상세 설명 바이낸스 Launchpool 신규 프로젝트 io.net: 글로벌 GPU 자원을 연결하여 머신러닝의 미래를 재구성하다

원문 출처: 체인 찻집

1. 프로젝트 개요

io.net은 Solana, Render, Ray 및 Filecoin을 기반으로 한 분산 GPU 시스템으로, 분산 GPU 자원을 활용하여 AI 및 머신러닝 분야의 계산 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

io.net은 독립 데이터 센터, 암호화폐 채굴자, Filecoin 및 Render와 같은 암호화 프로젝트의 여분의 GPU와 같은 충분히 활용되지 않은 계산 자원을 집계하여 계산 자원 부족 문제를 해결하고, 엔지니어가 쉽게 접근할 수 있고, 맞춤화 가능하며, 비용이 저렴한 시스템에서 대량의 계산 능력을 확보할 수 있도록 합니다.

또한, io.net은 다양한 제공자의 자원을 결합한 분산 물리 인프라 네트워크(depin)를 도입하여 엔지니어가 맞춤화 가능하고 비용 효율적이며 쉽게 구현할 수 있는 방식으로 대량의 계산 능력을 확보할 수 있도록 합니다.

io cloud는 현재 95,000개 이상의 GPU와 1,000개 이상의 CPU를 보유하고 있으며, 빠른 배포, 하드웨어 선택, 지리적 위치 지원 및 투명한 결제 프로세스를 제공합니다.

2. 핵심 메커니즘

2.1 중앙 집중화 자원 집계

io.net의 분산 자원 집계는 플랫폼이 전 세계에 분산된 GPU 자원을 활용하여 AI 및 머신러닝 작업에 필요한 계산 지원을 제공할 수 있게 해주는 핵심 기능 중 하나입니다. 이러한 자원 집계 전략의 목표는 자원 사용을 최적화하고 비용을 절감하며 더 넓은 접근성을 제공하는 것입니다.

다음은 자세한 설명입니다:

2.1.1 장점

비용 효율성: 시장에서 충분히 활용되지 않은 GPU 자원을 활용함으로써, io.net은 전통적인 클라우드 서비스보다 더 낮은 비용으로 계산 능력을 제공합니다. 이는 데이터 집약적인 AI 애플리케이션에 특히 중요하며, 이러한 애플리케이션은 일반적으로 많은 계산 자원을 필요로 하며, 전통적인 방법은 비용이 많이 들 수 있습니다. 확장성 및 유연성: 분산 모델은 io.net이 단일 공급자나 데이터 센터에 의존하지 않고 자원 풀을 쉽게 확장할 수 있게 해줍니다. 이 모델은 사용자가 자신의 작업 요구에 가장 적합한 자원을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.

2.1.2 작동 원리

자원 출처 다양성: io.net은 독립 데이터 센터, 개인 암호화폐 채굴자 및 Filecoin과 Render와 같은 다른 암호화 프로젝트에 참여하는 여분의 자원을 포함하여 여러 출처에서 GPU 자원을 집계합니다. 기술 구현: 플랫폼은 블록체인 기술을 사용하여 이러한 자원을 추적하고 관리하여 자원 배분의 투명성과 공정성을 보장합니다. 블록체인 기술은 또한 네트워크에 추가 계산 능력을 기여하는 사용자에게 자동으로 지불 및 인센티브를 분배하는 데 도움을 줍니다.

2.1.3 구체적인 단계

자원 발견 및 등록: 자원 제공자(예: GPU 소유자)는 자신의 장비를 io.net 플랫폼에 등록합니다. 플랫폼은 이러한 자원의 성능과 신뢰성을 검증하여 특정 기준과 요구 사항을 충족하는지 확인합니다. 자원 풀링: 검증된 자원은 전 세계 자원 풀에 추가되어 플랫폼 사용자가 임대할 수 있습니다. 자원의 분배 및 관리는 스마트 계약을 통해 자동으로 실행되어 처리 과정의 투명성과 효율성을 보장합니다. 동적 자원 배분: 사용자가 계산 작업을 시작할 때, 플랫폼은 작업의 요구 사항(예: 계산 능력, 메모리, 네트워크 대역폭 등)에 따라 자원을 동적으로 배분합니다. 자원의 배분은 비용 효율성과 지리적 위치를 고려하여 작업 실행 속도와 비용을 최적화합니다.

