io.net 설명: 전 세계 GPU 리소스를 연결하고 기계 학습의 미래를 재정의하다

2024.05.15

io.net 설명: 전 세계 GPU 리소스를 연결하고 기계 학습의 미래를 재정의하다

io.net은 AI 및 머신러닝 분야의 컴퓨팅 과제를 해결하기 위해 분산형 GPU 리소스를 활용하는 것을 목표로 하고 있습니다.

2024.05.15 - 06:58:17

io.net

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

io.net은 AI 및 머신러닝 분야의 컴퓨팅 과제를 해결하기 위해 분산형 GPU 리소스를 활용하는 것을 목표로 하고 있습니다.

작성자: 링차관

1. 프로젝트 개요

io.net은 Solana, Render, Ray 및 Filecoin 기반의 분산형 GPU 시스템으로, AI 및 머신러닝 분야의 컴퓨팅 과제를 해결하기 위해 분산된 GPU 자원을 활용하는 것을 목표로 합니다.

io.net는 독립형 데이터 연산센터, 암호화폐 채굴자, Filecoin과 Render 같은 암호화 프로젝트에서 남는 GPU 등 활용되지 않는 컴퓨팅 자원을 통합함으로써 연산 능력 부족 문제를 해결합니다. 이를 통해 엔지니어들은 쉽게 접근 가능하고 맞춤화가 가능하며 비용 효율적인 시스템 내에서 대량의 연산 능력을 확보할 수 있습니다.

또한 io.net는 분산형 물리 인프라 네트워크(depin)를 도입하여 다양한 공급자의 자원을 결합함으로써 엔지니어들이 맞춤형이며 비용 효율적이고 쉽게 구현 가능한 방식으로 대규모 컴퓨팅 능력을 이용할 수 있도록 합니다.

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

2. 핵심 메커니즘

2.1 중앙화된 자원 집약

io.net의 탈중앙화 자원 집약은 플랫폼의 핵심 기능 중 하나로, 전 세계적으로 분산된 GPU 자원을 활용하여 AI 및 머신러닝 작업에 필요한 컴퓨팅 지원을 제공할 수 있게 합니다. 이러한 자원 집약 전략은 자원 사용 최적화, 비용 절감 및 보다 광범위한 접근성을 목표로 합니다.

자세한 설명은 다음과 같습니다:

2.1.1 장점

비용 효율성: 시장에서 미활용되는 GPU 자원을 활용함으로써 io.net는 전통적인 클라우드 서비스보다 더 낮은 비용으로 컴퓨팅 능력을 제공할 수 있습니다. 이는 데이터 집약적인 AI 응용 프로그램에 특히 중요하며, 일반적으로 많은 컴퓨팅 자원이 필요하므로 전통적인 방식은 비용이 많이 들 수 있습니다.
확장성 및 유연성: 탈중앙화 모델은 단일 공급자나 데이터센터에 의존하지 않고도 io.net가 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.net는 독립형 데이터센터, 개인 암호화폐 채굴자, Filecoin 및 Render 등의 다른 암호화 프로젝트에서 여분의 자원을 포함해 여러 출처로부터 GPU 자원을 집약합니다.
기술적 실현: 플랫폼은 블록체인 기술을 사용하여 이러한 자원을 추적하고 관리하며, 자원 할당의 투명성과 공정성을 보장합니다. 블록체인 기술은 네트워크에 추가적인 컴퓨팅 능력을 기여하는 사용자에게 보상 및 인센티브를 자동으로 분배하는 데에도 도움을 줍니다.

2.1.3 구체적 단계

자원 발견 및 등록: 자원 제공자(GPU 소유자 등)는 장치를 io.net 플랫폼에 등록합니다. 플랫폼은 성능과 신뢰성을 검증하여 특정 기준과 요구사항을 충족하는지 확인합니다.
자원 풀링: 검증된 자원은 글로벌 자원 풀에 추가되어 플랫폼 사용자가 임대할 수 있게 됩니다. 자원의 분배와 관리는 스마트 계약을 통해 자동으로 실행되어 처리 과정의 투명성과 효율성을 보장합니다.
동적 자원 할당: 사용자가 컴퓨팅 작업을 시작하면 플랫폼은 작업 요구사항(예: 컴퓨팅 능력, 메모리, 네트워크 대역폭 등)에 따라 자원을 동적으로 할당합니다. 자원 할당은 비용 효율성과 지리적 위치를 고려하여 작업 실행 속도와 비용을 최적화합니다.

