io.net (IO) 推出盘前交易，SOL王牌超级百倍币用高额收益征服大众-币圈快讯网

io.net(I0)在下午18点Bitget盘前交易推出。用户可以在IO开放之前提前进行交易。

项目背景

人工智能技术的发展极大地增加了对 GPU 等高性能计算资源的需求。尽管需求蓬勃发展，AI/ML 模型也日益复杂，全球人工智能硬件市场却难以跟上生产面临的挑战。因此，要获得流行的计算芯片可能需要高昂的成本和漫长的等待时间，而且租用的选择也很有限。这尤其阻碍了人工智能初创企业扩大其项目的范围和功能。

项目概述

io.net 是一个去中心化计算网络，支持在 Solana 区块链上开发、执行和扩展 ML 应用程序，将 100 万个 GPU 组合在一起，形成世界上最大的 GPU 集群和 DePIN.io.net 聚合来自未充分利用的资源（例如独立数据中心、加密矿工以及 Filecoin、Render 等加密项目）的 GPU 来解决这个问题，这些资源结合在去中心化物理基础设施网络 (DePIN) 中，使工程师能够在可访问、可定制、经济高效且易于实施的系统中获得大量计算能力。

项目团队

Ahmad Shadid 是 io.net 创始人兼首席执行官，此前是 WhalesTrader 量化系统工程师。

Garrison Yang 是 io.net 首席战略官兼首席营销官，此前是 Ava Labs 增长与战略副总裁。他毕业于加州大学圣巴巴拉分校环境健康工程专业

Tory Green 是 io.net 首席运营官，此前是 Hum Capital 首席运营官、Fox Mobile Group 企业发展与战略总监。

Angela Yi 是 io.net 的商务拓展副总裁。她毕业于美国哈佛大学。

项目优势

io.net 通过聚合来自未充分利用的来源（例如独立数据中心、加密矿工以及 Filecoin、Render 等其他硬件网络）的 GPU 来解决这个问题。这些资源结合在去中心化物理基础设施网络 (DePIN) 中，使工程师能够在可访问、可定制、经济高效且易于实施的系统中获得大量按需计算能力。

借助 io.net，团队可以通过最少的调整在 GPU 网络上扩展工作负载。该系统处理编排、调度、容错和扩展，并支持各种任务，例如预处理、分布式训练、超参数调整、强化学习和模型服务。它旨在为 Python 工作负载提供通用计算服务，重点是为 AI/ML 工作负载提供服务。

项目核心功能

批量推理和模型服务：可以通过将训练模型的架构和权重导出到共享对象存储来并行对传入的批量数据执行推理。io.net 允许机器学习团队跨分布式 GPU 网络构建推理和模型服务工作流程。

并行训练：CPU/GPU 内存限制和顺序处理工作流程在单个设备上训练模型时出现了巨大的瓶颈。io.net 利用分布式计算库来编排和批量训练作业，以便可以使用数据和模型并行性在许多分布式设备上并行化。

并行超参数调整：超参数调整实验本质上是并行的，io.net 利用具有高级超参数调整功能的分布式计算库来检查最佳结果、优化调度并简单地指定搜索模式。

强化学习：io.net 使用开源强化学习库，该库支持生产级、高度分布式的 RL 工作负载以及一组简单的 API。

项目代币

io.net 在创世时将拥有 5 亿枚 IO 的初始供应量，分为五个类别：种子投资者、A 轮投资者、核心贡献者、研发与生态系统以及社区。随着 IO 的发行以激励网络增长和采用，将在 20 年内增长至 8 亿枚的固定最大供应量。

据悉，奖励将在 20 年内每小时释放给供应商及质押者。奖励采用通缩模型，从第一年的 8% 开始，每月减少 1.02%（每年约 12%），直到达到 8 亿枚 IO 的上限。

社区分配 50% 250,000,000 IO

研发与生态系统 16% 80,000,000 IO

早期支持者：种子轮 12.5% 62,500,000 IO

早期支持者：A轮 10.2% 51,000,000 IO

初始核心贡献者 11.3% 56,500,000 IO

项目架构

IO.NET 采用由多层组成的模块化架构，每一层都经过优化以执行其独特的功能。IO.NET 的生态系统架构强调速度、有效性和效率。每个元素都经过微调，以实现快速性能

