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io.net深度拆解+百倍教程

來源:Insight資訊

前言

BTC持續新高的衝擊下,AI板塊經過一周盤整,再次強勢回歸,從近半年的時間尺度來看,AI 板塊的各個項目代幣持續上漲,WLD、RNDR、AGIX、FET 等代幣均有了數倍漲幅。而自 2 月初开始的這一個月裏,AI 板塊出現了許多在兩周不到時間裏代幣漲幅超五倍、甚至數十倍的新項目。

近期rndr的拉升或是在爲它在鋪路!

Depin+AI+Sol生態=2024王炸組合,今天文章的主角就是io.net。

Io.net 拆解

DePIN 作爲幾個關鍵敘述之一迅速流行起來,尤其是在 Solana 上。隨着 Render 和 Helium 等項目取得重大進展,DePIN 和AI類型的相關項目非常值得研究。

2024 是否會迎來 AI summer 還未可知,但可以確定的是,AIxCrypto 敘事將越來越清晰。

除了近期出現的大量暫以 meme 視之的 AI 項目,現在的市場上還有上一輪跑出的項目如 Bittensor、Render、Arkham 等等強勁選手,近期火爆的莫過於io.net!

■io.net簡介

io.net 是一個去中心化計算網絡,支持在 Solana 區塊鏈上开發、執行和擴展 ML 應用程序,將 100 萬個 GPU 組合在一起,形成世界上最大的 GPU 集群和 DePIN.io.net 聚合來自未充分利用的資源(例如獨立數據中心、加密礦工以及 Filecoin、Render 等加密項目)的 GPU 來解決這個問題,這些資源結合在去中心化物理基礎設施網絡 (DePIN) 中,使工程師能夠在可訪問、可定制、經濟高效且易於實施的系統中獲得大量計算能力。

io.net是DePIN的經典實例:利用代幣激勵機制從結構上降低獲取和保留供應方資源的成本,最終降低終端消費者的成本。該網絡將龐大、異構的GPU供應聚集到一個共享池中,供人工智能开發人員和公司利用。如今,該網絡由來自數據中心、挖礦場和消費者設備的數千個GPU提供支持。

io.net 發現了市場中的低效率問題,例如供應限制和對 GPU 的集中控制。通過解決這些問題,io.net旨在提供比中心化服務更便宜的產品。

目前io.net已有以下不錯的進展

+用於 GPU 上的 ML(機器學習)訓練的去中心化 AWS

+即時、無需許可地訪問一個全球 GPU 和 CPU 網絡,目前已經上线

+他們擁有 25000 個節點

+革命性的技術,可將 GPU 雲集群在一起

+可以爲大規模 AI 初創公司節省 90% 的計算成本

+集成了 Render 和 Filecoin

+基於 Solana

■io.net機構

目前官方只公布A輪的機構,3/5號完成領投,rongzi了3000W,估值1B,包含以下機構:Hack VC*、Multicoin Capital、6th Man Ventures、M13、Delphi Digital、Foresight Ventures、Animoca Brands、Continue Capital、Solana Ventures、Aptos、LongHash Ventures、SevenX Ventures、ArkStream Capital、MH Ventures、OKX Ventures、Amber Group、Modular Capital、Mo Shaikh、Avery Ching、Yat Siu、Jin Kang、Anatoly Yakovenko、Sebastien Borget

■項目簡評

io.net  是一個先進的去中心化計算網絡,爲機器學習工程師提供了一種以相對較低的成本訪問分布式雲集群的方式。這一平台的推出爲用戶提供了更多選擇,使他們能夠以更經濟高效的方式進行計算和數據處理。

+平台的主要功能包括

1. 去中心化計算網絡:io.net 採用去中心化的計算模式,將計算資源分布在全球各地,從而提高了計算效率和穩定性。

2. 低成本訪問:相較於傳統的集中式服務,io.net Cloud 提供了更低的訪問成本,使更多的機器學習工程師和研究人員能夠獲得計算資源。

3. 分布式雲集群:平台提供了一個分布式的雲集群,用戶可以根據自己的需求選擇合適的計算資源,並將任務分配到不同的節點上進行處理。

4. 支持機器學習任務:io.net Cloud專注於爲機器學習工程師提供計算資源,使他們能夠更輕松地進行模型訓練、數據處理等任務。

+機構實力強勁

擁有衆多頭部機構參與,其中還不乏有著名的行業領導者還參加了這項rongzi,包括Solana創始人Anatoly Yakovenk,Aptos創始人Mo Shaikh和Avery Ching,Animoca Brands的Yat Siu,Sandbox的Sebastien Borget和Perlone Capital的Jin Kang。

+投zi價值方面

io.net 的出現填補了去中心化計算領域的空白,爲用戶提供了一種新穎而具有潛力的計算方式。隨着人工智能和機器學習等領域的持續發展,對於計算資源的需求也在不斷增加,因此io.net具有較高的市場潛力和價值。

總的來說,io.net 通過聚合來自未充分利用的來源(例如獨立數據中心、加密礦工以及 Filecoin、Render 等加密項目)的 GPU 來解決這個問題。這些資源結合在去中心化物理基礎設施網絡 (DePIN) 中,使工程師能夠在可訪問、可定制、經濟高效且易於實施的系統中獲得大量計算能力。

■io.net擬於3月1日啓動積分獎勵計劃,預計4月底推出IO代幣

io.net 將於 3 月 1 日啓動第一階段積分獎勵計劃。該計劃名爲 Ignition,將持續到 4 月 28 日。該計劃將根據用戶向網絡提供的 GPU 來獎勵積分。