2.2 이중 토큰 경제 시스템

io.net의 이중 토큰 경제 시스템은 블록체인 네트워크의 핵심 특징 중 하나로, 네트워크 참여자를 유인하고 플랫폼 운영의 효율성과 지속 가능성을 보장하기 위해 설계되었습니다. 이 시스템에는 $IO와 $IOSD라는 두 가지 토큰이 포함되며, 각각 고유한 역할을 수행합니다. 아래에서는 이 경제 시스템의 구조와 기능에 대해 자세히 설명합니다.

2.2.1 $IO 토큰

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

결제 및 수수료: 사용자는 GPU 사용료를 포함한 컴퓨팅 자원 임대료를 $IO로 지불합니다. 또한 $IO는 네트워크 내 다양한 서비스 및 수수료 지불에도 사용됩니다.
자원 인센티브: GPU 컴퓨팅 파워를 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 방향성과 정책 조정에 영향을 줄 수 있습니다.

2.2.2 $IOSD 토큰

$IOSD는 달러에 연결된 스테이블코인으로, io.net 플랫폼에 안정적인 가치 저장 및 거래 매체를 제공하는 것을 목표로 합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

가치 안정성: $IOSD는 달러와 1:1로 고정되어 있어 사용자에게 암호화 시장 변동성을 피할 수 있는 결제 수단을 제공합니다.
거래 간편성: 사용자는 $IOSD를 사용해 컴퓨팅 자원 요금 등 플랫폼 요금을 지불할 수 있으며, 이는 거래 가치의 안정성과 예측 가능성을 보장합니다.
비용 커버: 일부 네트워크 작업이나 거래 수수료는 $IOSD로 지불할 수 있어 비용 정산 절차를 간소화합니다.

2.2.3 이중 토큰 시스템 작동 메커니즘

io.net의 이중 토큰 시스템은 다음 방법들을 통해 상호 작용하여 네트워크 운영과 성장을 지원합니다:

자원 제공자 인센티브: 자원 제공자(GPU 소유자 등)는 장치를 네트워크에 기여함으로써 $IO 토큰을 보상으로 받습니다. 이러한 토큰은 추가 컴퓨팅 자원 구매 또는 시장에서 거래에 사용할 수 있습니다.
비용 지불: 사용자는 컴퓨팅 자원 사용료를 $IO 또는 $IOSD로 지불합니다. $IOSD를 선택하면 암호화폐 변동 위험을 피할 수 있습니다.
경제 활동 유인: $IO와 $IOSD의 유통과 사용을 통해 io.net 플랫폼은 경제 활동을 촉진하고 네트워크의 유동성과 참여도를 증가시킬 수 있습니다.
거버넌스 참여: $IO 토큰은 거버넌스 토큰으로서 보유자가 플랫폼 거버넌스 과정에 참여할 수 있도록 하며, 제안 및 투표 결정에 참여할 수 있게 합니다.

2.3 동적 자원 할당 및 스케줄링

io.net의 동적 자원 할당 및 스케줄링은 플랫폼의 핵심 기능 중 하나로, 사용자의 다양한 컴퓨팅 요구를 충족시키기 위해 컴퓨팅 자원의 사용을 효율적으로 관리하고 최적화하는 데 중점을 둡니다. 이 시스템은 지능적이고 자동화된 방식을 통해 컴퓨팅 작업이 가장 적합한 자원에서 실행되도록 하며, 동시에 자원 활용률과 성능을 극대화합니다.

이 메커니즘의 각 측면에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다:

2.3.1 동적 자원 할당 메커니즘

1. 자원 식별 및 분류:

자원 제공자가 GPU 또는 기타 컴퓨팅 자원을 io.net 플랫폼에 연결하면, 시스템은 먼저 이러한 자원을 식별하고 분류합니다. 여기에는 처리 속도, 메모리 용량, 네트워크 대역폭 등의 성능 지표 평가가 포함됩니다.
이후 이러한 자원은 태그가 지정되고 아카이브되며, 다양한 작업 요구에 따라 동적으로 배분될 수 있도록 준비됩니다.

