Décryptage d'io.net : relier les ressources mondiales de GPU et redéfinir l'avenir du machine learning
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Décryptage d'io.net : relier les ressources mondiales de GPU et redéfinir l'avenir du machine learning
io.net vise à exploiter les ressources GPU distribuées pour relever les défis informatiques dans les domaines de l'IA et de l'apprentissage automatique.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Lianchaguan
1. Présentation du projet
io.net est un système distribué de GPU basé sur Solana, Render, Ray et Filecoin, conçu pour tirer parti des ressources GPU distribuées afin de relever les défis informatiques dans les domaines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
En agrégeant des ressources computationnelles sous-utilisées – telles que des centres de calcul indépendants, des mineurs de cryptomonnaies, ou les ressources excédentaires de projets cryptographiques comme Filecoin et Render – io.net résout le problème du manque de puissance de calcul, permettant aux ingénieurs d'accéder à une grande capacité de traitement via un système facilement accessible, personnalisable et peu coûteux.
De plus, io.net introduit un réseau décentralisé d'infrastructure physique (depin), combinant les ressources provenant de divers fournisseurs, ce qui permet aux ingénieurs d’obtenir massivement des capacités de calcul de manière personnalisée, rentable et facile à mettre en œuvre.
Actuellement, io cloud dispose déjà de plus de 95 000 GPU et de plus de 1 000 CPU, prenant en charge un déploiement rapide, le choix du matériel, la localisation géographique, ainsi qu’un processus transparent de paiement.
2. Mécanismes clés
2.1 Agrégation décentralisée des ressources
L'agrégation décentralisée des ressources constitue l'une des fonctionnalités centrales de io.net, permettant à la plateforme d'utiliser des ressources GPU dispersées à l’échelle mondiale afin de fournir le soutien informatique nécessaire aux tâches d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Cette stratégie vise à optimiser l'utilisation des ressources, réduire les coûts et améliorer leur accessibilité.
Présentation détaillée :
2.1.1 Avantages
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Rentabilité : En exploitant les ressources GPU sous-utilisées disponibles sur le marché, io.net peut offrir une puissance de calcul moins chère que les services cloud traditionnels. Ceci est particulièrement important pour les applications d’IA intensives en données, nécessitant généralement d’importantes ressources informatiques dont le coût peut être élevé avec les méthodes traditionnelles.
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Évolutivité et flexibilité : Le modèle décentralisé permet à io.net d’étendre facilement son pool de ressources sans dépendre d’un seul fournisseur ou centre de données. Ce modèle offre aux utilisateurs une flexibilité pour choisir les ressources les mieux adaptées à leurs besoins spécifiques.
2.1.2 Fonctionnement
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Diversité des sources de ressources : io.net agrège des ressources GPU provenant de multiples sources, notamment des centres de données indépendants, des mineurs individuels de cryptomonnaies, ainsi que les ressources excédentaires de projets tels que Filecoin et Render.
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Implémentation technique : La plateforme utilise la technologie blockchain pour suivre et gérer ces ressources, garantissant transparence et équité dans leur allocation. La blockchain permet également d’automatiser les paiements et la distribution d’incitations aux utilisateurs contribuant à la mise à disposition de puissance de calcul supplémentaire.
2.1.3 Étapes concrètes
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Découverte et inscription des ressources : Les fournisseurs de ressources (par exemple, propriétaires de GPU) inscrivent leurs équipements sur la plateforme io.net. Celle-ci vérifie ensuite les performances et la fiabilité de ces ressources pour s'assurer qu'elles répondent à des normes et exigences spécifiques.
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Regroupement des ressources : Les ressources validées sont intégrées au pool global de ressources, disponibles à la location par les utilisateurs de la plateforme. La distribution et la gestion des ressources sont automatisées par des contrats intelligents, assurant transparence et efficacité du processus.
