Dernière modification effectuée le 19.03.2024 22:58
Face à l'essor des applications liées à l'intelligence artificielle (IA) et à la demande croissante de ressources de calcul nécessaires pour développer des modèles d'IA, qui deviennent progressivement plus coûteux, il est devenu impératif de trouver une solution viable.
Aujourd’hui, io.net se présente comme l’une de ces solutions alternatives. Avec son infrastructure décentralisée qui promet d'être 10 à 20 fois plus performante et nettement plus accessible que les solutions traditionnelles, il est probable qu’io.net révolutionne l’accès à la puissance de calcul (CPU, GPU, RAM etc).
Qu’est-ce qu’io.net ? Comment ça fonctionne ? Vous le découvrirez tout au long de cet article.
io.net est un réseau d'infrastructures physiques décentralisées (DePIN) développé sur Solana, conçu pour offrir une puissance de calcul inégalée aux applications d'intelligence artificielle (IA).
Concrètement, io.net permet aux entreprises et ingénieurs qui souhaitent améliorer leurs modèles IA, comme le Maching Learning, d'utiliser cette puissance de calcul supplémentaire “pas chère” via ce qu’on appelle des “réseaux de clusters” de GPUs (Unités de traitement Graphique) dont nous reparlerons plus en détail dans les prochaines sections.
Pour rendre cela possible, io.net rassemble u matériel comme des cartes graphiques (GPU) provenant de divers types sources répartis dans le monde entier. Ces sources de puissance de calcul peuvent notamment provenir d’ordinateurs personnels (via les cartes graphiques), de centres de données (data centers), mais également de fermes de minage de cryptomonnaies.
En effet, beaucoup de ces ressources sont restées sous-utilisées depuis la mise en place du mécanisme Proof of Stake sur la blockchain Ethereum, ouvrant ainsi la voie à leur réaffectation vers des tâches de calcul intensif telles que l'IA.
Aujourd’hui, l’infrastructure de io.net regroupe déjà plus de 60 000 GPU actifs provenant du monde entier, et plus de 200 000 GPU sont en attente de rejoindre le réseau (cloud).
Grâce à des partenariats avec Filecoin (FIL) et Render (RNDR), io.net étend encore davantage son réseau en intégrant les GPU provenant directement de ces plateformes, qui se comptent déjà à plus de 10 000 unités.
Nous parlons principalement des cartes graphiques car c'est le composant le plus sollicité pour faire des calculs liés à l'IA mais IO.NET compte également proposer une place de marché pour d'autres composants comme des processeurs (CPU).
Avec les solutions de cloud computing traditionnelles, plusieurs problématiques et limitations se manifestent pour les entreprises et les développeurs qui cherchent à exploiter pleinement le potentiel de l'intelligence artificielle (IA).
Premièrement, la disponibilité du matériel, et en particulier des GPUs, est assez problématique. En effet, les services tels qu'AWS (Amazon Web Services) , GCP (Google Cloud Platform) ou Microsoft Azure manquent souvent d'unités, obligeant les utilisateurs à patienter (ou à payer plus cher) pour obtenir l'accès nécessaire, ce qui peut sérieusement entraver la progression de projets d'IA ambitieux.
Mais ce n’est pas tout. Le choix restreint offert par ces plateformes traditionnelles en termes de matériel GPU, de localisation des serveurs et de niveaux de sécurité limite la capacité des entreprises à personnaliser leurs projets selon leurs besoins spécifiques. Cette restriction peut avoir un impact direct sur la performance et l'efficacité des applications d'IA déployées.
Enfin, le coût représente une barrière considérable. Accéder à des GPUs de qualité via les fournisseurs de cloud conventionnels entraîne souvent des dépenses assez élevées. Il n'est pas rare que les budgets alloués à l'entraînement et à l'inférence de modèles IA atteignent des centaines de milliers de dollars par mois.
Dans le cas de ChatGPT, qui utilise AWS et Microsoft Azure, plus de 10 millions de dollars sont dépensés mensuellement (coûts : environ 600K par jour).
Vous l’aurez compris, io.net se présente donc comme une alternative vraiment intéressante.
L’un des éléments les plus importants d’io.net et son réseau de clusters entièrement décentralisé. Pour faire simple, un cluster est un réseau distribué de plusieurs centaines / milliers de GPUs/CPU’s qui travaillent ensemble comme s'ils étaient un seul système puissant. Ce processus est d’ailleurs connu sous le nom de “Clustering”.
Autrement dit : les clusters agrègent (réunir au même endroit) un certain nombre de GPU's/CPU's, permettant aux entreprises et startups IA d’accéder à une puissance de calcul tout simplement phénoménale, et à moindres coûts.