2. 요구 매칭:

사용자가 io.net에 컴퓨팅 작업을 제출할 때, 필요한 컴퓨팅 능력, 메모리 크기, 예산 제한 등을 명시해야 합니다.
플랫폼의 스케줄링 시스템은 이러한 요구사항을 분석하고 자원 풀에서 일치하는 자원을 선별합니다.

3. 지능형 스케줄링 알고리즘:

최적의 자원과 작업을 자동으로 매칭하는 고급 알고리즘을 적용합니다. 이 알고리즘은 자원의 성능, 비용 효율성, 지리적 위치(지연 시간 감소 목적), 사용자의 특정 선호도를 고려합니다.
스케줄링 시스템은 자원의 실시간 상태(예: 가용성 및 부하 상황)를 모니터링하여 자원 할당을 동적으로 조정합니다.

2.3.2 스케줄링 및 실행

1. 작업 큐 및 우선순위 관리:

모든 작업은 우선순위와 제출 시간에 따라 큐에 배치됩니다. 시스템은 사전 설정되거나 동적으로 조정된 우선순위 규칙에 따라 작업 큐를 처리합니다.
긴급하거나 높은 우선순위의 작업은 신속하게 처리되며, 장기적이거나 비용 민감한 작업은 저비용 시간대에 실행될 수 있습니다.

2. 오류 허용 및 로드 밸런싱:

동적 자원 할당 시스템은 오류 허용 메커니즘을 포함하여 일부 자원에 장애가 발생하더라도 작업이 다른 정상 자원으로 원활하게 마이그레이션되어 계속 실행되도록 보장합니다.
로드 밸런싱 기술은 단일 자원이 과부하되지 않도록 보장하며, 작업 부하를 적절히 분배하여 전체 네트워크 성능을 최적화합니다.

3. 모니터링 및 조정:

시스템은 모든 작업의 실행 상태와 자원의 운용 상태를 지속적으로 모니터링합니다. 여기에는 작업 진행 상황, 자원 소비 등 주요 성능 지표의 실시간 분석이 포함됩니다.
이러한 데이터를 바탕으로 시스템은 자동으로 자원 할당을 재조정하여 작업 실행 효율성과 자원 활용률을 최적화할 수 있습니다.

2.3.3 사용자 상호작용 및 피드백

투명한 사용자 인터페이스: io.net는 직관적인 사용자 인터페이스를 제공하여 사용자가 작업을 쉽게 제출하고, 작업 상태를 확인하며, 요구사항이나 우선순위를 조정할 수 있습니다.
피드백 메커니즘: 사용자는 작업 실행 결과에 대한 피드백을 제공할 수 있으며, 시스템은 이를 반영하여 향후 작업의 자원 할당 전략을 조정하여 사용자 요구를 더 잘 충족시킵니다.

3. 시스템 아키텍처

3.1 IO Cloud

IO Cloud는 탈중앙화된 GPU 클러스터의 배포 및 관리를 간소화하기 위해 설계되었으며, 대규모 하드웨어 투자 없이도 머신러닝 엔지니어와 개발자들에게 확장 가능하고 유연한 GPU 자원 접근을 제공합니다. 이 플랫폼은 전통적인 클라우드 서비스와 유사한 경험을 제공하지만, 탈중앙화 네트워크의 장점을 갖추고 있습니다.

주요 기능:

확장성 및 경제성: AI/ML 프로젝트 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있는 가장 비용 효율적인 GPU 클라우드를 목표로 합니다.
IO SDK 통합: 원활한 통합을 통해 AI 프로젝트 성능을 강화하고 통합된 고성능 환경을 조성합니다.
글로벌 커버리지: CDN과 유사하게 분산된 GPU 자원을 통해 머신러닝 서비스 및 추론을 최적화합니다.
RAY 프레임워크 지원: 확장 가능한 Python 애플리케이션 개발을 위해 RAY 분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용합니다.
독점 기능: OpenAI ChatGPT 플러그인에 대한 사적 접근 권한을 제공하여 트레이닝 클러스터 배포를 용이하게 합니다.
암호화 채굴 혁신: 머신러닝 및 인공지능 생태계를 지원함으로써 암호화 채굴을 혁신하려는 노력을 하고 있습니다.

