Startup muestra a OpenAI y Uber su próxima red de infraestructura de GPU descentralizada
Un proyecto que comenzó como un sistema de trading cuantitativo de grado institucional para criptomonedas y acciones se ha transformado en una red descentralizada que obtiene potencia de cómputo de GPU para satisfacer la creciente demanda de servicios de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Io.net ha desarrollado una red de prueba que obtiene potencia de cómputo de GPU de una variedad de centros de datos, mineros de criptomonedas y proveedores de almacenamiento descentralizado. Se afirma que la agregación de potencia de cómputo de GPU reduce drásticamente el costo de alquilar estas fuentes que se están volviendo cada vez más caras a medida que avanza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Hablando exclusivamente con Cointelegraph, el CEO y co-fundador Ahmad Shadid desglosa los detalles de la red que tiene como objetivo proporcionar una plataforma descentralizada para alquilar potencia de cómputo a una fracción del costo de las alternativas centralizadas que existen actualmente.
Shadid explica cómo el proyecto se concibió a fines de 2022 durante un hackathon de Solana. Io.net estaba desarrollando una plataforma de trading cuantitativo que dependía de la potencia de cómputo de GPU para sus operaciones de alta frecuencia, pero se vio obstaculizado por los costos exorbitantes de alquilar capacidad de cómputo de GPU.
El equipo detalla el desafío de alquilar hardware de GPU de alto rendimiento en su documentación principal, con un precio promedio de alquiler de una sola NVIDIA A100 de alrededor de USD 80 al día por tarjeta. Necesitar más de 50 de estas tarjetas para operar 25 días al mes costaría más de USD 100,000.
Se encontró una solución en el descubrimiento de Ray.io, una biblioteca de código abierto que OpenAI utilizó para distribuir el entrenamiento de ChatGPT en más de 300,000 CPU y GPU. La biblioteca optimizó la infraestructura del proyecto, con su backend desarrollado en el corto plazo de dos meses.
Shadid demostró la red de prueba en funcionamiento de io.net en la Cumbre Ray Summit enfocada en la inteligencia artificial en septiembre de 2023, destacando cómo el proyecto agrega potencia informática que se ofrece a los consumidores de GPU en forma de clústeres para satisfacer casos de uso específicos de inteligencia artificial o aprendizaje automático.
“Este modelo permite que io.net provisione computación con GPU hasta un 90% más barata que los proveedores tradicionales y permite una potencia informática virtualmente ilimitada”.
La red descentralizada aprovechará la cadena de bloques de Solana para realizar pagos en SOL y USD Coin (USDC) a los ingenieros de aprendizaje automático y mineros que alquilan o proporcionan potencia informática.
“Cuando los ingenieros de aprendizaje automático pagan por sus clústeres, estos fondos se dirigen directamente a los mineros que participaron en el clúster con sus GPUs, con una pequeña tarifa de red asignada al protocolo io.net”.
El plan de trabajo del proyecto incluye el lanzamiento de un sistema de tokens nativos duales que contará con IO e IOSD. El modelo de tokens recompensará a los mineros por ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático y mantener el tiempo de actividad de la red, teniendo en cuenta el costo en dólares del consumo de electricidad.
“La moneda IO se comerciará libremente en el mercado de criptomonedas y será la puerta de acceso a la potencia informática, mientras que el token IOSD servirá como un token de crédito estable con anclaje algoritmo de USD 1”.
Shadid le dice a Cointelegraph que io.net difiere fundamentalmente de los servicios de nube centralizados como Amazon Web Services (AWS):
“Usando una analogía, ellos son United Airlines y nosotros somos Kayak; ellos son dueños de aviones, mientras que nosotros ayudamos a las personas a reservar vuelos”.
El fundador agrega que cualquier empresa que requiera cálculos de inteligencia artificial generalmente utiliza proveedores externos, pues no tienen las GPU para manejarlo internamente. Con una demanda de GPU que se estima que aumentará diez veces cada 18 meses, Hadid dice que a menudo no hay capacidad suficiente para satisfacer la demanda, lo que provoca largos tiempos de espera y altos precios.
Esto se ve agravado por lo que describe como una utilización ineficiente de los centros de datos que no están optimizados para el tipo de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático que está aumentando rápidamente:
“Solo en los Estados Unidos existen miles de centros de datos independientes, con una tasa de utilización promedio del 12 al 18%. Como resultado, se están creando cuellos de botella, lo que está provocando un aumento de los precios de la potencia informática con GPU”.
La ventaja es que el minero promedio de criptomonedas tiene la oportunidad de alquilar su hardware para competir con gigantes como AWS. Hadid señala que el minero promedio que utiliza una NVIDIA A100 de 40 GB gana $0.52 al día, mientras que AWS vende la misma tarjeta para cómputo de inteligencia artificial por $59.78 al día.
“Parte de la propuesta de valor de io.net es que primero permitimos que los participantes participen en el mercado de cómputo de inteligencia artificial y revendan sus GPU, y para los ingenieros de aprendizaje automático somos significativamente más baratos que AWS”.
Las cifras compartidas con Cointelegraph estiman que los mineros con recursos de GPU a su disposición podrían ganar un 1500% más de lo que ganarían minando una variedad de criptomonedas.
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