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Allocation dynamique des ressources : Lorsqu’un utilisateur lance une tâche de calcul, la plateforme attribue dynamiquement des ressources selon les besoins de la tâche (puissance de calcul, mémoire, bande passante réseau, etc.). Cette attribution prend en compte l’efficacité économique et la localisation géographique, afin d’optimiser la rapidité d’exécution et le coût.
2.2 Système économique à double jeton
Le système économique à double jeton de io.net est l’une des caractéristiques fondamentales de son réseau blockchain, conçu pour inciter les participants au réseau et assurer efficacité et durabilité du fonctionnement de la plateforme. Ce système comprend deux jetons : $IO et $IOSD, chacun jouant un rôle distinct. Voici une présentation détaillée de cette structure et de ses fonctions.
2.2.1 Jeton $IO
$IO est le jeton principal et fonctionnel de la plateforme io.net, utilisé pour diverses transactions et opérations sur le réseau. Ses principales utilisations incluent :
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Paiements et frais : Les utilisateurs paient avec $IO les frais liés à la location de ressources de calcul, y compris l’utilisation des GPU. Par ailleurs, $IO est aussi utilisé pour régler différents services et frais sur le réseau.
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Incitation aux ressources : Des jetons $IO sont distribués aux utilisateurs fournissant de la puissance de calcul GPU ou participant à la maintenance du réseau, les incitant ainsi à continuer à contribuer.
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Gouvernance : Les détenteurs de $IO peuvent participer aux décisions de gouvernance de la plateforme io.net, notamment en votant pour influencer son orientation future et ses ajustements politiques.
2.2.2 Jeton $IOSD
$IOSD est une monnaie stable indexée sur le dollar américain, destinée à fournir à la plateforme io.net un moyen de stockage et d'échange de valeur stable. Ses principales fonctions sont :
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Stabilité de la valeur : La valeur de $IOSD est fixée à 1:1 par rapport au dollar américain, offrant aux utilisateurs un mode de paiement protégé contre les fluctuations du marché cryptographique.
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Facilité des transactions : Les utilisateurs peuvent utiliser $IOSD pour payer les frais de la plateforme, comme ceux liés aux ressources de calcul, assurant stabilité et prévisibilité de la valeur lors des transactions.
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Couverture des frais : Certains frais opérationnels ou transactionnels peuvent être réglés en $IOSD, simplifiant ainsi le processus de règlement.
2.2.3 Mécanisme du système à double jeton
Le système à double jeton de io.net interagit de plusieurs façons pour soutenir le fonctionnement et la croissance du réseau :
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Incitation aux fournisseurs de ressources : Les fournisseurs (ex. propriétaires de GPU) reçoivent des jetons $IO en retour de la contribution de leurs équipements au réseau. Ces jetons peuvent ensuite être utilisés pour acheter davantage de ressources de calcul ou être échangés sur le marché.
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Paiement des frais : Les utilisateurs peuvent payer les frais d’utilisation des ressources de calcul avec $IO ou $IOSD. Le recours à $IOSD permet d’éviter les risques liés aux fluctuations des cryptomonnaies.
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Stimulation de l’activité économique : Grâce à la circulation et à l’utilisation combinées de $IO et $IOSD, la plateforme io.net stimule l’activité économique, renforçant la liquidité et l’engagement du réseau.
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Participation à la gouvernance : Le jeton $IO agit également comme jeton de gouvernance, permettant à ses détenteurs de participer aux processus décisionnels de la plateforme, tels que la proposition et le vote sur des décisions.
2.3 Allocation et planification dynamique des ressources
L'allocation et la planification dynamiques des ressources constituent une fonction essentielle de la plateforme io.net, centrée sur la gestion efficace et l'optimisation de l'utilisation des ressources informatiques afin de répondre aux divers besoins de calcul des utilisateurs. Ce système assure, de manière intelligente et automatisée, que les tâches de calcul soient exécutées sur les ressources les plus adaptées, tout en maximisant leur taux d'utilisation et leurs performances.