3.2 IO Worker

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

주요 기능:

워커 홈: 연결된 장치를 실시간으로 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공하며, 장치 삭제 및 이름 변경 기능을 포함합니다.
장치 세부 정보 페이지: 트래픽, 연결 상태, 작업 이력 등을 포함한 종합적인 장치 분석을 표시합니다.
수익 및 보상 페이지: 수익과 작업 이력을 추적하며, 거래 세부 정보는 SOLSCAN에서 확인할 수 있습니다.
새 장치 추가 페이지: 장치 연결 과정을 간소화하여 빠르고 쉬운 통합을 지원합니다.

3.3 IO Explorer

IO Explorer는 블록체인 브라우저가 블록체인 거래에 투명성을 제공하는 것처럼, io.net 네트워크 운영에 대한 심층적인 통찰력을 제공하는 포괄적인 플랫폼으로 설계되었습니다. 주요 목적은 사용자가 GPU 클라우드의 상세 정보를 모니터링하고 분석하며 이해할 수 있도록 하여 네트워크 활동, 통계 및 거래에 대한 완전한 가시성을 보장하면서도 민감한 정보의 프라이버시를 보호하는 것입니다.

장점:

브라우저 홈: 공급 현황, 공급업체 검증, 활성 하드웨어 수, 실시간 시장 가격 책정에 대한 통찰력을 제공합니다.
클러스터 페이지: 네트워크에 배포된 클러스터의 공개 정보와 실시간 지표 및 예약 세부 정보를 표시합니다.
장치 페이지: 네트워크에 연결된 장치의 공개 세부 정보를 표시하며, 실시간 데이터 및 거래 추적 기능을 제공합니다.
실시간 클러스터 모니터링: 클러스터 상태, 건강성 및 성능에 대한 즉각적인 통찰력을 제공하여 사용자가 최신 정보를 얻을 수 있도록 보장합니다.

3.4 IO-SDK

IO-SDK는 Ray 기술의 한 분기에서 유래된 Io.net의 핵심 기술입니다. 이 기술은 작업이 병렬로 실행되고 다양한 언어를 처리할 수 있게 하며, 주요 머신러닝(ML) 프레임워크와 호환되어 IO.NET를 다양한 컴퓨팅 요구에 유연하고 효율적으로 만듭니다. 이러한 설정과 명확하게 정의된 기술 덕분에 IO.NET 포털은 현재의 요구를 충족시키고 미래의 변화에 적응할 수 있습니다.

다층 아키텍처의 적용

사용자 인터페이스: 공식 웹사이트, 고객 영역, GPU 제공자 영역을 포함한 사용자의 시각적 프론트엔드입니다. 직관적이고 사용자 친화적인 디자인.
보안 계층: 시스템의 무결성과 보안을 보장하며, 네트워크 보호, 사용자 인증, 활동 기록을 포함합니다.
API 계층: 웹사이트, 제공자 및 내부 관리 사이의 통신 중심으로, 데이터 교환 및 작업을 촉진합니다.
백엔드 계층: 시스템의 핵심으로, 클러스터/GPU 관리, 고객 상호작용, 자동 확장 등의 작업을 처리합니다.
데이터베이스 계층: 데이터를 저장하고 관리하며, 구조화된 데이터에는 기본 저장소를, 임시 데이터에는 캐시를 사용합니다.
작업 계층: 비동기 통신 및 작업을 관리하여 실행 및 데이터 흐름의 효율성을 보장합니다.
인프라 계층: GPU 풀, 오케스트레이션 도구, 실행/ML 작업을 포함하는 인프라로, 강력한 모니터링 솔루션을 갖추고 있습니다.

3.5 IO Tunnels

클라이언트에서 원격 서버로의 안전한 연결을 생성하기 위해 리버스 터널링 기술을 활용하여, 복잡한 설정 없이도 방화벽 및 NAT를 우회한 원격 접근을 가능하게 합니다.
작업 흐름: IO Worker가 중간 서버(io.net 서버)에 연결됩니다. 이후 io.net 서버는 IO Worker와 엔지니어 머신의 연결을 수신하며, 리버스 터널을 통해 데이터 교환을 촉진합니다.

io.net에서의 활용

엔지니어는 io.net 서버를 통해 IO Workers에 연결함으로써, 네트워크 구성의 어려움 없이 원격 접근과 관리를 간소화합니다.
장점:
접근 용이성: IO Workers에 직접 접근하여 네트워크 장벽을 제거합니다.
보안성: 보호된 통신을 보장하여 데이터 프라이버시를 유지합니다.
확장성 및 유연성: 다양한 환경에서 다수의 IO Workers를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

3.6 IO Network

IO Network는 antMiner 노드 간 초저지연 통신을 제공하는 메시 VPN 아키텍처를 채택합니다.

