What is Io.net?
最先端のAIおよび機械学習アプリケーションの開発には、膨大な計算能力が求められますが、従来のクラウドプラットフォームでは、そのコストが法外になることが少なくありません。io.netは「GPUのインターネット」を提供します。これは、AIスタートアップやMLチームのイノベーションを促進するために特別に設計された、費用対効果が高くスケーラブルな分散型計算ネットワークです。
主な機能
io.netが提供する、AIおよびML開発を強力にサポートする主要な機能は以下の通りです:
🌐 大規模分散型GPUネットワーク: 独立したデータセンター、仮想通貨マイナー、および一般消費者向けハードウェアから提供される、世界中の未活用GPUのプールにアクセスできます。このネットワークは、最大200+ ExaFLOPSもの計算能力へのアクセスを提供し、主要なクラウドで通常見られる10-15 ExaFLOPSをはるかに超える利用可能な容量を劇的に拡大することで、GPU不足に直接的に対処します。
💰 大幅なコスト削減: 従来のクラウドプロバイダーと比較して、最大90%安価に計算リソースを利用できます。分散された未活用供給源を活用することで、io.netは高性能GPUクラスターを、要求の厳しいAI/MLワークロードや反復的な開発にとって、劇的に利用しやすく、手頃な価格にします。
⚡ 超高速デプロイ: 長い調達プロセス、KYC要件、ハードウェアの待機リストを回避できます。io.netでは、カスタム計算クラスターを90秒以内にデプロイでき、アプリケーションの迅速な実験、開発、およびスケーリングを可能にします。
🧠 AI/MLワークロードに最適化: OpenAIのような主要なAIラボで使用されている分散コンピューティングフレームワークであるRay.io上にネイティブで構築されており、io.netは本番環境に対応した環境を提供します。大規模なGPUクラスター全体で、効率的な分散学習、チューニング、モデルサービングのために、PyTorch FSDPやTensorFlowなどの人気のあるMLフレームワークをシームレスにサポートします。
ユースケース
io.netを特定のAIおよびMLイニシアチブの加速にどのように適用できるかをご覧ください:
大規模モデル学習の加速: 従来のインフラストラクチャでは費用がかかりすぎたり、長い待機時間が発生したりする複雑な深層学習モデルの学習にかかる時間と費用を劇的に削減するために、大規模なGPUクラスターを迅速にプロビジョニングできます。
効率的なハイパーパラメータチューニングと実験: 柔軟なCPUおよびGPU構成で数百または数千の並列ジョブを起動し、モデルアーキテクチャとハイパーパラメータ空間を迅速に探索することで、最適なモデル性能への道を加速させます。
複雑なシミュレーションおよび強化学習の推進: 強化学習や複雑な科学的モデリングなどの分野で必要とされるリソース集約型のシミュレーションを、より高速かつ費用対効果高く実行するために、カスタマイズされたCPUとGPUのリソースを組み合わせて利用できます。
io.netを選ぶ理由
io.netは、GPUコンピューティングへのアクセスと利用方法を根本的に変えることで、他とは一線を画しています:
劇的なコスト削減と高速デプロイ: わずかなコストで高性能コンピューティングにアクセスし、数週間ではなく数秒でクラスターをデプロイできることで、大きな競争優位性を獲得できます。
グローバルな未活用GPUプールへのアクセス: 従来のクラウドサービスをはるかに上回る計算能力を提供する広大な分散型ネットワークを活用することで、GPU不足を緩和し、必要な時にリソースが確実に利用可能になります。
分散型機械学習のために設計: ネイティブなRay.io統合と主要なMLフレームワークのサポートにより、io.netは複雑な分散型AI/MLワークロードを初日から効率的に処理できるよう特別に最適化されています。
結論
io.netは、高性能コンピューティングへのアクセスを再定義し、AI/MLチームがイノベーションの限界を押し広げるために必要な速度、規模、費用対効果を提供します。分散型グローバルネットワークを活用することで、io.netは従来のクラウドインフラストラクチャに代わる、強力で柔軟かつアクセスしやすいソリューションを提供します。
io.netの分散型GPUクラウドが、お客様のAI開発をどのように加速できるかをご覧ください。
よくある質問 (FAQ)
io.netに関する一般的な質問への明確な回答です:
io.netは、AWSのような従来のプロバイダーと比較して、なぜ安価で高速なのですか？ io.netは、従来のデータセンター以外の多様なソースから未活用GPU容量を集約することで、大幅なコスト削減（最大90%の削減）を実現します。デプロイメントが従来のクラウドプロバイダーの一般的な障壁（KYC、長期契約、待機リスト）を回避するため、90秒以内に計算クラスターをデプロイできるため、より高速です。
io.netは、AWSのような従来のクラウドプロバイダーとどう異なりますか？ io.netは、集中型クラウドではなく、分散型ネットワーク (DePIN) として運営されています。このモデルは、ユーザーにより高い制御性、柔軟性、およびはるかに大規模な潜在的なハードウェアプールへのアクセスを提供します。AI/ML向け高性能コンピューティングに特化しており、コスト、速度、多様なハードウェアタイプへのアクセスにおいて明確な利点を提供します。
io.netが機械学習ワークロードに特に適しているのはなぜですか？ io.netは、分散型AIおよびPythonアプリケーションの構築とスケーリングのために特別に設計された主要なオープンソースフレームワークであるRay.io上にネイティブで構築されています。この統合により、大規模なGPUクラスター全体で学習、チューニング、モデルサービングといった一般的なMLタスクを分散処理するために最適化された本番環境が提供され、PyTorch FSDPやTensorFlowなどの人気のあるフレームワークをすぐに利用できます。
io.netはどのようにデータプライバシーとセキュリティを確保しますか？ セキュリティは多層的なアプローチで提供されます。不正なコンテナを検出およびブロックするためにIOエージェントが使用されます。雇われたDockerファイルシステム内のワーカーノード間で交換されるデータは暗号化されます。ネットワークトラフィックはセキュアなメッシュVPNを利用します。さらに、io.netはSOC2のようなセキュリティコンプライアンス基準を満たすサプライヤーを優先し、コンテナアクセスを制限するためDockerコンテナに
--privilegedフラグを使用することを避けています。
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1995-01
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Io.net was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-06-19.
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