What is Io.net?
開發尖端的人工智慧和機器學習應用程式，需要龐大的運算能力，而在傳統雲端平台上，這往往伴隨著高昂的成本。io.net 提供「GPU 網際網路」：一個去中心化網路，專為驅動 AI 新創公司和 ML 團隊的創新而設計，提供具成本效益且可擴展的運算能力。
主要功能
這裡列出了 io.net 提供的核心功能，助您強化 AI 和 ML 開發：
🌐 龐大的去中心化 GPU 網路： 存取來自獨立資料中心、加密貨幣礦工和消費者硬體所組成的全球閒置 GPU 資源池。此網路可提供高達 200+ ExaFLOPS 的潛在運算能力，大幅擴展了可用容量，遠超主要雲端服務通常提供的 10-15 ExaFLOPS，直接解決了 GPU 短缺的問題。
💰 顯著的成本節省： 運用運算資源，成本比傳統雲端供應商低廉高達 90%。io.net 透過利用分散式且未充分使用的供應，使得高效能 GPU 叢集對於要求嚴苛的 AI/ML 工作負載和迭代開發來說，變得更易於取得且更實惠。
⚡ 超快速部署： 省去冗長的採購流程、KYC 要求和硬體等待清單。io.net 讓您能在 90 秒內部署客製化運算叢集，實現應用程式的快速實驗、開發和擴展。
🧠 針對 AI/ML 工作負載優化： io.net 以 Ray.io 為基礎原生建構，Ray.io 是 OpenAI 等領先 AI 實驗室使用的分散式運算框架，因此 io.net 提供一個可供生產使用的環境。它能無縫支援 PyTorch FSDP 和 TensorFlow 等主流 ML 框架，實現大型 GPU 叢集上的高效分散式訓練、調優和模型服務。
使用案例
看看 io.net 如何應用於加速您特定的 AI 和 ML 專案：
加速大規模模型訓練： 快速配置龐大的 GPU 叢集，大幅減少在傳統基礎設施上訓練複雜深度學習模型所涉及的時間和費用，這些模型在傳統環境下可能成本過高或面臨漫長等待。
高效超參數調優與實驗： 啟動數百或數千個平行任務，橫跨彈性的 CPU 和 GPU 配置，以快速探索模型架構和超參數空間，加速您達成最佳模型效能的途徑。
驅動複雜模擬與強化學習： 利用客製化的 CPU 和 GPU 資源組合，以更高的速度和成本效益執行資源密集型模擬，適用於強化學習或複雜科學建模等領域。
為何選擇 io.net？
io.net 透過從根本上改變您存取和利用 GPU 運算的方式，使其獨樹一幟：
顯著降低成本與加快部署速度： 以極低的成本獲得高效能運算能力，並能在數秒而非數週內部署叢集，從而獲得顯著的競爭優勢。
存取全球閒置 GPU 資源池： 善用龐大、去中心化的網路，其提供的運算容量遠超傳統雲端產品，有效緩解 GPU 短缺問題，並確保您在需要時隨時有資源可用。
專為分散式機器學習而設計： 憑藉原生 Ray.io 整合以及對主要 ML 框架的支援，io.net 從第一天起就經過專門優化，能夠高效處理複雜的分散式 AI/ML 工作負載。
結論
io.net 重新定義了高效能運算的存取方式，為 AI/ML 團隊提供推動創新極限所需的速度、規模和成本效益。透過利用去中心化的全球網路，io.net 提供了一個功能強大、靈活且易於存取的傳統雲端基礎設施替代方案。
探索 io.net 的去中心化 GPU 雲端如何加速您的 AI 開發。
常見問題
獲得關於 io.net 常見問題的明確解答：
io.net 如何比 AWS 等傳統供應商更便宜、更快？ io.net 透過匯集傳統資料中心以外，來自不同來源的閒置 GPU 容量，提供顯著的成本節省（最高可達 90%）。它更快，因為部署過程避開了傳統雲端供應商的常見障礙（如 KYC、長期合約、等待清單），讓您能在 90 秒內部署運算叢集。
io.net 與 AWS 等傳統雲端供應商有何不同？ io.net 作為一個去中心化、分散式網路（DePIN）運作，而非集中式雲端。這種模式為使用者提供了更高的控制度、靈活性，以及存取更龐大潛在硬體資源池的機會。它專注於為 AI/ML 提供高效能運算，並在成本、速度和存取多樣硬體類型方面提供獨特優勢。
為何 io.net 特別適合機器學習工作負載？ io.net 原生建構於 Ray.io 之上，Ray.io 是一個領先的開源框架，專為建構和擴展分散式 AI 和 Python 應用程式而設計。這種整合提供了一個可供生產使用的環境，經過優化，能夠在大型 GPU 叢集上分配常見的 ML 任務，如訓練、調優和模型服務，並開箱即用地支援 PyTorch FSDP 和 TensorFlow 等主流框架。
io.net 如何確保資料隱私和安全性？ 安全性採用多層次方法。IO 代理程式用於偵測並阻擋未經授權的容器。在租用 Docker 檔案系統內工作節點之間交換的資料皆經過加密。網路流量利用安全的網狀 VPN。此外，io.net 優先選擇符合 SOC2 等安全合規標準的供應商，且平台避免對 Docker 容器使用
--privileged旗標，以限制容器存取權限。
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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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