메시 VPN 네트워크:

탈중앙화된 연결성: 기존의 스타형 모델과 달리 메시 VPN은 노드를 직접 연결하여 향상된 중복성, 오류 허용 능력 및 부하 분산을 제공합니다.
장점: 노드 장애에 강한 내성, 확장성, 낮은 지연, 최적화된 트래픽 분배.

io.net의 이점:

직접 연결로 지연을 줄여 애플리케이션 성능을 최적화합니다.
단일 장애 지점이 없으므로 개별 노드 장애 시에도 네트워크가 계속 작동합니다.
데이터 추적 및 분석을 어렵게 함으로써 사용자 프라이버시를 강화합니다.
새로운 노드의 추가가 성능에 영향을 주지 않습니다.
노드 간에 리소스 공유 및 처리가 더욱 효율적입니다.

4. $IO 토큰

4.1 $IO 토큰의 기본 구조

1. 고정 공급량:

$IO 토큰의 최대 공급량은 8억 개로 고정됩니다. 이 공급량 설정은 토큰 가치의 안정성을 보장하고 인플레이션을 방지하기 위한 것입니다.

2. 분배 및 인센티브:

초기에는 3억 개의 $IO 토큰이 발행됩니다. 나머지 5억 개는 공급자 및 그들의 주주에게 보상으로 지급되며, 이 과정은 약 20년간 지속될 예정입니다.
보상은 시간 단위로 방출되며, 감소 모델(첫 해 8%에서 시작하여 매월 1.02%씩 감소, 연간 약 12% 감소)을 따릅니다. 총 발행량 상한선인 8억 개에 도달할 때까지 지속됩니다.

3. 소각 메커니즘:

$IO는 프로그래밍된 토큰 소각 시스템을 채택하여, io.net가 IOG 네트워크에서 생성된 수익을 사용해 $IO 토큰을 구매하고 소각합니다. 소각 메커니즘은 $IO의 가격에 따라 소각 수량을 조정하여 토큰에 대한 디플레이션 압력을 발생시킵니다.

4.2 비용 및 수익

사용료:

io.net는 사용자 및 공급자에게 예약 계산 능력 시 예약 수수료 및 결제 수수료 등 다양한 수수료를 부과합니다. 이러한 수수료는 네트워크의 재정 건전성을 유지하고 $IO의 시장 유통을 지원하기 위해 설정됩니다.

결제 수수료:

USDC로 결제 시 2%의 수수료가 부과되며, $IO로 결제 시에는 수수료가 없습니다.

공급자 수수료:

사용자와 마찬가지로 공급자도 지불을 받을 때 예약 수수료 및 결제 수수료를 지불해야 합니다.

4.3 생태계

GPU 임대자(사용자라고도 함): IOG 네트워크에서 GPU 컴퓨팅 능력을 구매하려는 머신러닝 엔지니어 등. 이러한 엔지니어는 $IO를 사용해 GPU 클러스터, 클라우드 게임 인스턴스를 배포하고 언리얼 엔진 5(및 유사한) 픽셀 스트리밍 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 사용자는 BC8.ai에서 서버리스 모델 추론을 수행하는 개인 소비자 및 io.net가 앞으로 호스팅할 수백 개의 애플리케이션과 모델을 포함합니다.
GPU 소유자(공급자라고도 함): 독립형 데이터센터, 암호화 채굴장, 전문 채굴자 등 IOG 네트워크에서 미활용된 GPU 컴퓨팅 능력을 제공하고 수익을 창출하려는 사람들.
IO 코인 보유자(커뮤니티라고도 함): 암호경제적 보안과 인센티브 제공에 참여하여 당사자들 간의 상호 이익과 제재를 조정함으로써 네트워크의 발전과 채택을 촉진합니다.