2.2 이중 토큰 경제 시스템

io.net의 이중 토큰 경제 시스템은 플랫폼 운영의 효율성과 지속 가능성을 보장하기 위해 설계된 블록체인 네트워크의 핵심 특징 중 하나입니다. 이 시스템은 두 가지 토큰인 $IO와 $IOSD를 포함하며, 각 토큰은 고유한 역할을 수행합니다. 아래는 이 경제 시스템의 구조와 기능에 대한 자세한 설명입니다.

2.2.1 $IO 토큰

$IO는 io.net 플랫폼의 주요 기능성 토큰으로, 다양한 네트워크 거래 및 작업에 사용됩니다. 주요 용도는 다음과 같습니다:

지불 및 수수료: 사용자는 $IO를 사용하여 GPU 사용료를 포함한 계산 자원의 임대료를 지불합니다. 또한, $IO는 네트워크의 다양한 서비스 및 수수료를 지불하는 데 사용됩니다. 자원 인센티브: GPU 계산 능력을 제공하거나 네트워크 유지에 참여하는 사용자에게 $IO 토큰을 보상으로 지급하여 지속적인 자원 기여를 유도합니다. 거버넌스: $IO 토큰 보유자는 io.net 플랫폼의 거버넌스 결정에 참여할 수 있으며, 투표권을 통해 플랫폼의 미래 발전 방향과 정책 조정에 영향을 미칠 수 있습니다.

2.2.2 $IOSD 토큰

$IOSD는 미국 달러에 연동된 스테이블코인으로, io.net 플랫폼에 안정적인 가치 저장 및 거래 매개체를 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

가치 안정성: $IOSD의 가치는 미국 달러와 1:1로 고정되어 있어 사용자가 암호화 시장의 변동성을 피할 수 있는 지불 방법을 제공합니다. 거래 간편성: 사용자는 $IOSD를 사용하여 플랫폼 수수료를 지불할 수 있으며, 이는 거래의 가치 안정성과 예측 가능성을 보장합니다. 수수료 커버: 특정 네트워크 작업 또는 거래 수수료는 $IOSD로 지불할 수 있어 수수료 정산 과정을 간소화합니다.

2.2.3 이중 토큰 시스템의 작동 메커니즘

io.net의 이중 토큰 시스템은 다음과 같은 방식으로 상호 작용하여 네트워크의 운영과 성장을 지원합니다:

자원 제공자 인센티브: 자원 제공자(예: GPU 소유자)는 자신의 장비를 네트워크에 기여함으로써 $IO 토큰을 보상으로 받습니다. 이러한 토큰은 추가 계산 자원을 구매하거나 시장에서 거래하는 데 사용할 수 있습니다. 수수료 지불: 사용자는 $IO 또는 $IOSD를 사용하여 계산 자원 사용료를 지불합니다. $IOSD를 선택하면 암호화폐 변동성으로 인한 위험을 피할 수 있습니다. 경제 활동 인센티브: $IO와 $IOSD의 유통 및 사용을 통해 io.net 플랫폼은 경제 활동을 자극하고 네트워크의 유동성과 참여도를 증가시킬 수 있습니다. 거버넌스 참여: $IO 토큰은 거버넌스 토큰 역할도 하여 보유자가 플랫폼의 거버넌스 과정에 참여할 수 있도록 하며, 제안 및 투표 결정을 할 수 있습니다.

2.3 동적 자원 배분 및 스케줄링

io.net의 동적 자원 배분 및 스케줄링은 플랫폼의 핵심 기능 중 하나로, 사용자들의 다양한 계산 요구를 충족하기 위해 계산 자원의 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 데 중점을 둡니다. 이 시스템은 스마트하고 자동화된 방식으로 계산 작업이 가장 적합한 자원에서 실행될 수 있도록 보장하며, 자원의 활용률과 성능을 극대화합니다.

