Io.net

Разработка передовых приложений ИИ и машинного обучения требует значительных вычислительных мощностей, что на традиционных облачных платформах часто сопряжено с непомерными затратами. io.net предлагает «Интернет графических процессоров» (Internet of GPUs): децентрализованную сеть, обеспечивающую экономичные, масштабируемые вычисления, специально разработанные для стимулирования инноваций среди стартапов в области ИИ и команд машинного обучения.

Ключевые особенности

Вот основные возможности, которые предлагает io.net для развития ваших разработок в области ИИ и машинного обучения:

• 🌐 Масштабная децентрализованная сеть графических процессоров: Получите доступ к глобальному пулу недоиспользуемых графических процессоров, поступающих из независимых центров обработки данных, от криптомайнеров и потребительского оборудования. Эта сеть обеспечивает доступ к потенциально более чем 200 эксафлопсам вычислительной мощности, значительно расширяя доступную емкость по сравнению с 10-15 эксафлопсами, обычно предоставляемыми крупными облачными платформами, и напрямую решает проблему нехватки графических процессоров.

• 💰 Значительная экономия средств: Используйте вычислительные ресурсы до 90% дешевле, чем у традиционных облачных провайдеров. Задействуя распределенные, недоиспользуемые ресурсы, io.net делает высокопроизводительные кластеры графических процессоров значительно более доступными и экономичными для ресурсоемких задач ИИ/МО и итеративной разработки.

• ⚡ Сверхбыстрое развертывание: Обойдите длительные процессы закупок, требования KYC и списки ожидания оборудования. io.net позволяет развернуть пользовательские вычислительные кластеры менее чем за 90 секунд, обеспечивая быструю экспериментальную работу, разработку и масштабирование ваших приложений.

• 🧠 Оптимизировано для рабочих нагрузок ИИ/МО: Разработанная на базе Ray.io — фреймворка распределенных вычислений, используемого ведущими лабораториями ИИ, такими как OpenAI, — платформа io.net предоставляет готовую к производству среду. Она беспрепятственно поддерживает популярные фреймворки машинного обучения, такие как PyTorch FSDP и TensorFlow, для эффективного распределенного обучения, настройки и развертывания моделей на больших кластерах графических процессоров.

Сценарии применения

Узнайте, как io.net может ускорить реализацию ваших конкретных инициатив в области ИИ и машинного обучения:

• Ускорение обучения крупномасштабных моделей: Быстро выделяйте обширные кластеры графических процессоров, чтобы значительно сократить время и затраты, связанные с обучением сложных моделей глубокого обучения, которое было бы непомерно дорогим или требовало бы длительного ожидания на традиционной инфраструктуре.

• Эффективная настройка гиперпараметров и экспериментирование: Запускайте сотни или тысячи параллельных заданий с гибкими конфигурациями CPU и GPU, чтобы быстро исследовать архитектуры моделей и пространства гиперпараметров, ускоряя ваш путь к достижению оптимальной производительности модели.

• Обеспечение сложных симуляций и обучения с подкреплением: Используйте индивидуально подобранные комбинации ресурсов CPU и GPU для выполнения ресурсоемких симуляций, необходимых для таких областей, как обучение с подкреплением или сложное научное моделирование, с большей скоростью и экономичностью.

Почему стоит выбрать io.net?

io.net выделяется, фундаментально меняя подход к доступу и использованию вычислительных мощностей GPU:

• Значительное снижение затрат и скорость развертывания: Получите значительное конкурентное преимущество благодаря доступу к высокопроизводительным вычислениям за малую долю стоимости и возможности развертывать кластеры за считанные секунды, а не недели.

• Доступ к глобальному пулу недоиспользуемых графических процессоров: Воспользуйтесь обширной децентрализованной сетью, предоставляющей доступ к вычислительным мощностям, значительно превосходящим предложения традиционных облачных сервисов, что помогает смягчить нехватку графических процессоров и гарантирует доступность ресурсов, когда они вам понадобятся.

• Разработано для распределенного машинного обучения: Благодаря нативной интеграции с Ray.io и поддержке ключевых фреймворков машинного обучения, io.net изначально оптимизирован для эффективной обработки сложных, распределенных рабочих нагрузок ИИ/МО.

Заключение

io.net переосмысливает доступ к высокопроизводительным вычислениям, предоставляя командам ИИ/МО скорость, масштаб и экономическую эффективность, необходимые для расширения границ инноваций. Используя децентрализованную глобальную сеть, io.net предлагает мощную, гибкую и доступную альтернативу традиционной облачной инфраструктуре.

Узнайте, как децентрализованное облако GPU от io.net может ускорить ваши разработки в области ИИ.

Часто задаваемые вопросы

Получите четкие ответы на распространенные вопросы об io.net:

• Чем io.net дешевле и быстрее традиционных провайдеров, таких как AWS? io.net предлагает значительную экономию средств (до 90% дешевле) за счет агрегирования недоиспользуемых мощностей GPU из различных источников за пределами традиционных центров обработки данных. Быстрота обусловлена тем, что развертывание обходит типичные препятствия традиционных облачных провайдеров (KYC, долгосрочные контракты, списки ожидания), позволяя развернуть вычислительные кластеры менее чем за 90 секунд.

• Чем io.net отличается от традиционных облачных провайдеров, таких как AWS? io.net функционирует как децентрализованная распределенная сеть (DePIN), а не как централизованное облако. Эта модель предоставляет пользователям повышенный контроль, гибкость и доступ к значительно большему потенциальному пулу оборудования. Она ориентирована на высокопроизводительные вычисления для ИИ/МО и предлагает явные преимущества в стоимости, скорости и доступе к различным типам оборудования.

• Почему io.net особенно подходит для рабочих нагрузок машинного обучения? io.net изначально построен на Ray.io — ведущем фреймворке с открытым исходным кодом, специально разработанном для создания и масштабирования распределенных приложений ИИ и Python. Эта интеграция обеспечивает готовую к производству среду, оптимизированную для распределения распространенных задач машинного обучения, таких как обучение, настройка и развертывание моделей на больших кластерах графических процессоров, поддерживая популярные фреймворки, такие как PyTorch FSDP и TensorFlow, «из коробки».

• Как io.net обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных? Безопасность обеспечивается многоуровневым подходом. Для обнаружения и блокировки несанкционированных контейнеров используется агент IO. Данные, обмениваемые между рабочими узлами внутри арендованной файловой системы Docker, шифруются. Сетевой трафик использует защищенную mesh-VPN. Кроме того, io.net отдает предпочтение поставщикам, соответствующим стандартам безопасности, таким как SOC2, и платформа избегает использования флага --privileged для контейнеров Docker, чтобы ограничить доступ к ним.