Dezentrales GPU-Netzwerk Io.net arbeitet mit Allora zusammen, um sichere KI-Entwicklung zu ermöglichen
In Kürze
Io.net hat sich mit Allora zusammengetan, um seine Recheneffizienz und Modellgenauigkeit in KI- und ML-Entwicklungsprozessen zu verbessern.
Dezentrales GPU-Netzwerk io.net kündigte eine Partnerschaft mit dem sich selbst verbessernden dezentralen KI-Netzwerk an Allora um die Recheneffizienz und Modellgenauigkeit in den Entwicklungsprozessen für KI und maschinelles Lernen (ML) zu verbessern.
Io.net erleichtert die Bereitstellung skalierbarer GPU Cluster für ML-Ingenieure, die sich mit dem Training und der Inferenz von KI-Modellen befassen.
Mit den von Allora bereitgestellten Funktionen erhält io.net die Möglichkeit, die Sicherheit und den Datenschutz von KI- und ML-Berechnungen zu erhöhen und gleichzeitig hohe Effizienzstandards aufrechtzuerhalten und ein sich selbst verbesserndes Netzwerk von ML-Modellen zur Optimierung der Ergebnisse zu nutzen. Darüber hinaus wird diese Zusammenarbeit ein sicheres und dezentrales Training von KI und erleichtern ML-Modelle in verschiedenen Sektoren, wobei der Datenschutz schützende Datenanalyse und föderierte Lerntechniken im Vordergrund stehen.
Auf diese Weise steuert Allora Schlussfolgerungen und Mechanismen zur Selbstverbesserung bei, während io.net die Rechenressourcen und die Infrastruktur bereitstellt, die Entwickler nutzen und darauf aufbauen können. Mit Allora tragen Mitarbeiter ihre Schlussfolgerungen in das Netzwerk ein und prognostizieren die Genauigkeit der Schlussfolgerungen anderer Teilnehmer innerhalb eines bestimmten Themas oder Subnetzwerks.
Darüber hinaus können Modelle, die die Rechenressourcen von io.net nutzen, durch die Integration des Selbstverbesserungsmechanismus von Allora die effizienten Schlussfolgerungen nutzen, die eine überlegene Leistung im Vergleich zu einzelnen Modellen innerhalb des Netzwerks garantieren.
Dieser Selbstverbesserungsmechanismus fördert die Entwicklung von KI-Modelle sind in der Lage, sich an unterschiedliche Kontexte anzupassen und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern. Daher können Benutzer von Anwendungen, die auf io.net erstellt wurden, mit einer höheren Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse rechnen, die von den von ihnen erstellten und bereitgestellten KI-Modellen generiert werden, unabhängig davon, ob sie sich mit Finanzanalysen, Vorhersagemodellen oder anderen KI-gesteuerten Anwendungen befassen Szenario.
„Diese Partnerschaft stellt einen entscheidenden Moment für uns dar“, sagte Ahmad Shadid, CEO von Io.net. „Die Kombination der besten dezentralen Rechen- und KI-Technologien, um neue Möglichkeiten für Entwickler und Unternehmen gleichermaßen zu erschließen“, fügte er hinzu.
Io.net sichert sich eine Serie-A-Finanzierung in Höhe von 30 Millionen US-Dollar zur Stärkung der KI-Infrastruktur
Io.net fungiert als dezentrales Computernetzwerk und bietet ML-Ingenieuren skalierbare verteilte Cluster zu deutlich geringeren Kosten im Vergleich zu zentralisierten Diensten.
Das Netzwerk unterstützte die Schulung, Feinabstimmung und Inferenzprozesse von über 1,000 ML-Modellen, was zu erheblichen Kostensenkungen von bis zu 90 % für Benutzer führte. Mit über 200,000 GPUs, die Rechenleistung in sein Netzwerk einbringen, steht Io.net an der Spitze der Demokratisierung des Zugangs zu KI-Entwicklungstools und Rechenressourcen.
Kürzlich hat io.net eine Serie A abgeschlossen Finanzierungsrundeund sammelte unter anderem 30 Millionen US-Dollar von Hack VC, Foresight Ventures, SevenX und Multicoin Capital. Die Mittel werden für die Weiterentwicklung eines dezentralen GPU-Netzwerks verwendet, um dem Mangel an KI-Rechnerressourcen zu begegnen.
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Über den Autor
Alisa, eine engagierte Journalistin bei der MPost, ist auf Kryptowährungen, Zero-Knowledge-Proofs, Investitionen und den weitreichenden Bereich spezialisiert Web3. Mit einem scharfen Blick für neue Trends und Technologien liefert sie eine umfassende Berichterstattung, um die Leser über die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft des digitalen Finanzwesens zu informieren und einzubeziehen.
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