다음은 이 메커니즘의 각 측면에 대한 자세한 설명입니다:

2.3.1 동적 자원 배분 메커니즘

1. 자원 식별 및 분류:

자원 제공자가 자신의 GPU 또는 기타 계산 자원을 io.net 플랫폼에 연결할 때, 시스템은 먼저 이러한 자원을 식별하고 분류합니다. 여기에는 처리 속도, 메모리 용량, 네트워크 대역폭과 같은 성능 지표를 평가하는 것이 포함됩니다. 이러한 자원은 이후 다양한 작업의 요구에 따라 동적으로 조정할 수 있도록 태그가 붙고 아카이브됩니다.

2. 요구 사항 매칭:

사용자가 io.net에 계산 작업을 제출할 때, 필요한 계산 능력, 메모리 크기, 예산 제한 등 작업의 요구 사항을 지정해야 합니다. 플랫폼의 스케줄링 시스템은 이러한 요구 사항을 분석하고 자원 풀에서 일치하는 자원을 선별합니다.

3. 스마트 스케줄링 알고리즘:

고급 알고리즘을 사용하여 제출된 작업에 가장 적합한 자원을 자동으로 매칭합니다. 이러한 알고리즘은 자원의 성능, 비용 효율성, 지리적 위치(지연 시간 감소를 위해) 및 사용자의 특정 선호도를 고려합니다. 스케줄링 시스템은 자원의 실시간 상태(가용성 및 부하 상황)를 모니터링하여 자원 배분을 동적으로 조정합니다.

2.3.2 스케줄링 및 실행

1. 작업 큐 및 우선순위 관리:

모든 작업은 우선순위 및 제출 시간에 따라 큐에 배치됩니다. 시스템은 사전 설정된 또는 동적으로 조정된 우선순위 규칙에 따라 작업 큐를 처리합니다. 긴급하거나 높은 우선순위의 작업은 빠른 응답을 받을 수 있으며, 장기적이거나 비용 민감한 작업은 저비용 시간대에 실행될 수 있습니다.

2. 내결함성 및 부하 분산:

동적 자원 배분 시스템은 내결함성 메커니즘을 포함하여 일부 자원에 문제가 발생하더라도 작업이 다른 건강한 자원으로 원활하게 이전될 수 있도록 보장합니다. 부하 분산 기술은 단일 자원이 과부하되지 않도록 하여 작업 부하를 합리적으로 분배하여 전체 네트워크의 성능을 최적화합니다.

3. 모니터링 및 조정:

시스템은 모든 작업의 실행 상태와 자원의 운영 상태를 지속적으로 모니터링합니다. 여기에는 작업 진행 상황, 자원 소비 등 주요 성능 지표를 실시간으로 분석하는 것이 포함됩니다. 이러한 데이터를 기반으로 시스템은 자원 배분을 자동으로 재조정하여 작업 실행 효율성과 자원 활용률을 최적화할 수 있습니다.

2.3.3 사용자 상호작용 및 피드백

투명한 사용자 인터페이스: io.net은 직관적인 사용자 인터페이스를 제공하여 사용자가 쉽게 작업을 제출하고, 작업 상태를 확인하며, 요구 사항이나 우선순위를 조정할 수 있도록 합니다. 피드백 메커니즘: 사용자는 작업 실행 결과에 대한 피드백을 제공할 수 있으며, 시스템은 이 피드백을 기반으로 향후 작업의 자원 배분 전략을 조정하여 사용자 요구를 더 잘 충족할 수 있도록 합니다.

3. 시스템 아키텍처

3.1 IO Cloud

IO Cloud는 분산 GPU 클러스터의 배포 및 관리를 간소화하기 위해 설계되었으며, 머신러닝 엔지니어와 개발자에게 대규모 및 유연한 GPU 자원 접근을 제공하여 대규모 하드웨어 투자가 필요하지 않습니다. 이 플랫폼은 전통적인 클라우드 서비스와 유사한 경험을 제공하지만, 분산 네트워크의 이점을 가지고 있습니다.

