Io.net プラットフォーム:分散型GPUコンピューティングサービスの提供

Io.net はGPUのコンピューティングパワーを獲得するパイロットネットワークを構築しました(写真:ツイッター@ionet_official)

ジャカルタ - 当初は暗号通貨と株の機関級定量取引システムとして始まったプロジェクトは、人工知能（AI）および機械学習（ML）サービスの需要の高まりに応えるGPUコンピューティングパワーを提供する分散型ネットワークに進化しました。

Io.net は、さまざまなデータ センター、暗号通貨マイナー、分散ストレージ プロバイダーから GPU コンピューティング パワーを取得するテスト ネットワークを開発しました。 GPU のコンピューティング能力を組み合わせることで、AI と ML の進歩に伴い高価になっているこれらのリソースのレンタルコストが大幅に削減されると言われています。

CEO兼共同創設者のアフマド・シャディッド氏はコインテレグラフの独占取材に応じ、現在存在する集中型の代替手段に比べてほんの数分の一のコストでコンピューティングパワーをレンタルできる分散型プラットフォームを提供することを目的としたネットワークの詳細について語った。

シャディッド氏は、2022 年後半の Solana ハッカソン中にこのプロジェクトがどのようにして浮上したかを説明します。 Io.net は、高頻度操作のために GPU コンピューティング能力に依存する定量的取引プラットフォームを開発していますが、GPU コンピューティング能力のレンタルコストが高いため制約を受けています。

プロジェクト チームは、主要文書で高性能 GPU ハードウェアのレンタルに関する課題を説明しており、Nvidia A100 1 台のレンタル価格はカード 1 枚あたり 1 日あたり平均約 80 米ドル (IDR 120 万) です。これらのカードを月に 25 日運用するには 50 枚以上が必要となり、コストは 10 万米ドル (15 億ルピア) 以上になります。

この解決策は、ChatGPT トレーニングを 300,000 個以上の CPU と GPU に配布するために OpenAI によって使用されるオープン ソース ライブラリである Ray.io の発見によって見つかりました。このライブラリによりプロジェクト インフラストラクチャが簡素化され、バックエンド インフラストラクチャは 2 か月以内に開発されました。

Shadid 氏は、2023 年 9 月に開催された AI に焦点を当てた Ray Summit で、Io.net の実用的なテストネットを紹介し、特定の AI または ML のユースケースを満たすために、このプロジェクトがコンシューマー GPU に提供されるコンピューティング能力をクラスターとしてどのように組み合わせているかを強調しました。

この分散型ネットワークは、Solana ブロックチェーンを使用して、コンピューティング能力をレンタルまたは提供する機械学習エンジニアやマイナーに SOL および USD コインでの支払いを提供します。

「機械学習エンジニアがクラスターの料金を支払うと、その資金はクラスターに GPU コンピューティング能力を提供するマイナーに直接送られ、少額のネットワーク料金が Io.net プロトコルに割り当てられます」と Shadid 氏は述べました。

プロジェクト計画には、IO と IOSD の両方を備えたデュアル トークン システムの立ち上げが含まれています。このトークン モデルは、マイナーが機械学習ワークロードを実行し、電力消費コストを考慮しながらネットワークの稼働時間を維持するよう奨励します。

「IOコインは暗号市場で自由に取引され、コンピューティングパワーにアクセスするためのゲートウェイとして機能します。一方、IOSDトークンは、アルゴリズムで結び付けられた1ドルの価値を持つ安定したクレジットトークンとして機能します。」

シャディッド氏はコインテレグラフに対し、Io.netはアマゾン ウェブ サービス（AWS）のような集中型クラウドサービスとは根本的に異なると語った。

「例えるなら、彼らはユナイテッド航空で、私たちはカヤックです。彼らが飛行機を所有し、私たちは人々の航空券の予約を支援します」とシャディッド氏は語った。

創設者は、AI コンピューティングを必要とする企業は通常、社内で管理する GPU を持たないため、サードパーティのプロバイダーを使用すると付け加えました。 GPU の需要は 18 か月ごとに 10 倍に増加すると予想されており、利用可能な容量が需要を満たすには不十分なことが多く、その結果、待ち時間が長くなり、価格が高くなる、とハディッド氏は述べました。

これは、急速に進化する AI および機械学習の作業の種類に最適化されていないデータセンターの非効率的な使用と同氏が呼ぶものによってさらに悪化します。

「米国だけでも、平均使用率が 12% ～ 18% の独立したデータセンターが数千あります。その結果、ボトルネックが生じ、GPU コンピューティングの価格上昇に影響を与えています。」

利点は、平均的な仮想通貨マイナーがハードウェアをレンタルして AWS などのサービスと競合することでより多くの収入を得られることです。ハディッド氏は、40GBのNvidia A100を使用する平均的なマイナーは1日あたり0.52ドルの収入を得られるが、AWSではAIコンピューティング用の同じカードを1日あたり59.78ドルで販売していると述べた。

「Io.net の価値提案の一部は、まず、参加者が AI コンピューティング市場に触れ、GPU を再販できるようにすることです。また、機械学習エンジニアにとっては、AWS よりもはるかに安価です」と彼は付け加えました。

Cointelegraph と共有されたデータによると、GPU リソースを自由に使えるマイナーは、さまざまな暗号通貨のマイニングよりも 1,500% 多くの収益を得ることができると推定されています。