Hơn 100.000 đơn vị xử lý đồ họa (GPU) từ các trung tâm dữ liệu và công cụ khai thác tiền điện tử được thiết lập để kết nối với bản beta mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN) mới do io.net phát hành.

Như Cointelegraph đã báo cáo trước đây, công ty khởi nghiệp này đã phát triển một mạng lưới phi tập trung cung cấp sức mạnh tính toán GPU từ các trung tâm dữ liệu đa dạng về mặt địa lý, công cụ khai thác tiền điện tử và nhà cung cấp lưu trữ phi tập trung để cung cấp năng lượng cho máy học và điện toán trí tuệ nhân tạo (AI).

Công ty đã công bố ra mắt nền tảng beta của mình trong hội nghị Solana Breakpoint ở Amsterdam, trùng hợp với mối quan hệ đối tác mới được thành lập với Render Network.

Tory Green, giám đốc điều hành của io.net và Angela Yi, người đứng đầu bộ phận phát triển kinh doanh, đã nói chuyện riêng với Cointelegraph sau bài phát biểu quan trọng của Green tại hội nghị. Cặp đôi này đã phác thảo những điểm khác biệt quan trọng giữa DePIN của io.net và thị trường điện toán đám mây và GPU rộng hơn.

Green xác định các nhà cung cấp đám mây như Amazon Web Services (AWS) và Microsoft Azure là những đơn vị sở hữu nguồn cung cấp GPU và cho thuê chúng. Trong khi đó, các bộ tổng hợp GPU ngang hàng được tạo ra để giải quyết tình trạng thiếu GPU nhưng “nhanh chóng gặp phải những vấn đề tương tự”, giám đốc điều hành giải thích.

Ngành công nghiệp Web2 rộng lớn hơn tiếp tục tìm cách khai thác tính toán GPU từ các nguồn không được sử dụng đúng mức. Tuy nhiên, Green cho rằng không có nhà cung cấp cơ sở hạ tầng hiện tại nào phân cụm GPU giống như cách mà người sáng lập io.net Ahmad Shadid đã đi tiên phong.

“Vấn đề là chúng không thực sự tập trung lại. Chúng chủ yếu là các phiên bản đơn lẻ và mặc dù chúng có tùy chọn cụm trên trang web của mình nhưng có khả năng nhân viên bán hàng sẽ gọi đến tất cả các trung tâm dữ liệu khác nhau của họ để xem những gì có sẵn,” Green cho biết thêm.

Trong khi đó, các công ty Web3 như Render, Filecoin và Storj có các dịch vụ phi tập trung không tập trung vào học máy. Đây là một phần lợi ích tiềm năng của io.net đối với không gian Web3 như là cơ sở để các dịch vụ này khai thác.

Màu xanh lá cây chỉ ra các giải pháp tập trung vào AI như Akash Network, tập hợp trung bình từ 8 đến 32 GPU, cũng như Gensyn, là những nhà cung cấp dịch vụ gần nhất về mặt chức năng. Gensyn đang xây dựng giao thức điện toán học máy của riêng mình để cung cấp một “siêu cụm” tài nguyên máy tính ngang hàng.

Với cái nhìn tổng quan về ngành đã được thiết lập, Green tin rằng giải pháp của io.net mới lạ ở khả năng phân cụm trên các vị trí địa lý khác nhau trong vài phút. Tuyên bố này đã được thử nghiệm bởi Yi, người đã tạo ra một cụm GPU từ các mạng và địa điểm khác trong buổi demo trực tiếp trên sân khấu tại hội nghị Solana Breakpoint.

Về việc sử dụng chuỗi khối Solana để hỗ trợ thanh toán cho các nhà cung cấp điện toán GPU, Green và Yi tuyên bố rằng quy mô giao dịch và suy luận tuyệt đối mà io.net sẽ hỗ trợ sẽ không thể được xử lý bởi bất kỳ mạng nào khác.

Yi giải thích: “Nếu bạn là một nền tảng nghệ thuật sáng tạo và bạn có cơ sở người dùng luôn đưa ra lời nhắc cho bạn, mỗi khi những suy luận đó được đưa ra, các giao dịch vi mô đằng sau đó”.

“Vì vậy, bây giờ bạn có thể tưởng tượng quy mô tuyệt đối và quy mô của các giao dịch đang được thực hiện ở đó. Và đó là lý do tại sao chúng tôi cảm thấy Solana sẽ là đối tác tốt nhất cho chúng tôi.”

Sự hợp tác với Render, một mạng lưới DePIN được thành lập gồm các nhà cung cấp GPU phân tán, cung cấp các tài nguyên điện toán đã được triển khai trên nền tảng của nó cho io.net. Mạng của kết xuất chủ yếu nhằm mục đích tìm nguồn cung ứng điện toán kết xuất GPU với chi phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn so với các giải pháp đám mây tập trung.

Yi mô tả sự hợp tác này là một tình huống đôi bên cùng có lợi khi công ty đang tìm cách khai thác khả năng phân cụm của io.net để sử dụng tính toán GPU mà nó có quyền truy cập nhưng không thể sử dụng để kết xuất các ứng dụng.

Io.net sẽ thực hiện chương trình khuyến khích trị giá 700.000 USD dành cho các nhà cung cấp tài nguyên GPU, trong khi các nút Kết xuất có thể mở rộng công suất GPU hiện có của họ từ kết xuất đồ họa sang AI và ứng dụng học máy. Chương trình này nhắm đến người dùng có GPU cấp độ người tiêu dùng, được phân loại là phần cứng từ Nvidia RTX 4090 trở xuống.

Đối với thị trường rộng lớn hơn, Yi nhấn mạnh rằng nhiều trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới đang chiếm một tỷ lệ đáng kể trong dung lượng GPU chưa được sử dụng hết. Một số vị trí trong số này có “hàng chục nghìn GPU cao cấp” đang không hoạt động:

“Họ chỉ sử dụng 12% đến 18% công suất GPU và họ thực sự không có cách nào để tận dụng công suất nhàn rỗi của mình. Đó là một thị trường rất kém hiệu quả.”

Cơ sở hạ tầng của Io.net sẽ chủ yếu phục vụ cho các kỹ sư và doanh nghiệp học máy có thể khai thác giao diện người dùng có tính mô-đun cao cho phép người dùng chọn số lượng GPU họ cần, vị trí, thông số bảo mật và các số liệu khác.