주요 특징:

확장성 및 경제성: AI/ML 프로젝트 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있는 가장 비용 효율적인 GPU 클라우드가 되는 것을 목표로 합니다. IO SDK 통합: 원활한 통합을 통해 AI 프로젝트 성능을 향상시키고, 통합된 고성능 환경을 생성합니다. 글로벌 커버리지: 분산 GPU 자원으로 머신러닝 서비스 및 추론을 최적화하며, CDN과 유사합니다. RAY 프레임워크 지원: RAY 분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용하여 확장 가능한 Python 애플리케이션 개발을 지원합니다. 독점 기능: OpenAI ChatGPT 플러그인에 대한 개인 접근 권한을 제공하여 훈련 클러스터 배포를 용이하게 합니다. 암호화 채굴 혁신: 머신러닝 및 인공지능 생태계를 지원하여 암호화 채굴 혁신을 추구합니다.

3.2 IO Worker

IO Worker는 WebApp 사용자의 공급 작업을 간소화하고 최적화하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 사용자 계정 관리, 실시간 활동 모니터링, 온도 및 전력 소비 추적, 설치 지원, 지갑 관리, 보안 및 수익성 분석이 포함됩니다.

주요 특징:

작업자 홈페이지: 연결된 장비의 실시간 모니터링 대시보드를 제공하며, 장비 삭제 및 이름 변경 기능이 있습니다. 장비 상세 페이지: 트래픽, 연결 상태 및 작업 이력을 포함한 종합 장비 분석을 표시합니다. 수익 및 보상 페이지: 수익 및 작업 이력을 추적하며, 거래 세부정보는 SOLSCAN에서 확인할 수 있습니다. 새 장비 추가 페이지: 장비 연결 과정을 간소화하여 빠르고 쉽게 통합할 수 있도록 지원합니다.

3.3 IO Explorer

IO Explorer는 사용자에게 io.net 네트워크 운영에 대한 깊은 통찰력을 제공하는 포괄적인 플랫폼으로 설계되었으며, 블록체인 탐색기가 블록체인 거래에 투명성을 제공하는 것과 유사합니다. 주요 목표는 사용자가 GPU 클라우드의 세부 정보를 모니터링, 분석 및 이해할 수 있도록 하여 네트워크 활동, 통계 및 거래에 대한 완전한 가시성을 보장하고 민감한 정보의 프라이버시를 보호하는 것입니다.

장점:

브라우저 홈페이지: 공급, 공급업체 검증, 활성 하드웨어 수 및 실시간 시장 가격에 대한 통찰력을 제공합니다. 클러스터 페이지: 네트워크에 배포된 클러스터의 공개 정보와 실시간 지표 및 예약 세부정보를 표시합니다. 장비 페이지: 네트워크에 연결된 장비의 공개 세부정보를 표시하며, 실시간 데이터 및 거래 추적을 제공합니다. 실시간 클러스터 모니터링: 클러스터 상태, 건강 및 성능에 대한 즉각적인 통찰력을 제공하여 사용자가 최신 정보를 얻을 수 있도록 합니다.

3.4 IO-SDK

IO-SDK는 Io.net의 기본 기술로, Ray 기술의 한 분기에서 파생되었습니다. 이는 작업이 병렬로 실행되고 다양한 언어를 처리할 수 있게 하며, 주요 머신러닝(ML) 프레임워크와 호환되어 IO.NET이 다양한 계산 요구에 대해 유연하고 효율적으로 작동할 수 있도록 합니다. 이러한 설정과 명확하게 정의된 기술 세트는 IO.NET Portal이 현재의 요구를 충족하고 미래의 변화에 적응할 수 있도록 보장합니다.

다층 아키텍처의 적용

· 사용자 인터페이스: 사용자 시각의 프론트엔드로, 공개 웹사이트, 고객 구역 및 GPU 제공업체 영역을 포함합니다. 직관적이고 사용자 친화적으로 설계되었습니다.

· 보안 계층: 시스템의 무결성과 보안을 보장하며, 네트워크 보호, 사용자 인증 및 활동 기록을 포함합니다.

· API 계층: 웹사이트, 제공업체 및 내부 관리 간의 통신 센터로, 데이터 교환 및 작업을 촉진합니다.

· 백엔드 계층: 클러스터/GPU 관리, 고객 상호작용 및 자동 확장 등의 작업을 처리하는 시스템의 핵심입니다.

· 데이터베이스 계층: 데이터를 저장하고 관리하며, 주 저장소는 구조화된 데이터를 위해, 캐시는 임시 데이터를 위해 사용됩니다.