Voici une description détaillée des différents aspects de ce mécanisme :
2.3.1 Mécanisme d’allocation dynamique des ressources
1. Identification et classification des ressources :
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Lorsque les fournisseurs connectent leurs GPU ou autres ressources informatiques à la plateforme io.net, le système commence par identifier et classifier ces ressources. Cela inclut l’évaluation de leurs indicateurs de performance, tels que la vitesse de traitement, la capacité mémoire et la bande passante réseau.
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Ces ressources sont ensuite étiquetées et archivées, prêtes à être allouées dynamiquement selon les besoins des différentes tâches.
2. Correspondance des demandes :
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Lorsqu’un utilisateur soumet une tâche de calcul à io.net, il doit préciser ses besoins, tels que la puissance de calcul requise, la taille de mémoire, ou encore des limites budgétaires.
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Le système de planification analyse alors ces besoins et sélectionne dans le pool de ressources celles qui correspondent le mieux.
3. Algorithmes intelligents de planification :
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Des algorithmes avancés sont utilisés pour associer automatiquement les ressources les plus adaptées aux tâches soumises. Ces algorithmes tiennent compte de la performance des ressources, de l’efficacité économique, de la localisation géographique (afin de réduire la latence) et des préférences spécifiques des utilisateurs.
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Le système de planification surveille également l’état en temps réel des ressources (disponibilité, charge, etc.) pour ajuster dynamiquement leur allocation.
2.3.2 Planification et exécution
1. Gestion des files d’attente et des priorités :
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Toutes les tâches sont placées dans une file d’attente selon leur priorité et leur heure de soumission. Le système traite cette file selon des règles de priorité prédéfinies ou ajustées dynamiquement.
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Les tâches urgentes ou prioritaires bénéficient d’une réponse rapide, tandis que les tâches longues ou sensibles au coût peuvent être exécutées pendant les périodes à faible coût.
2. Tolérance aux pannes et équilibrage de charge :
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Le système d’allocation dynamique intègre des mécanismes de tolérance aux pannes, garantissant que même si certaines ressources tombent en panne, les tâches peuvent migrer sans heurt vers d’autres ressources saines.
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Les techniques d’équilibrage de charge s’assurent qu’aucune ressource n’est surchargée, en répartissant judicieusement les charges pour optimiser les performances globales du réseau.
3. Surveillance et ajustement :
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Le système surveille en continu l’état d’exécution des tâches et le fonctionnement des ressources. Cela inclut l’analyse en temps réel de l’avancement des tâches, de la consommation des ressources, et d'autres indicateurs clés de performance.
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Sur la base de ces données, le système peut automatiquement réajuster l’allocation des ressources pour optimiser l’efficacité d’exécution et l’utilisation des ressources.
2.3.3 Interaction et retour d’information utilisateur
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Interface utilisateur transparente : io.net propose une interface intuitive permettant aux utilisateurs de soumettre facilement des tâches, de consulter leur statut, ou de modifier leurs besoins ou priorités.
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Retour d’information : Les utilisateurs peuvent donner leur avis sur les résultats des tâches exécutées. Le système ajuste alors ses stratégies d’allocation futures pour mieux répondre aux attentes des utilisateurs.
3. Architecture du système
3.1 IO Cloud
IO Cloud a été conçu pour simplifier le déploiement et la gestion de clusters GPU décentralisés, offrant aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux développeurs un accès évolutif et flexible aux ressources GPU, sans nécessiter d’importants investissements matériels. Cette plateforme offre une expérience similaire aux services cloud traditionnels, mais avec les avantages d’un réseau décentralisé.
Points forts :
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Évolutivité et rentabilité : Conçue pour être le cloud GPU le plus économique, pouvant réduire les coûts des projets d’IA/ML jusqu’à 90 %.
