo yêu cầu thời gian thực hoặc gần thời gian thực.
Parallel Training: Parallel Training, hay huấn luyện song song, là một kỹ thuật trong học máy và trí tuệ nhân tạo giúp tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình bằng cách phân chia công việc ra nhiều máy tính, GPU, hoặc các nút xử lý khác để thực hiện đồng thời. Mỗi đơn vị xử lý làm việc trên một phần của dữ liệu hoặc mô hình, và sau đó kết quả được tổng hợp lại. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian cần thiết để huấn luyện mô hình với dữ liệu lớn hoặc mô hình phức tạp.
Parallel hyperparameter tuning: Parallel Hyperparameter Tuning là quá trình tối ưu hóa các tham số cấu hình (hyperparameters) của mô hình học máy bằng cách thử nghiệm đồng thời nhiều bộ tham số khác nhau trên nhiều máy tính hoặc bộ xử lý. Thay vì điều chỉnh và kiểm tra từng bộ tham số một cách tuần tự, phương pháp này cho phép kiểm tra nhiều bộ tham số cùng lúc, giảm đáng kể thời gian cần thiết để tìm ra bộ tham số tốt nhất cho mô hình.
Reinforcement learning: Reinforcement Learning (RL) là một loại học máy cho phép một "agent" (tác nhân) học cách đạt được mục tiêu hoặc thực hiện nhiệm vụ thông qua thử nghiệm và sai lầm, bằng cách tương tác với môi trường của mình. Tác nhân nhận được "phần thưởng" (hoặc trừng phạt) dựa trên hành động của mình, và mục tiêu là tối đa hóa tổng số phần thưởng thu được. Qua thời gian, tác nhân học được chuỗi hành động tốt nhất để đạt được mục tiêu hoặc tối ưu hóa kết quả.

Bộ sản phẩm của IOnet

Bộ sản phẩm IOnet bao gồm:

IO Cloud
IO Worker
IO Explorer
IO Coin
IO Architecture

Đầu tiên là IO Cloud. IO Cloud cung cấp giải pháp triển khai và quản lý các Cluster GPU phi tập trung, giúp người dùng tiếp cận tài nguyên GPU mà không cần đầu tư phần cứng đắt đỏ. Nền tảng này tận dụng tài nguyên từ mạng lưới nút phi tập trung, mang lại trải nghiệm tương tự như dịch vụ đám mây cho Kỹ sư/Phát triển viên ML với khả năng mở rộng và hiệu suất cao.

Tiếp theo là IO Worker. IO Worker là ứng dụng web giúp người dùng quản lý hoạt động cung cấp dịch vụ một cách hiệu quả, từ quản lý tài khoản, theo dõi hoạt động và dữ liệu thực thời, đến giám sát năng lượng và an ninh. Phát triển từ nhu cầu mở rộng tính toán mô hình AI và sử dụng lượng lớn sức mạnh tính toán không dùng đến, IO Worker cung cấp giải pháp quản lý và tối ưu hóa dễ dàng cho người dùng và doanh nghiệp, đáp ứng nhu cầu thực tế trong ngành AI.

Tiếp theo là IO Explorer. IO Explorer là công cụ mang lại cái nhìn tổng quát và minh bạch về mạng GPU Cloud của chúng tôi, giúp người dùng dễ dàng theo dõi và phân tích các hoạt động, chỉ số quan trọng và giao dịch trong mạng. Nó nhằm mục đích dân chủ hóa truy cập dữ liệu đám mây với thông tin thời gian thực, đồng thời bảo vệ chặt chẽ thông tin riêng tư.

Lộ Trình Phát Triển

Update ...

Core Team

Ahmad Shadid: Founder & CEO

Ahmad hiện vẫn đang đóng vai trò Contributor & Mentor tại Ethereum Foundation từ tháng 2/2022 tới nay.
Trong quá khứ Ahmad từng làm Kỹ sư Hệ thống Lượng tử tại WhalesTrader - một nền tảng giao dịch tiền điện tử cung cấp cho bạn các công cụ tiên tiến để tăng lợi nhuận và ArabFolio Capital - quỹ đầu tư đến tử Trung Đông.
Almad bắt đầu xây dựng và đóng vai trò CTO sau đó là CEO tại IOnet từ tháng 11/2018 tới nay.

Investor

05/03/2024: Tại vòng Series A, IOnet kêu gọi thành công $30M với mức định giá $70M được dẫn đầu bởi Hack VC bên cạnh đó là sự tham gia của Solana Ventures, OKX Ventures, Multicoin Capital, Delphi Digital, Continue Capital,...

Tokenomics

Update ...

Kênh Thông Tin Dự Án

Website: https://io.net/
Twitter: https://twitter.com/ionet_official

Tổng Kết

IOnet đang được nhìn nhận là bước đột phá mới trong ngành của mình, hứa hẹn mang lại giải pháp cho những thách thức hiện hữu. Tuy nhiên, sự thành công của ALPHA còn phụ thuộc vào việc áp dụng vào thực tiễn, điều này yêu cầu sự kiên nhẫn và quan sát. Mong rằng qua bài viết này mọi người có thể hiểu thêm về IOnet là gì?