除了下面列出的每一层的技术堆栈外、 IO.NET结合了反向隧道和网状 VPN 网络，使工程师能够安全地访问和顺利地控制数据。

用户界面，这一层是用户的视觉网关。主要使用的技术栈：ReactJS、Tailwind、web3.js、zustand。

API层作为通信桥梁，主要使用的技术堆栈：FastAPI、Python、GraphQL、RESTful 服务、gunicorn、solana。

后端层系统的动力源。主要使用的技术堆栈：FastAPI、Python、Node.js、Flask、solana、IO-SDK（Ray 2.3.0 的一个分支）、Pandas。

数据库层，系统的数据存储库。主要使用的技术栈：Postgres（主存储）、Redis（缓存）

消息代理/任务层，该层协调异步通信和任务管理，确保数据流的顺畅和任务的高效执行。主要使用的技术栈：RabbitMQ（消息代理）、Celery（任务管理）

基础设施层，主要用到的技术栈：

GPU/CPU 池

编排：Kubernetes、Prefect、Apache Airflow

执行/机器学习任务：Ray、Ludwig、Pytorch、Keras、TensorFlow、Pandas

数据存储：Amazon S3、Hadoop HDFS

容器化：Docker

监控：Grafana、Datadog、Prometheus、NVIDIA DCGM

项目产品

IO云

IO 云的目的是部署和管理按需分散的 GPU 集群。期望的结果是为用户提供灵活且可扩展的 GPU 资源访问，而无需昂贵的硬件投资和基础设施管理。该平台旨在利用去中心化节点网络[IO工作人员]的分布式资源；该平台的构建旨在为机器学习工程师/开发人员提供与任何云提供商相同的体验，即使节点是分散的。

IO工作者

IO Worker 的目的是为用户提供全面且用户友好的界面，以便通过直观的 Web 应用程序有效管理其 GPU 节点操作。

IO浏览器

IO Explorer 的目的是提供一个了解网络内部运作的窗口，为用户提供全面的统计数据和 GPU 云各个方面的鸟瞰图。正如 Solscan 或区块链浏览器赋予区块链交易可见性一样，IO Explorer 为我们的 GPU 驱动的工作带来了相同程度的透明度。

项目融资

IO.NET 截至目前仅披露了一轮融资，即今年 3 月完成的 A 轮估值 10 亿美金融资，共募集了 3000 万美金，由 Hack VC 领投，其他参投方包括 Multicoin Capital、Delphi Digital、Foresight Ventures、Animoca Brands、Continue Capital、Solana Ventures、Aptos、LongHash Ventures、OKX Ventures、Amber Group、SevenX Ventures 和 ArkStream Capital 等。

项目活动

Ignition 奖励计划

推出 Ignition，这是 io.net 社区奖励计划的第一阶段，旨在加速 io.net 云和 IO 网络的发展。

Ignition 计划具有三个独立的奖励池，分别是

员工奖励

社区任务奖励

Discord 角色奖励

第 1 季（截至 4 月 25 日）- 17,500,000 IO

第 2 季（5 月 1 日 - 5 月 31 日）- 7,500,000 IO

第 3 季（6 月 1 日 - 6 月 30 日）- 7,500,000 IO

彼此完全独立。这些奖励池是完全互斥的。参与者可以独立地从所有三个池中赚钱，并且不需要拥有与每个子程序关联的相同钱包。

项目数据

截至今年 4 月 4 日，根据官方数据，IO.NET 在供应端的 GPU 总供给为 371027 张，CPU 供给为 42321 张。此外，Render Network 作为其合作伙伴，还有 9997 张 GPU 和 776 张 CPU 接入了网络的供给。

不过从需求端来看，IO.NET 依旧处于市场培育的早期阶段，目前实际使用 IO.NET 来执行计算任务的总量不多。大部分在线的 GPU 的任务负载量为 0%，只有 A100 PCIe 80GB K8S、RTX A6000 K8S、RTX A4000 K8S、H100 80GB HBM3 四款芯片有在处理任务。且除了 A100 PCIe 80GB K8S 之外，其他三款芯片的负载量均不到 20%。