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Intégration avec IO SDK : Améliore les performances des projets d’IA grâce à une intégration fluide, créant un environnement unifié et haute performance.
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Couverture mondiale : Ressources GPU distribuées, optimisant les services et inférences d’apprentissage automatique, semblable à un CDN.
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Support du cadre RAY : Permet le développement d’applications Python évolutives via le cadre de calcul distribué RAY.
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Fonctionnalités exclusives : Offre un accès privé aux plugins OpenAI ChatGPT, facilitant le déploiement de clusters d’entraînement.
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Innovation minière : Cherche à révolutionner le minage cryptographique en soutenant l’écosystème de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle.
3.2 IO Worker
IO Worker vise à simplifier et optimiser les opérations d’approvisionnement pour les utilisateurs de WebApp. Cela inclut la gestion des comptes utilisateurs, la surveillance en temps réel, le suivi de la température et de la consommation électrique, le support d’installation, la gestion de portefeuille, la sécurité et l’analyse de rentabilité.
Points forts :
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Page d’accueil du travailleur : Fournit un tableau de bord pour surveiller en temps réel les appareils connectés, avec possibilité de supprimer ou renommer des appareils.
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Page détails de l’appareil : Affiche une analyse complète de l’appareil, incluant le trafic, l’état de connexion et l’historique des activités.
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Page revenus et récompenses : Suivi des gains et historique des travaux, les détails des transactions étant consultables sur SOLSCAN.
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Page ajout de nouvel appareil : Simplifie le processus de connexion des appareils, favorisant une intégration rapide et simple.
3.3 IO Explorer
IO Explorer est conçu comme une plateforme complète offrant aux utilisateurs un aperçu approfondi du fonctionnement du réseau io.net, similaire aux explorateurs blockchain qui assurent la transparence des transactions. Son objectif principal est de permettre aux utilisateurs de surveiller, analyser et comprendre en détail le cloud GPU, assurant une visibilité totale sur les activités du réseau, les statistiques et les transactions, tout en protégeant la confidentialité des informations sensibles.
Avantages :
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Page d’accueil du navigateur : Fournit des informations sur l’approvisionnement, la validation des fournisseurs, le nombre de matériel actif et les prix du marché en temps réel.
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Page clusters : Affiche les informations publiques sur les clusters déployés dans le réseau, ainsi que des indicateurs en temps réel et les détails de réservation.
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Page appareils : Montre les détails publics des appareils connectés au réseau, offrant des données en temps réel et un suivi des transactions.
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Surveillance en temps réel des clusters : Donne un aperçu immédiat de l’état, de la santé et des performances des clusters, garantissant que les utilisateurs disposent des informations les plus récentes.
3.4 IO-SDK
IO-SDK est la technologie fondamentale de Io.net, issue d’une branche de la technologie Ray. Elle permet l'exécution parallèle de tâches et le traitement de différents langages, tout en étant compatible avec les principaux cadres d’apprentissage automatique (ML), rendant IO.NET flexible et efficace pour divers besoins computationnels. Cette configuration, associée à un ensemble bien défini de technologies, garantit que le portail IO.NET puisse répondre aux besoins actuels et s’adapter aux changements futurs.
Application d’une architecture multicouche
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Interface utilisateur : Frontal visuel pour les utilisateurs, incluant site public, espace client et zone des fournisseurs de GPU. Conception intuitive et conviviale.
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Couche de sécurité : Assure l’intégrité et la sécurité du système, incluant la protection réseau, l’authentification des utilisateurs et l’enregistrement des activités.
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Couche API : Centre de communication entre le site web, les fournisseurs et la gestion interne, facilitant l’échange de données et les opérations.
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Couche backend : Noyau du système, gérant les opérations telles que la gestion des clusters/GPU, les interactions clients et l’extension automatique.
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Couche base de données : Stockage et gestion des données, avec une base principale pour les données structurées et un cache pour les données temporaires.