· 작업 계층: 비동기 통신 및 작업을 관리하여 실행 및 데이터 흐름의 효율성을 보장합니다.

· 인프라 계층: GPU 풀, 오케스트레이션 도구 및 실행/ML 작업을 포함하는 인프라로, 강력한 모니터링 솔루션이 장착되어 있습니다.

3.5 IO Tunnels

역방향 터널 기술을 활용하여 클라이언트에서 원격 서버로의 안전한 연결을 생성하여 엔지니어가 방화벽 및 NAT를 우회하여 원격 접근을 가능하게 하며, 복잡한 구성 없이 작업할 수 있습니다. 작업 흐름: IO Worker는 중간 서버(io.net 서버)에 연결됩니다. 그런 다음, io.net 서버는 IO Worker와 엔지니어 머신에서 오는 연결을 수신하고, 역방향 터널을 통해 데이터 교환을 촉진합니다.

io.net에서의 적용

엔지니어는 io.net 서버를 통해 IO Workers에 연결하여 원격 접근 및 관리가 간소화되며, 네트워크 구성 문제 없이 작업할 수 있습니다. 장점: 접근 용이성: IO Workers에 직접 접근하여 네트워크 장벽을 제거합니다. 보안성: 보호된 통신을 보장하여 데이터 프라이버시를 유지합니다. 확장성 및 유연성: 다양한 환경에서 여러 IO Workers를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

3.6 IO Network

IO Network는 메쉬 VPN 아키텍처를 채택하여 antMiner 노드 간의 초저지연 통신을 제공합니다.

메쉬 VPN 네트워크:

분산 연결성: 전통적인 스타 모델과 달리 메쉬 VPN은 노드를 직접 연결하여 향상된 중복성, 내결함성 및 부하 분산을 제공합니다. 장점: 노드 고장에 대한 강력한 저항력, 높은 확장성, 낮은 지연 시간, 더 나은 트래픽 분배.

io.net의 이점:

직접 연결로 지연 시간을 줄이고 애플리케이션 성능을 최적화합니다. 단일 실패 지점이 없으며, 단일 노드가 고장 나더라도 네트워크는 계속 운영됩니다. 데이터 추적 및 분석을 더 어렵게 만들어 사용자 프라이버시를 강화합니다. 새로운 노드의 추가가 성능에 영향을 미치지 않습니다. 자원 공유 및 처리가 노드 간에 더 효율적으로 이루어집니다.

4. $IO 토큰

4.1 $IO 토큰의 기본 프레임워크

1. 고정 공급량:

$IO 토큰의 최대 공급량은 8억 개로 고정되어 있습니다. 이 공급량 설정은 토큰 가치의 안정성을 보장하고 인플레이션을 방지하기 위해 마련되었습니다.

2. 배분 및 인센티브:

초기에는 3억 개의 $IO 토큰이 발행됩니다. 나머지 5억 개의 토큰은 공급자 및 그 주주에게 보상으로 지급되며, 이 과정은 20년 동안 지속될 것으로 예상됩니다. 보상은 시간 단위로 해제되며, 감소 모델을 따릅니다(첫 해의 8%에서 시작하여 매월 1.02% 감소, 연간 약 12% 감소)하여 8억 개의 총 발행량 한도에 도달할 때까지 진행됩니다.

3. 소각 메커니즘:

$IO는 프로그램화된 토큰 소각 시스템을 채택하여 io.net이 IOG 네트워크에서 생성된 수익을 사용하여 $IO 토큰을 구매하고 소각합니다. 소각 메커니즘은 $IO의 가격에 따라 소각할 수량을 조정하여 토큰의 디플레이션 압력을 생성합니다.

4.2 수수료 및 수익

사용료:

io.net은 사용자와 공급자에게 여러 가지 수수료를 부과하며, 여기에는 계산 능력을 예약할 때의 예약 수수료와 지불 수수료가 포함됩니다. 이러한 수수료 설정은 네트워크의 재정 건전성을 유지하고 $IO의 시장 유통을 지원하기 위해 마련되었습니다.

지불 수수료:

USDC로 지불하는 경우 2%의 수수료가 부과되며, $IO로 지불하는 경우에는 수수료가 부과되지 않습니다.

