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 月初開始的這一個月裡，AI 板塊出現了許多在兩週不到時間裡代幣漲幅超五倍、甚至數十倍的新項目。
近期rndr的拉升或是在為它在鋪路！
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 作為幾個關鍵敘述之一迅速流行起來，尤其是在Solana 上。隨著Render 和Helium 等計畫取得重大進展，DePIN 和AI類型的相關計畫非常值得研究。
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 是一個去中心化運算網絡，支援在Solana 區塊鏈上開發、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 叢集和DePIN.io.net 聚合來自未充分利用的資源（例如獨立資料中心、加密礦工以及Filecoin、Render 等加密專案）的GPU 來解決這個問題，這些資源結合在去中心化實體基礎設施網路(DePIN) 中，使工程師能夠在可在存取、可自訂、經濟高效且易於實施的系統中獲得大量運算能力。
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。該網路將龐大、異質的GPU供應聚集到一個共享池中，供人工智慧開發人員和公司利用。如今，該網路由來自資料中心、挖礦場和消費者設備的數千個GPU提供支援。
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。透過解決這些問題，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，目前已經上線
+他們擁有25000 個節點
+革命性的技術，可將GPU 雲端叢集在一起
+可以為大規模AI 新創公司節省90% 的計算成本
+整合了Render 和Filecoin
+基於Solana
■io.net機構
目前官方隻公佈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 Yakov Capital、Mo Shaikh、Avery Ching、Yat Siu、Jin Kang、Anatoly Yakovenko、Sebastien
■項目簡評
io.net 是一個先進的去中心化運算網絡，為機器學習工程師提供了一種以相對較低的成本存取分散式雲端叢集的方式。這個平台的推出為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. 去中心化運算網路：io.net 採用去中心化的運算模式，將運算資源分佈在全球各地，從而提高了運算效率和穩定性。
2. 低成本存取：相較於傳統的集中式服務，io.net Cloud 提供了更低的存取成本，使更多的機器學習工程師和研究人員能夠獲得運算資源。
3. 分散式雲端集群：平台提供了一個分散式的雲端集群，使用者可以根據自己的需求選擇合適的運算資源，並將任務分配到不同的節點上進行處理。
4. 支援機器學習任務：io.net Cloud專注於為機器學習工程師提供運算資源，使他們能夠更輕鬆地進行模型訓練、資料處理等任務。
+機構實力強勁
擁有眾多頭部機構參與，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運算領域的空白，為使用者提供了一種新穎且具有潛力的運算方式。隨著人工智慧和機器學習等領域的持續發展，對於運算資源的需求也不斷增加，因此io.net具有較高的市場潛力和價值。
總的來說，io.net 透過聚合未充分利用的來源（例如獨立資料中心、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實體基礎設施網路(DePIN) 中，使工程師能夠在可存取、可自訂、經濟高效且易於實施的系統中獲得大量運算能力。
■io.net擬於3月1日啟動積分獎勵計劃，預計4月底推出IO代幣
io.net 將於3 月1 日啟動第一階段積分獎勵計畫。該計劃名為Ignition，將持續到4 月28 日。該計劃將根據用戶向網路提供的GPU 來獎勵積分。
當被問及獎勵積分是否會轉換為io.net 原生代幣IO 時，io.net 創辦人兼執行長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教學
首先前往cloud.io.net
1. 從下拉式選單導覽至WORKER
2. 連接新設備
點擊“連接新裝置”
3. 選擇供應商
選擇您希望將硬體分組到的供應商
4. 為您的裝置命名
為您的裝置新增唯一的名稱，理想格式類似以下內容：My-Test-Device
5. 選擇作業系統“OS”
點擊“Windows”字段
6. 設備類型
如果您選擇GPU Worker 且您的裝置沒有GPU，則設定將會失敗
7. Docker 和Nvidia 驅動程式安裝
請按照我們的Docker、Cuda 和Nvidia 驅動程式安裝文件中的步驟進行操作
8.執行Docker命令
在終端機中運行此命令並確保docker 桌面正在後台運行
9.等待連接
在等待新裝置連線時，請繼續點擊刷新。
Windows 上的Docker 安裝
首先，您需要啟用虛擬化BIOS。
要檢查它是否已啟用，請轉到任務管理器效能，以便您在此處看到：
如果未啟用，請依照下列步驟操作：
若要在BIOS 或UEFI 設定中啟用虛擬化技術，您需要在啟動過程中存取電腦的BIOS 或UEFI 設定選單。具體步驟可能會有所不同，具體取決於電腦的製造商和型號，但以下是啟用虛擬化的一般步驟。
透過以管理員身分開啟PowerShell 來安裝WSL 2。為此，請在“開始”功能表中搜尋“PowerShell”，右鍵單擊“Windows PowerShell”，然後選擇“以管理員身份執行”。
執行以下命令在Windows 10/11 中啟用WSL 功能：
下載Docker：
造訪docker 網站：https ://www.docker.com/products/docker-desktop/並點擊「download for Windows」：
運行安裝過程，安裝完成後重新啟動機器：
啟動docker桌面，在docker中選擇wsl2進行整合：
透過開啟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。您已安裝並準備好docker。
在Windows 上安裝Nvidia 驅動程式
要檢查您是否擁有正確的驅動程序，請在Windows PC 上打開命令行（Windows 鍵+ R，鍵入cmd）並輸入以下內容：nvidia-smi 。如果您遇到以下錯誤訊息：
這表示您沒有安裝NVIDIA 驅動程式。要安裝它們，請按照以下步驟操作：
造訪Nvidia 網站https://www.nvidia.com/download/index.aspx並輸入您的GPU 名稱，然後點擊搜尋：
點選適合您的GPU 和Windows 版本的NVIDIA 驅動程式的「下載」按鈕。
下載完成後，開始安裝，選擇第一個選項，然後按一下「同意並繼續」。
安裝完成後，必須重新啟動電腦。重新啟動電腦以確保新的NVIDIA 驅動程式完全整合到您的系統中。
電腦重新啟動後，開啟命令提示字元（Windows 鍵+ R，鍵入cmd）並鍵入下列命令：
nvidia-smi
您應該會看到這樣的結果：
就是這樣。您已安裝並準備正確的NVIDIA 驅動程式。
下載CUDA 工具包（可選）
請造訪NVIDIA CUDA 工具包下載頁面：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
選擇您的作業系統（例如Windows）。
選擇您的體系結構（對於64 位元Windows，通常為x86_64）。
下載exe 本機安裝程式。下載檔案後，執行安裝程式：
並遵循安裝過程。
然後，驗證安裝過程。開啟命令提示字元（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 toolols, release 111.8891. 1833905_0
就是這樣。您已安裝並準備好CUDA 工具包。
GPU挖礦獎勵：提供GPU的收益+ rndr 空投
■問題解答
一、關於哪些顯示卡可以跑算力：
1、4080 以上
2、Mac M1 M2 M3 等（用的是CPU）；
3.ubuntu教學：https://developers.io.net/docs/installing-on-ubuntu
4.mac-os教學：https://developers.io.net/docs/installing-on-mac-os
二、算力租用問題：
1.取決你的網路速率/GPU型號/電腦健康（期間盡量不運行遊戲或大型軟體）/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全域）
三、關於Worker無法連線問題：
1.Docker在running（2個容器），需要等1-20min（ refresh不是馬上生效）
2、重新連線：直接刪除Docker 2個容器，然後執行部署時選項第六個程式碼；
3、Some sevices are down是專案方在升級，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佈