4.4 구체적 배분

커뮤니티: 총 배분의 50%를 차지하며, 이 토큰은 주로 커뮤니티 멤버에게 보상하여 플랫폼 참여와 성장을 유도하는 데 사용됩니다.
연구개발 및 생태계(R&D Ecosystem): 16%, 플랫폼의 연구개발 활동 및 생태계 구축을 지원하기 위해 사용되며, 파트너 및 제3자 개발자를 포함합니다.
초기 핵심 기여자(Initial Core Contributors): 11.3%, 플랫폼 초기 단계에서 중요한 기여를 한 팀원들에게 보상합니다.
초기 투자자: 시드 라운드(Early Backers: Seed): 12.5%, 이 부분은 초기 시드 투자자들에게 배분되어 프로젝트 초기에 대한 신뢰와 자금 지원에 대한 보상을 제공합니다.
초기 투자자: A 라운드(Early Backers: Series A): 10.2%, A 라운드 투자자들에게 배분되어 프로젝트 발전 초기 단계에서의 자금과 자원 투자에 대한 보상을 제공합니다.

4.5 반감 메커니즘

2024년~2025년: 이 2년 동안 매년 6,000,000개의 $IO 토큰이 방출됩니다.
2026년~2027년: 2026년부터 매년 방출량이 절반으로 줄어들어 매년 3,000,000개의 $IO 토큰이 방출됩니다.
2028년~2029년: 방출량이 계속 절반으로 줄어들어 매년 1,500,000개의 $IO 토큰이 방출됩니다.

5. 팀 / 협업 / 펀딩 현황

io.net는 기술 분야에서 수십 년간의 경험을 가진 다채로운 기술과 경험을 갖춘 리더십 팀을 보유하고 있으며, 회사의 성공에 기여하고 있습니다.

Tory Green은 io.net의 최고운영책임자(COO)로, 이전에는 Hum Capital의 COO였으며 Fox Mobile Group의 기업 개발 및 전략 이사였습니다.

Ahmad Shadid는 io.net의 창립자 겸 CEO로, 이전에는 WhalesTrader의 양적 시스템 엔지니어였습니다.

Garrison Yang은 io.net의 최고전략책임자 겸 최고마케팅책임자(CMO)로, 이전에는 Ava Labs의 성장 및 전략 부사장이었습니다. 캘리포니아대학교 산타바버라 캠퍼스에서 환경보건공학을 전공했습니다.

올해 3월, io.net는 Hack VC가 주도하는 A 라운드 펀딩에서 3,000만 달러를 조달했습니다. Multicoin Capital, 6th Man Ventures, M13, Delphi Digital, Solana Labs, Aptos Labs, Foresight Ventures, Longhash, SevenX, ArkStream, Animoca Brands, Continue Capital, MH Ventures 및 OKX가 참여했으며, Solana 창립자 Anatoly Yakovenk, Aptos 창립자 Mo Shaikh 및 Avery Ching, Animoca Brands의 Yat Siu, Perlone Capital의 Jin Kang 등 업계 주요 인사들도 함께 참여했습니다.

6. 프로젝트 평가

6.1 분야 분석

io.net는 Solana 블록체인 기반의 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크로, 미활용된 GPU 자원을 통합하여 강력한 컴퓨팅 능력을 제공하는 데 초점을 맞춥니다. 이 프로젝트는 주로 다음과 같은 분야에 속합니다:

1. 탈중앙화 컴퓨팅(Decentralized Computing)

io.net는 독립형 데이터센터, 암호화폐 채굴자 등 다양한 출처의 GPU 자원을 활용하는 탈중앙화 물리 인프라 네트워크(Depin)를 구축합니다. 이러한 탈중앙화 접근법은 컴퓨팅 자원의 활용을 최적화하고 비용을 절감하며 접근성과 유연성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

2. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)

尽管 io.net采用去中心化方法，但其提供的服务与传统云计算类似，如GPU集群管理和机器学习任务的扩展能力。io.net的目标是创建一个类似于传统云服务的体验，但利用去中心化网络的优势来提供更高效、成本低廉的解决方案。

3. 블록체인 기술 응용(Blockchain Applications)

블록체인 기술 기반 프로젝트로서 io.net는 보안성과 투명성 같은 블록체인 특성을 활용하여 네트워크 내 자원과 거래를 관리합니다.