Ces clusters se présentent donc comme l’environnement idéal pour l’exécution, l'entraînement et l'inférence de modèles de Machine Learning / IA qui, chaque jour, deviennent un peu plus complexes.
Maintenant, revenons sur les fonctions principales d'io.net :
Toutefois, ce sont des sujets que nous n'allons pas détailler dans cet article au vu de leur complexité, mais vous pouvez toutefois vous rendre sur la documentation officielle pour apprendre davantage 👉 cliquez sur ce lien
Le produit IO Cloud d'IO.NET est principalement centré sur le déploiement et la gestion de clusters de GPU décentralisés mentionnés plus haut dans l’article. C’est à cet endroit où les entreprises vont pouvoir exécuter leurs applications AI/ML via l’accès à des ressources (puissance de calcul) de GPU, sans les contraintes et les coûts associés aux investissements matériels et à la gestion d'infrastructures.
Par ailleurs, IO Cloud est conçu pour tirer parti des ressources distribuées provenant d'un réseau décentralisé de nœuds, les IO workers (plus de détails dans la prochaine section), qui se chargent de fournir de la puissance de calcul au réseau.
De plus, la plateforme tire parti du framework RAY pour la gestion du calcul distribué, un outil conçu pour faciliter le développement et l'exécution d'applications qui nécessitent de traiter de grandes quantités de données ou d'effectuer des calculs complexes répartis sur plusieurs serveurs. Sachez que RAY a été utilisé par OpenAI pour entraîner ses modèles de langage avancés, GPT-3 et GPT-4, sur un réseau de 300 000 serveurs.
Un autre point important : IO CLOUD propose des coûts jusqu'à 90% inférieurs par TFLOP par rapport aux solutions traditionnelles (comme Azur de Microsoft).
Au final, grâce à son infrastructure de Cluster, IO Cloud ambitionne de proposer aux ingénieurs une expérience comparable à celle des fournisseurs de cloud traditionnels, malgré la nature décentralisée de ses nœuds.
Le produit IO Worker se présente comme l’interface dédiée à la gestion des opérations de fourniture de ressources. Autrement dit : c’est là où les utilisateurs (vous) / fermes de minage peuvent mettre à disposition leurs GPU's/CPU's afin de fournir de la puissance de calcul à IO CLOUD, et donc de participer au bon fonctionnement de io.net.
C’est d’ailleurs de cette manière que vous pouvez devenir un “IO Worker”, c’est-à-dire un nœud décentralisé de l’infrastructure d'io.net.
En exploitant la puissance de calcul inutilisée répartie à travers le monde sous forme de GPUs décentralisés, IO Worker offre une solution sécurisée pour les particuliers et les entreprises, leur permettant de gérer leurs opérations et revenus liés à leur matériel de manière efficiente.
En ce qui concerne les revenus, la mise à disposition de votre puissance de calcul inutilisé vous rapportera des dollars (USDC), que vous pourrez ensuite réclamer directement via Solana Pay (depuis votre compte). Vous l’aurez compris, cela s’apparente à du mining, mais en plus simple à mettre en place et plus lucratif.
Enfin, l'expérience utilisateur d'IO Worker est conçue pour être aussi intuitive que possible. Dès la page d'accueil, les utilisateurs obtiennent un aperçu en temps réel de leurs opérations de calcul, avec la possibilité de surveiller et de gérer rapidement leurs dispositifs connectés. La plateforme fournit également des détails approfondis sur chaque appareil, y compris des données sur le trafic transmis, le statut de connectivité et les services associés, permettant une gestion précise et informée.
Pour toutes les personnes qui souhaiteraient déployer leurs GPU's/CPU's et donc devenir un IO Worker, il est vous est recommandé de lire ce guide rédigé par nos soins 👉 cliquez sur ce lien
IO Explorer offre aux utilisateurs une vue d'ensemble sur toutes les informations on-chain relatives à l’infrastructure d’io.net.
À l'instar d'un explorateur de blockchain qui offre une visibilité sur les transactions blockchain, IO Explorer apporte un niveau de transparence similaire aux mécanismes de io.net alimenté par les GPU’s.
L'objectif principal derrière IO Explorer est de permettre aux utilisateurs de suivre, analyser et comprendre en détail les activités du réseau io.net en fournissant une visibilité totale sur ses activités, les statistiques, les points de données, les transactions ainsi que les récompenses.
Voici le rôle des différentes pages d’IO Explorer :
L'architecture du portail io.net est structurée en plusieurs couches interdépendantes, en commençant par l’interface utilisateur (UI), le point d'entrée visuel pour les utilisateurs. Cette interface comprend le site web en lui-même, mais également l'espace client et l'espace fournisseurs de GPU (Workers).