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Couche tâches : Gère les communications asynchrones et les tâches, assurant efficacité de l’exécution et du flux de données.
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Couche infrastructure : Infrastructure comprenant le pool de GPU, les outils d’orchestration et l’exécution des tâches ML, dotée de solutions de surveillance robustes.
3.5 IO Tunnels
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Utilise la technologie de tunnel inverse pour créer depuis le client une connexion sécurisée vers un serveur distant, permettant aux ingénieurs d’accéder à distance sans configurations complexes, en contournant pare-feux et NAT.
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Flux de travail : IO Worker se connecte à un serveur intermédiaire (serveur io.net). Puis, le serveur io.net écoute les connexions venant de IO Worker et de la machine de l’ingénieur, facilitant l’échange de données via le tunnel inverse.
Application dans io.net
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Les ingénieurs se connectent aux IO Workers via le serveur io.net, simplifiant l’accès et la gestion à distance, sans difficulté de configuration réseau.
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Avantages :
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Accessibilité : Accès direct aux IO Workers, éliminant les obstacles réseau.
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Sécurité : Assure une communication protégée, préservant la confidentialité des données.
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Évolutivité et flexibilité : Gestion efficace de plusieurs IO Workers dans différents environnements.
3.6 IO Network
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IO Network utilise une architecture VPN maillée, assurant une communication ultra-basse latence entre les nœuds antMiner.
Réseau VPN maillé :
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Connectivité décentralisée : Contrairement au modèle étoile traditionnel, le VPN maillé relie directement les nœuds, offrant redondance accrue, tolérance aux pannes et meilleure répartition de charge.
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Avantages : Résistance forte aux pannes de nœud, évolutivité élevée, latence faible, répartition du trafic optimisée.
Avantages pour io.net :
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Connexion directe réduisant la latence, optimisant les performances des applications.
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Absence de point de défaillance unique, le réseau reste opérationnel même si un nœud tombe en panne.
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Renforce la confidentialité des utilisateurs en rendant le suivi et l’analyse des données plus difficiles.
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L’ajout de nouveaux nœuds n’affecte pas les performances.
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Partage des ressources et traitement plus efficaces entre les nœuds.
4. Jeton $IO
4.1 Cadre de base du jeton $IO
1. Offre fixe :
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L’offre maximale de jetons $IO est fixée à 800 millions. Cette limitation vise à assurer la stabilité de la valeur du jeton et à prévenir l’inflation.
2. Distribution et incitations :
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Initialement, 300 millions de jetons $IO seront distribués. Les 500 millions restants seront attribués progressivement comme récompense aux fournisseurs et à leurs actionnaires, sur une période estimée à 20 ans.
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Les récompenses sont libérées horairement, selon un modèle décroissant (commençant à 8 % la première année, diminuant de 1,02 % par mois, soit environ 12 % par an), jusqu’à atteindre la limite totale de 800 millions.
3. Mécanisme de destruction :
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io.net adopte un système programmé de destruction de jetons, consistant à utiliser les revenus générés par le réseau IOG pour acheter et brûler des jetons $IO. Le mécanisme de destruction ajuste le volume brûlé selon le prix de $IO, créant ainsi une pression déflationniste.
4.2 Frais et revenus
Frais d’utilisation :
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io.net facture divers frais aux utilisateurs et fournisseurs, notamment des frais de réservation et de paiement lors de la commande de puissance de calcul. Ces frais visent à maintenir la santé financière du réseau et à soutenir la circulation du jeton $IO.
Frais de paiement :
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Un frais de 2 % est appliqué aux paiements effectués en USDC ; aucun frais n’est perçu pour les paiements en $IO.
Frais fournisseurs :
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Comme pour les utilisateurs, les fournisseurs doivent également payer des frais lorsqu’ils reçoivent des paiements, y compris des frais de réservation et de paiement.
