io.net

io.net, yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi uygulamaları için talep üzerine GPU kaynaklarına erişim sağlayan merkeziyetsiz bir hesaplama ağıdır. Platform, bağımsız veri merkezleri ve Render ile Filecoin gibi merkeziyetsiz ağlar da dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan düşük kullanımlı GPU'ları toplar. Dağıtılmış GPU kümeleri sunarak, io.net, geleneksel bulut tabanlı YZ hesaplama hizmetlerine alternatif sağlamayı hedeflemektedir.

Ağ, altyapı maliyetlerini azaltarak ve merkeziyetsiz bir ağ üzerinde büyük ölçekli model eğitimi ve çıkarsama olanağı tanıyarak YZ geliştiricilerini desteklemek amacıyla tasarlanmıştır. Kullanıcılar, merkezi sağlayıcılara bağımlı olmadan YZ iş yükleri için GPU kümeleri dağıtabilirler.

io.net (IO), ekosisteminde birden fazla amaca hizmet eder:

• İşlem Ücretleri: IO token'ı, io.net ağında işlem ücretlerini ödemek için kullanılır. Bu, akıllı sözleşmeleri yürütmek ve token transferleri için ücretleri içerir.

• Stake Etme: Kullanıcılar, ağın konsensüs mekanizmasına katılmak için IO token'larını stake edebilirler; bu genellikle proof-of-stake ya da bir varyasyonu içerir. Stake etme, ağı güvence altına almaya yardımcı olur ve katılımcılara ödüller sunar.

• Yönetim: IO token sahibi olanlar, io.net platformunun yönetimine katılabilirler. Bu, ağ güncellemelerine, protokol değişikliklerine ve diğer kilit kararlara ilişkin öneriler üzerinde oy kullanmayı içerir.

• Teşvikler: IO token'ı, geliştiricilerin ve kullanıcıların ağa katılımını teşvik etmek için kullanılır. Bu, dApp'lerin geliştirilmesi, likidite sağlama veya platform ekosistemini geliştiren diğer katkılar için ödülleri içerir.

• dApp Geliştirme: IO token'ları, io.net platformunda inşa edilen dApp'ler içinde, bir değişim aracı olarak ya da çeşitli uygulamaların işlevselliğinin bir parçası olarak kullanılabilir.

io.net, merkeziyetsiz GPU altyapısı sağlayarak YZ ve makine öğrenimi uygulamalarını desteklemek üzere özel olarak tasarlanmıştır. YZ ile ilgili ana özellikler şunlardır:

• Merkeziyetsiz YZ Hesaplama: YZ mühendislerinin dağıtılmış GPU kümeleri kullanarak makine öğrenimi modelleri eğitmesine ve dağıtmasına olanak tanır.
• Maliyet Verimliliği: GPU gücünü birden fazla kaynaktan toplayarak YZ hesaplama maliyetlerini düşürmeyi hedefler.
• Ölçeklenebilirlik: Derin öğrenme ve model çıkarım gibi geniş hesaplama kaynakları gerektiren YZ iş yüklerini destekler.