공급자 수수료:

사용자와 마찬가지로 공급자는 지불을 받을 때 해당 수수료를 지불해야 하며, 여기에는 예약 수수료와 지불 수수료가 포함됩니다.

4.3 생태계

GPU 임대자(사용자)는 IOG 네트워크에서 GPU 계산 능력을 구매하고자 하는 머신러닝 엔지니어입니다. 이러한 엔지니어는 $IO를 사용하여 GPU 클러스터, 클라우드 게임 인스턴스를 배포하고, 언리얼 엔진 5(및 유사한) 픽셀 스트리밍 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 사용자에는 BC8.ai에서 서버리스 모델 추론을 수행하고자 하는 개인 소비자와 io.net이 향후 호스팅할 수백 개의 애플리케이션 및 모델이 포함됩니다. GPU 소유자(공급자)는 독립 데이터 센터, 암호화 채굴장 및 전문 채굴자와 같은 이들이며, IOG 네트워크에서 충분히 활용되지 않은 GPU 계산 능력을 제공하고 이를 통해 수익을 얻고자 합니다. IO 코인 보유자(커뮤니티)는 암호화 경제의 안전성과 인센티브 제공에 참여하여 각 당사자 간의 상호 이익과 처벌을 조정하여 네트워크의 발전과 채택을 촉진합니다.

4.4 구체적인 배분

커뮤니티: 총 배분의 50%를 차지하며, 이 부분의 토큰은 주로 커뮤니티 구성원에게 보상을 제공하고 플랫폼의 참여와 성장을 유도하는 데 사용됩니다. 연구 개발 및 생태계(R&D Ecosystem): 16%를 차지하며, 플랫폼의 연구 개발 활동과 생태계 구축을 지원하는 데 사용됩니다. 초기 핵심 기여자(Initial Core Contributors): 11.3%를 차지하며, 플랫폼 초기 단계에서 중요한 기여를 한 팀원에게 보상합니다. 초기 투자자: 시드 라운드(Early Backers: Seed): 12.5%로, 이 부분의 토큰은 초기 시드 투자자에게 배분되어 프로젝트 초기의 신뢰와 자금 지원에 대한 보상을 제공합니다. 초기 투자자: A 라운드(Early Backers: Series A): 10.2%로, A 라운드 투자자에게 배분되어 프로젝트 발전 초기 단계에서의 자금 및 자원 투입에 대한 보상을 제공합니다.

4.5 반감기 메커니즘

2024년부터 2025년까지: 이 두 해 동안 매년 6,000,000개의 $IO 토큰이 해제됩니다. 2026년부터 2027년까지: 2026년부터 매년 해제량이 반으로 줄어 3,000,000개의 $IO 토큰이 해제됩니다. 2028년부터 2029년까지: 해제량이 계속 반으로 줄어 매년 1,500,000개의 $IO 토큰이 해제됩니다.

5. 팀 / 협력 / 자금 조달 상황

io.net은 기술 분야에서 수십 년의 경험을 가진 다양한 기술과 경험을 갖춘 리더십 팀을 보유하고 있으며, 이들은 회사의 성공에 기여하고 있습니다.

Tory Green은 io.net의 COO로, 이전에는 Hum Capital의 COO, Fox Mobile Group의 기업 개발 및 전략 이사로 근무했습니다.

Ahmad Shadid는 io.net의 창립자이자 CEO로, 이전에는 WhalesTrader의 양적 시스템 엔지니어로 활동했습니다.

Garrison Yang은 io.net의 최고 전략 책임자이자 최고 마케팅 책임자로, 이전에는 Ava Labs의 성장 및 전략 부사장으로 근무했습니다. 그는 캘리포니아 대학교 산타바바라 캠퍼스에서 환경 건강 공학을 전공했습니다.

올해 3월, io.net은 3천만 달러의 A 라운드 자금을 조달했으며, 이 라운드는 Hack VC가 주도하고, Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, Continue Capital, MH Ventures 및 OKX와 함께 Solana 창립자인 Anatoly Yakovenk, Aptos 창립자인 Mo Shaikh 및 Avery Ching, Animoca Brands의 Yat Siu 및 Perlone Capital의 Jin Kang을 포함한 업계 리더들이 참여했습니다.

