What is Io.net?
开发前沿的AI和机器学习应用需要强大的计算能力，而传统云平台上的成本往往令人望而却步。io.net 正致力于打造 GPU 互联网：一个去中心化网络，提供经济高效、可扩展的计算能力，专为助力AI初创公司和ML团队的创新而设计。
核心功能
以下是 io.net 旨在赋能您的AI和ML开发所提供的核心功能：
🌐 海量去中心化GPU网络： 访问由独立数据中心、加密矿工和消费者硬件组成的全球闲置GPU资源池。该网络可提供高达200+ ExaFLOPS的计算能力，大幅扩展了可用容量，远超主流云平台通常提供的10-15 ExaFLOPS，直接解决了GPU短缺问题。
💰 大幅降低成本： 与传统云服务商相比，计算资源成本可降低高达90%。io.net 通过利用分布式、未充分利用的资源，使高性能GPU集群对于高要求的AI/ML工作负载和迭代开发而言，变得更加触手可及且经济实惠。
⚡ 极速部署： 无需冗长的采购流程、KYC（了解您的客户）要求和硬件等待列表。io.net 让您能够在90秒内部署定制计算集群，从而实现应用的快速实验、开发和扩展。
🧠 专为AI/ML工作负载优化： io.net 基于 Ray.io 原生构建，Ray.io 是 OpenAI 等领先AI实验室使用的分布式计算框架。io.net 提供生产就绪的环境，无缝支持 PyTorch FSDP 和 TensorFlow 等主流ML框架，可以在大型GPU集群上高效地进行分布式训练、调优和模型服务。
应用场景
了解 io.net 如何加速您特定的AI和ML项目：
加速大规模模型训练： 快速部署大量的GPU集群，大幅缩短训练复杂深度学习模型所需的时间并降低其成本。这些模型在传统基础设施上可能成本高昂或面临漫长等待。
高效的超参数调优与实验： 跨灵活的CPU和GPU配置启动数百或数千个并行作业，快速探索模型架构和超参数空间，加速您实现最佳模型性能的路径。
支持复杂模拟与强化学习： 利用定制化的CPU和GPU资源组合，以更快的速度和更高的成本效益执行强化学习或复杂科学建模等领域所需的资源密集型模拟。
为何选择 io.net？
io.net 通过从根本上改变您访问和利用GPU计算的方式而脱颖而出：
显著的成本降低和部署速度： 以极低的成本获得高性能计算，并能够在几秒而非几周内部署集群，从而获得显著的竞争优势。
访问全球闲置GPU资源池： 利用庞大、去中心化的网络，提供远超传统云服务的计算能力，缓解GPU短缺，并确保您在需要时随时拥有资源。
专为分布式机器学习而设计： 凭借原生的 Ray.io 集成和对主要ML框架的支持，io.net 经过专门优化，能够从第一天起就高效处理复杂的分布式AI/ML工作负载。
结语
io.net 重新定义了高性能计算的访问方式，为AI/ML团队提供突破创新界限所需的速度、规模和成本效益。通过利用去中心化的全球网络，io.net 为传统云基础设施提供了一个强大、灵活且易于访问的替代方案。
探索 io.net 的去中心化GPU云如何加速您的AI开发。
常见问题
获取关于 io.net 常见问题的清晰解答：
io.net 如何比 AWS 等传统供应商更便宜、更快速？ io.net 通过聚合来自传统数据中心之外的各种来源的闲置GPU容量，提供显著的成本节约（低至90%）。之所以更快，是因为部署过程绕过了传统云供应商的典型障碍（KYC、长期合同、等待列表），让您能够在90秒内部署计算集群。
io.net 与 AWS 等传统云供应商有何不同？ io.net 作为一个去中心化、分布式网络（DePIN）运行，而非中心化云。这种模式为用户提供了更高的控制力、灵活性，以及访问更大潜在硬件资源池的能力。它专门专注于AI/ML的高性能计算，并在成本、速度和访问多样化硬件类型方面提供显著优势。
io.net 为何特别适合机器学习工作负载？ io.net 基于 Ray.io 原生构建，Ray.io 是一个领先的开源框架，专为构建和扩展分布式AI和Python应用而设计。这种集成提供了一个生产就绪的环境，该环境经过优化，可在大型GPU集群上分配常见的ML任务，如训练、调优和模型服务，并开箱即用地支持 PyTorch FSDP 和 TensorFlow 等主流框架。
io.net 如何确保数据隐私和安全？ 安全性采用多层方法。IO agent 用于检测和阻止未经授权的容器。租用 Docker 文件系统内的工作节点之间交换的数据均经过加密。网络流量利用安全的网状VPN。此外，io.net 优先选择符合 SOC2 等安全合规标准的供应商，并且平台避免为 Docker 容器使用
--privileged标志，以限制容器访问权限。
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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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