기능과 목표 면에서 io.net과 유사한 프로젝트는 다음과 같습니다:

Golem: 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크로, 사용자가 사용하지 않는 컴퓨팅 자원을 임대하거나 빌릴 수 있습니다. Golem은 글로벌 슈퍼컴퓨터를 만들려는 노력을 하고 있습니다.
Render: 탈중앙화 네트워크를 활용해 그래픽 렌더링 서비스를 제공합니다. Render는 블록체인 기술을 통해 콘텐츠 제작자가 더 많은 GPU 자원에 접근할 수 있도록 하여 렌더링 과정을 가속화합니다.
iExec RLC: 탈중앙화 시장을 만들어 사용자가 컴퓨팅 자원을 임대할 수 있도록 하는 프로젝트입니다. iExec는 블록체인 기술을 통해 데이터 집약형 애플리케이션 및 머신러닝 워크로드를 포함한 다양한 유형의 애플리케이션을 지원합니다.

6.2 프로젝트 장점

확장성: io.net는 고객의 대역폭 요구를 충족시키고 팀이 대규모 조정 없이도 GPU 네트워크에서 워크로드를 쉽게 확장할 수 있도록 고도로 확장 가능한 플랫폼을 특별히 설계했습니다.
배치 추론 및 모델 서비스: 플랫폼은 데이터 배치에서 병렬화된 추론을 지원하여 머신러닝 팀이 분산된 GPU 네트워크에 워크플로를 배포할 수 있습니다.
병렬 학습: 메모리 제한과 순차적 워크플로를 극복하기 위해 io.net는 여러 장치에서 학습 작업을 병렬화하는 분산 컴퓨팅 라이브러리를 활용합니다.
병렬 하이퍼파라미터 조정: 하이퍼파라미터 조정 실험의 본질적인 병렬성을 활용하여 io.net는 스케줄링 및 검색 패턴을 최적화합니다.
강화 학습(RL): 오픈소스 강화 학습 라이브러리를 활용하여 io.net는 고도로 분산된 RL 워크로드를 지원하며 간단한 API를 제공합니다.
즉시 접근성: 전통적인 클라우드 서비스의 긴 배포 시간과 달리 io.net Cloud는 즉시 GPU 공급에 접근할 수 있어 사용자가 몇 초 내에 프로젝트를 시작할 수 있습니다.
비용 효율성: io.net는 다양한 사용자 범주에 적합한 경제적인 플랫폼으로 설계되었습니다. 현재 이 플랫폼은 경쟁 서비스보다 약 90% 더 비용 효율적이며, 머신러닝 프로젝트에 큰 비용 절감 효과를 제공합니다.
높은 보안성 및 신뢰성: 플랫폼은 머신러닝 작업을 위한 안전하고 안정적인 환경을 보장하며 일류 수준의 보안성, 신뢰성 및 기술 지원을 약속합니다.
구현의 용이성: io.net Cloud는 인프라 구축 및 관리의 복잡성을 제거하여 어떤 개발자나 조직도 AI 애플리케이션을 원활하게 개발하고 확장할 수 있게 합니다.

6.3 프로젝트 도전 과제

1. 기술 복잡성 및 사용자 채택

도전 과제: 탈중앙화 컴퓨팅은 상당한 비용 및 효율성 이점을 제공하지만, 기술적 복잡성은 비전문 사용자에게 진입 장벽이 될 수 있습니다. 사용자는 분산 네트워크를 어떻게 운영하고 분산 자원을 효과적으로 활용하는지를 이해해야 합니다.
영향: 이는 특히 블록체인 및 분산 컴퓨팅에 익숙하지 않은 사용자 그룹에서 플랫폼의 광범위한 채택을 제한할 수 있습니다.

2. 네트워크 보안 및 데이터 프라이버시

도전 과제: 블록체인이 향상된 보안과 투명성을 제공하지만, 탈중앙화 네트워크의 개방성은 사이버 공격 및 데이터 유출에 취약할 수 있습니다.
영향: 이는 io.net가 지속적으로 보안 조치를 강화하여 사용자 데이터와 컴퓨팅 작업의 기밀성과 무결성을 보장해야 함을 의미하며, 이는 사용자 신뢰와 플랫폼 평판을 유지하는 데 필수적입니다.

3. 성능 및 신뢰성