6. 프로젝트 평가

6.1 트랙 분석

io.net은 Solana 블록체인을 기반으로 한 분산 컴퓨팅 네트워크로, 충분히 활용되지 않은 GPU 자원을 통합하여 강력한 계산 능력을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트는 다음 몇 가지 트랙 분야에 주로 속합니다:

1. 분산 컴퓨팅(Decentralized Computing)

io.net은 독립 데이터 센터, 암호화 채굴자 등 다양한 출처의 GPU 자원을 활용하여 분산 물리 인프라 네트워크(Depin)를 구축했습니다. 이러한 분산 접근 방식은 계산 자원의 활용을 최적화하고 비용을 절감하며 접근성과 유연성을 높이는 것을 목표로 합니다.

2. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)

비록 io.net이 분산 접근 방식을 채택하고 있지만, 제공하는 서비스는 GPU 클러스터 관리 및 머신러닝 작업의 확장 능력과 같은 전통적인 클라우드 컴퓨팅과 유사합니다. io.net의 목표는 전통적인 클라우드 서비스와 유사한 경험을 창출하되, 분산 네트워크의 이점을 활용하여 더 효율적이고 비용이 저렴한 솔루션을 제공하는 것입니다.

3. 블록체인 기술 응용(Blockchain Applications)

블록체인 기술을 기반으로 한 프로젝트로서, io.net은 네트워크 내 자원 및 거래 관리를 위해 블록체인의 특성(안전성 및 투명성)을 활용합니다.

io.net과 기능 및 목표가 유사한 프로젝트로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

Golem: 분산 컴퓨팅 네트워크로, 사용자가 사용하지 않는 계산 자원을 임대하거나 대여할 수 있습니다. Golem은 글로벌 슈퍼컴퓨터를 구축하는 데 전념하고 있습니다. Render: 분산 네트워크를 활용하여 그래픽 렌더링 서비스를 제공합니다. Render는 블록체인 기술을 통해 콘텐츠 제작자가 더 많은 GPU 자원에 접근할 수 있도록 하여 렌더링 과정을 가속화합니다. iExec RLC: 이 프로젝트는 사용자가 자신의 계산 자원을 임대할 수 있는 분산 시장을 생성했습니다. iExec은 블록체인 기술을 통해 데이터 집약적인 애플리케이션 및 머신러닝 작업 부하를 지원합니다.

6.2 프로젝트 장점

확장성: io.net은 고객의 대역폭 요구를 충족하기 위해 고도로 확장 가능한 플랫폼을 설계하였으며, 팀이 GPU 네트워크에서 작업 부하를 쉽게 확장할 수 있도록 합니다. 배치 추론 및 모델 서비스: 플랫폼은 데이터 배치에서의 병렬 추론을 지원하여 머신러닝 팀이 분산 GPU 네트워크에서 워크플로를 배포할 수 있도록 합니다. 병렬 훈련: 메모리 제한 및 순차적 워크플로를 극복하기 위해 io.net은 분산 계산 라이브러리를 활용하여 여러 장치에서 훈련 작업을 병렬화합니다. 병렬 하이퍼파라미터 조정: 하이퍼파라미터 조정 실험의 고유한 병렬성을 활용하여 io.net은 스케줄링 및 검색 패턴을 최적화합니다. 강화 학습(RL): 오픈 소스 강화 학습 라이브러리를 활용하여 io.net은 고도로 분산된 RL 작업 부하를 지원하며 간단한 API를 제공합니다. 즉시 접근 가능성: 전통적인 클라우드 서비스의 긴 배포 시간과 달리, io.net Cloud는 GPU 공급에 즉시 접근할 수 있어 사용자가 몇 초 안에 프로젝트를 시작할 수 있습니다. 비용 효율성: io.net은 다양한 사용자 카테고리에 적합한 경제적인 플랫폼으로 설계되었습니다. 현재 이 플랫폼의 비용 효율성은 경쟁 서비스보다 약 90% 높아 머신러닝 프로젝트에 상당한 절감을 제공합니다. 높은 보안성과 신뢰성: 플랫폼은 머신러닝 작업의 안전하고 안정적인 환경을 보장하기 위해 일류의 보안성, 신뢰성 및 기술 지원을 제공할 것을 약속합니다. 구현의 용이성: io.net Cloud는 인프라 구축 및 관리의 복잡성을 없애, 모든 개발자와 조직이 AI 애플리케이션을 원활하게 개발하고 확장할 수 있도록 합니다.