Mais revenons sur les couches un peu plus “techniques” qui composent l’architecture de io.net :
Couche Infrastructure : la base sur laquelle repose le réseau, comprenant le pool de GPU, des outils pour la gestion des déploiements, et des solutions de stockage de données.
Couche de Sécurité : essentielle pour maintenir l'intégrité et la sûreté du système, elle comprend un pare-feu pour la protection du réseau, un service d'authentification pour la validation des utilisateurs et un service de journalisation pour le suivi des activités.
Couche API : fait office de liaison pour la communication, englobant l'API publique du site web, des API privées destinées aux Workers et aux fournisseurs de GPU.
Couche Backend : orchestre les échanges avec les fournisseurs, la gestion des Clusters et des GPU, le contrôle des anomalies, les analyses, la comptabilité, et régule l'auto-dimensionnement.
Couche Base de Données (Data Base Layer) : sert de dépôt pour les informations, recourant à un stockage principal pour les données organisées et à un système de cache pour les informations nécessitant un accès rapide et régulier.
Courtier de Messages/Couche de Tâches : coordonne les interactions asynchrones et supervise les tâches, garantissant ainsi une circulation efficace des données et l'accomplissement optimal des opérations.
Vous l’aurez compris, toutes ces couches travaillent en synergie pour garantir la performance optimale du système.
Bien que le projet io.net soit relativement récent, il n’a pas perdu une minute pour collaborer avec des acteurs crypto de premier plan.
En effet, io.net est en partenariat avec les projets Filecoin et Render, afin d’étendre encore davantage son réseau distribué de GPU.
Filecoin, de son côté, est le plus gros réseau de stockage décentralisé. En plus d’apporter de nouveaux GPU's sur io.net, et donc d’augmenter la puissance de calcul disponible pour les entreprises, ce partenariat permet aux fournisseurs de stockage sur Filecoin de maximiser leurs revenus via la mise à disposition de leurs GPU’s inutilisés.
Dans le cadre du partenariat avec Render, un réseau de GPU spécialisé dans le rendement 3D, permet aux nœuds du réseau Render de déployer leurs puissances de calcul inutilisées sur io.net, et donc, là aussi, de bénéficier de rendements supplémentaires.
Prévue pour un lancement au deuxième trimestre de 2024, IO Coin (IO) jouera un rôle central dans la facilitation des interactions au sein de l'écosystème io.net, en servant notamment les intérêts des deux principales parties : les startups IA et les développeurs d'une part, et les fournisseurs de ressources GPU (IO Worker) d'autre part.
Pour les startups IA et les développeurs, IO Coin promet de simplifier les paiements pour le déploiement de clusters. Il introduira également les “Crédits IOSD“, une monnaie utilitaire adossée au dollar américain, générée à partir de transactions de brûlage de IO Coin, pour payer les frais de transaction liés aux travaux de calcul sur le réseau. Notez que chaque modèle déployé sur io.net nécessitera une microtransaction en IO Coin pour l'inférence.
Du côté des fournisseurs, IO Coin vise à récompenser la mise à disposition de ressources GPU sur le réseau. Que les GPUs soient loués pour des projets de machine learning ou utilisés pendant leur temps d'inactivité pour l'inférence des modèles hébergés sur le réseau, IO Coin assure que chaque contribution soit justement rémunérée. Vous l'aurez compris, ce système de récompense promet non seulement des bénéfices pour le temps de location actif, mais aussi pour l'utilisation des GPUs durant les périodes d'inactivité.
Il faut savoir que io.net prévoit également de réaliser un airdrop (distribution de jetons) dans le cadre du lancement de son token natif. Plusieurs quêtes et critères sont d'ailleurs déjà disponibles, et cela représente un bon moyen de montrer votre engagement auprès de l'écosystème io.net.
Si vous souhaitez en apprendre davantage sur la façon d’être éligible à l’airdrop de io.net, il vous est recommandé de suivre ce guide 👉 cliquez sur ce lien
Au final, en tirant parti des GPUs sous-exploités au sein d'un réseau physique décentralisé (DePIN), io.net se présente ainsi comme une solution vraiment intéressante face aux défis traditionnels.
En effet, io.net rend l’accès à la puissance de calcul bien plus facile, plus personnalisable, mais également en diminuant drastiquement les coûts liés.
Dans un contexte où les entreprises expriment un besoin croissant de ressources informatiques, io.net et ses réseaux distribués se présentent actuellement comme l'une des options les plus attrayantes.