4.3 Écosystème
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Locataires de GPU (aussi appelés utilisateurs), par exemple des ingénieurs en apprentissage automatique souhaitant acheter de la puissance de calcul GPU sur le réseau IOG. Ces ingénieurs peuvent utiliser $IO pour déployer des clusters GPU, des instances de cloud gaming, ou développer des applications de streaming pixel Unreal Engine 5 (et similaires). Les utilisateurs incluent également des consommateurs individuels souhaitant réaliser des inférences de modèles serverless sur BC8.ai, ainsi que les centaines d’applications et modèles que io.net hébergera à l’avenir.
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Propriétaires de GPU (aussi appelés fournisseurs), tels que des centres de données indépendants, des fermes minières ou des mineurs professionnels, désireux de monétiser leur puissance de calcul GPU inutilisée sur le réseau IOG.
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Détenteurs de $IO (aussi appelés communauté) participant à la sécurité crypto-économique et aux incitations, coordonnant les bénéfices mutuels et les sanctions entre les parties, afin de promouvoir le développement et l’adoption du réseau.
4.4 Répartition détaillée
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Communauté : 50 % du total alloué, principalement destiné à récompenser les membres de la communauté, incitant à la participation et à la croissance de la plateforme.
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Recherche & Développement & Écosystème (R&D Écosystème) : 16 %, utilisé pour soutenir les activités de R&D et le développement de l’écosystème, incluant partenaires et développeurs tiers.
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Contributeurs initiaux principaux (Initial Core Contributors) : 11,3 %, récompensant les membres de l’équipe ayant apporté des contributions clés dès les débuts de la plateforme.
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Investisseurs précoces : tour amorçage (Early Backers: Seed) : 12,5 %, alloué aux premiers investisseurs semences, en reconnaissance de leur confiance et de leur soutien financier initial.
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Investisseurs précoces : tour A (Early Backers: Series A) : 10,2 %, attribué aux investisseurs du tour A, en reconnaissance de leur apport financier et matériel à un stade précoce du projet.
4.5 Mécanisme de réduction progressive
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2024 à 2025 : Pendant ces deux années, 6 000 000 de jetons $IO seront libérés chaque année.
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2026 à 2027 : À partir de 2026, le volume annuel sera divisé par deux, soit 3 000 000 de jetons $IO par an.
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2028 à 2029 : Le volume continue de diminuer de moitié, avec 1 500 000 jetons $IO libérés chaque année.
5. Équipe / Partenariats / Financement
io.net dispose d'une équipe dirigeante aux compétences et expériences variées, cumulant des dizaines d'années d'expérience dans le domaine technologique, contribuant ainsi au succès de l'entreprise.
Tory Green est Directeur des Opérations (COO) chez io.net, précédemment COO chez Hum Capital et Directeur du développement et stratégie chez Fox Mobile Group.
Ahmad Shadid est le fondateur et PDG de io.net, ancien ingénieur système quantitatif chez WhalesTrader.
Garrison Yang est Directeur Stratégique et Marketing (CSO & CMO) chez io.net, précédemment Vice-président Croissance et Stratégie chez Ava Labs. Il est diplômé en génie environnemental et santé publique de l'Université de Californie à Santa Barbara.
En mars dernier, io.net a levé 30 millions de dollars lors d’un tour de financement de série A, mené par Hack VC, avec la participation de Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, Continue Capital, MH Ventures et OKX, ainsi que des leaders du secteur tels qu’Anatoly Yakovenko (fondateur de Solana), Mo Shaikh et Avery Ching (fondateurs d’Aptos), Yat Siu (Animoca Brands) et Jin Kang (Perlone Capital).
6. Évaluation du projet
6.1 Analyse du secteur
io.net est un réseau informatique décentralisé basé sur la blockchain Solana, spécialisé dans la mise à disposition de puissance de calcul en intégrant des ressources GPU sous-utilisées. Ce projet s’inscrit principalement dans
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