6.3 프로젝트 도전 과제

1. 기술 복잡성 및 사용자 채택

도전 과제: 분산 컴퓨팅이 상당한 비용 및 효율성 이점을 제공하지만, 기술의 복잡성은 비기술 사용자에게 큰 진입 장벽이 될 수 있습니다. 사용자는 분산 네트워크를 어떻게 운영하고, 분산 자원을 효과적으로 활용하는지를 이해해야 합니다. 영향: 이는 플랫폼의 광범위한 채택을 제한할 수 있으며, 특히 블록체인 및 분산 컴퓨팅에 익숙하지 않은 사용자 그룹에서 더욱 그렇습니다.

2. 네트워크 보안 및 데이터 프라이버시

도전 과제: 블록체인이 강화된 보안성과 투명성을 제공하지만, 분산 네트워크의 개방성은 네트워크 공격 및 데이터 유출의 위협에 더 취약할 수 있습니다. 영향: 이는 io.net이 사용자 데이터와 계산 작업의 기밀성과 무결성을 보장하기 위해 지속적으로 보안 조치를 강화해야 함을 의미하며, 이는 사용자 신뢰와 플랫폼 평판을 유지하는 데 핵심적입니다.

3. 성능 및 신뢰성

도전 과제: io.net이 분산 자원을 통해 효율적인 계산 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있지만, 다양한 지리적 위치와 품질이 다른 하드웨어 자원 간의 조정은 성능 및 신뢰성 측면에서 도전 과제가 될 수 있습니다. 영향: 하드웨어 불일치나 네트워크 지연으로 인한 성능 문제는 고객 만족도와 플랫폼의 전반적인 효과에 영향을 미칠 수 있습니다.

4. 규모의 확장성

도전 과제: io.net이 고도로 확장 가능한 네트워크를 설계했음에도 불구하고, 실제 운영에서 전 세계적으로 분산된 자원을 효과적으로 관리하고 확장하는 것은 여전히 큰 기술적 도전입니다. 영향: 이는 빠르게 증가하는 사용자와 계산 요구에 대응하기 위해 지속적인 기술 혁신과 관리 개선이 필요함을 의미합니다.

5. 경쟁 및 시장 수용도

도전 과제: io.net은 블록체인 및 분산 컴퓨팅 시장에서 경쟁이 없는 것은 아닙니다. Golem, Render 및 iExec와 같은 다른 플랫폼도 유사한 서비스를 제공하고 있으며, 시장의 빠른 변화는 경쟁 환경을 신속하게 변화시킬 수 있습니다. 영향: io.net은 경쟁력을 유지하기 위해 지속적으로 혁신하고 서비스의 독특성과 가치를 높여 사용자들을 유치하고 유지해야 합니다.

7. 결론

결론적으로, io.net은 혁신적인 분산 컴퓨팅 네트워크와 블록체인 기반 아키텍처를 통해 현대 클라우드 컴퓨팅 분야에서 새로운 기준을 세우고 있습니다. 전 세계의 충분히 활용되지 않은 GPU 자원을 집계함으로써, io.net은 머신러닝 및 인공지능 애플리케이션에 전례 없는 계산 능력, 유연성 및 비용 효율성을 제공합니다. 이 플랫폼은 대규모 머신러닝 프로젝트의 배포를 더욱 신속하고 경제적으로 만들 뿐만 아니라, 다양한 사용자에게 강력한 보안 보장과 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

기술 복잡성, 네트워크 보안, 성능 안정성 및 시장 경쟁과 같은 도전 과제에 직면하여, IO.Net이 이러한 도전을 극복하고 활기찬 생태계를 조성할 수 있다면, 우리는 Web3 시대에 계산 능력에 접근하고 활용하는 방식을 근본적으로 재편할 수 있을 것입니다. 그러나 모든 신흥 기술과 마찬가지로, 장기적인 성공은 지속적인 개발, 채택 및 블록체인 기반 인프라의 변화하는 환경을 탐색하는 능력에 달려 있음을 인식하는 것이 중요합니다.