當被問及獎勵積分是否會轉換爲 io.net 原生代幣 IO 時,io.net 創始人兼首席執行官 Ahmad Shadid 拒絕置評,但他表示該代幣預計將於 4 月 28 日推出。

io.net 表示,即將推出的 Ignition 獎勵計劃是 io.net 去中心化和將治理移交給社區的第一步。

#io.net Windows教程

首先前往cloud.io.net

1. 從下拉菜單導航至 WORKER

2. 連接新設備

點擊“連接新設備”

3. 選擇供應商

選擇您希望將硬件分組到的供應商

4. 爲您的設備命名

爲您的設備添加唯一的名稱,理想格式類似於以下內容:My-Test-Device

5. 選擇操作系統“OS”

單擊“Windows”字段

6. 設備類型

如果您選擇 GPU Worker 並且您的設備沒有 GPU,則設置將失敗

7. Docker 和 Nvidia 驅動程序安裝

按照我們的 Docker、Cuda 和 Nvidia 驅動程序安裝文檔中的步驟進行操作

8.運行Docker命令

在終端中運行此命令並確保 docker 桌面正在後台運行

9.等待連接

在等待新設備連接時,請繼續點擊刷新。

Windows 上的 Docker 安裝

首先,您需要啓用虛擬化 BIOS。

要檢查它是否已啓用,請轉到任務管理器性能,以便您在此處看到:

如果未啓用,請按照下列步驟操作:

要在 BIOS 或 UEFI 設置中啓用虛擬化技術,您需要在啓動過程中訪問計算機的 BIOS 或 UEFI 配置菜單。具體步驟可能會有所不同,具體取決於計算機的制造商和型號,但以下是啓用虛擬化的一般步驟。

通過以管理員身份打开 PowerShell 來安裝 WSL 2。爲此,請在“开始”菜單中搜索“PowerShell”,右鍵單擊“Windows PowerShell”,然後選擇“以管理員身份運行”。

運行以下命令在 Windows 10/11 中啓用 WSL 功能:

下載 Docker:

訪問 docker 網站:https ://www.docker.com/products/docker-desktop/並單擊“download for Windows”:


運行安裝過程,安裝完成後重新啓動機器:

啓動docker桌面,在docker中選擇wsl2進行集成:

通過打开 CMD 並鍵入以下內容來驗證安裝:

docker --version

然後您將收到以下輸出:

Docker version 24.0.6, build ed223bc

就是這樣。您已安裝並准備好 docker。

在 Windows 上安裝 Nvidia 驅動程序

要檢查您是否擁有正確的驅動程序,請在 Windows PC 上打开命令行(Windows 鍵 + R,鍵入 cmd)並輸入以下內容:nvidia-smi 。如果您遇到以下錯誤信息:

這意味着您沒有安裝 NVIDIA 驅動程序。要安裝它們,請按照以下步驟操作:

訪問 Nvidia 網站https://www.nvidia.com/download/index.aspx並輸入您的 GPU 名稱,然後單擊搜索:

單擊適合您的 GPU 和 Windows 版本的 NVIDIA 驅動程序的“下載”按鈕。

下載完成後,开始安裝,選擇第一個選項,然後單擊“同意並繼續”。

安裝完成後,必須重新啓動計算機。重新啓動計算機以確保新的 NVIDIA 驅動程序完全集成到您的系統中。

計算機重新啓動後,打开命令提示符(Windows 鍵 + R,鍵入 cmd)並鍵入以下命令:

nvidia-smi

您應該看到這樣的結果:

就是這樣。您已安裝並准備好正確的 NVIDIA 驅動程序。

下載 CUDA 工具包(可選)

訪問 NVIDIA CUDA 工具包下載頁面:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

選擇您的操作系統(例如Windows)。

選擇您的體系結構(對於 64 位 Windows,通常爲 x86_64)。

下載 exe 本地安裝程序。下載文件後,運行安裝程序:

並遵循安裝過程。

然後,驗證安裝過程。打开命令提示符(Windows 鍵 + R,鍵入 cmd)並鍵入以下命令:

nvcc --version

您應該得到以下答案:

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation Built on Wed_Sep_21_10:41:10_Pacific_Daylight_Time_2022 Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89 Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0

就是這樣。您已安裝並准備好 CUDA 工具包。

GPU挖礦獎勵:提供GPU的收益 + rndr 空投

■問題解答

一、關於哪些顯卡可以跑算力:

1、4080 以上

2、Mac  M1 M2 M3 等(用的是CPU);

3、ubuntu教程:https://developers.io.net/docs/installing-on-ubuntu

4.mac-os教程:https://developers.io.net/docs/installing-on-mac-os

二、算力租用問題:

1、取決你的網絡速率/GPU型號/電腦健康(期間盡量不運行遊戲或大型軟件)/算力需求等;

2、不同GPU型號,有不同的租金;

3、被租用期間停用設備,會扣一點租金;

4、國內IP被拒,無法被記錄/租用 (建議vpn全局)

三、關於Worker無法連接問題:

1、Docker在running(2個容器),需要等1-20min( refresh不是馬上生效)

2、重新連接:直接刪除Docker 2個容器,然後運行部署時選項第六個代碼;

3、Some sevices are down是項目方在升級,和我們無關

四、如何拿到更多的獎勵

1、完成Galxe任務 (需完成PassPort/humanity認證,最少二選一)

2、獲得更高的Role等級/參加社區獎勵計劃 (如參加AMA、協助解決問題、使用Bc8、meme圖比賽等)

3、在Worker上分享你的GPU算力 (空掛也有);

4、獎勵各項基數暫未公布

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標題:io.net深度拆解+百倍教程

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