2024 年 4 月 02 日

分散型 GPU ネットワーク Io.net が Allora と提携して安全な AI 開発を実現

by アリサ・デビッドソン

公開日：02年2024月11日午前00時更新日：02年2024月6日午前22時

by アナスタシア・O

編集および事実確認: 02 年 2024 月 11 日午前 00 時 XNUMX 分

簡単に言えば

Io.net は Allora と提携して、AI および ML 開発プロセスにおける計算効率とモデルの精度を向上させました。

分散型 GPU ネットワーク Io.net が Allora と提携して安全な AI 開発を実現

分散型 GPU ネットワーク io.net 自己改善型分散型AIネットワークとの提携を発表それから AI および機械学習 (ML) 開発プロセスにおける計算効率とモデルの精度を向上させるため。

Io.net はスケーラブルなシステムの導入を容易にします。 GPU AI モデルのトレーニングと推論に従事する ML エンジニアのためのクラスター。

Allora が提供する機能により、io.net は、結果を最適化するために ML モデルの自己改善ネットワークを活用して、高効率基準を維持しながら、AI および ML 計算のセキュリティとプライバシーを強化する機能を獲得します。さらに、この連携により、AI と MLモデルプライバシーを保護するデータ分析とフェデレーテッドラーニング技術を優先して、さまざまなセクターにわたっています。

このようにして、Allora は推論と自己改善メカニズムに貢献し、io.net は開発者が利用および構築するための計算リソースとインフラストラクチャを提供します。 Allora を使用すると、ワーカーは自分の推論をネットワークに提供し、指定されたトピックまたはサブネットワーク内の他の参加者の推論の精度を予測します。

さらに、Allora の自己改善メカニズムを統合することにより、io.net の計算リソースを利用するモデルは、ネットワーク内の個々のモデルと比較して優れたパフォーマンスを保証する効率的な推論を活用できます。

この自己改善メカニズムは、次のような能力の開発を促進します。 AIモデル多様な状況に適応し、パフォーマンスを一貫して向上させることができます。したがって、io.net 上に構築されたアプリケーションのユーザーは、財務分析、予測モデリング、またはその他の AI 駆動型アプリケーションに従事しているかどうかに関係なく、作成および展開する AI モデルによって生成される結果の精度と信頼性の向上を期待できます。シナリオ。

「この提携は私たちにとって極めて重要な瞬間です」と Io.net の CEO、アハマド・シャディッドは述べています。「分散型コンピューティングと AI テクノロジーの最高の部分を融合して、開発者と企業の両方に新たな可能性を解き放ちます」と彼は付け加えました。

Io.net、AI インフラストラクチャを強化するシリーズ A 資金で 30 万ドルを確保

Io.net は分散コンピューティングネットワークとして動作し、集中型サービスと比較して大幅に削減されたコストで ML エンジニアにスケーラブルな分散クラスターを提供します。

このネットワークは、1,000 を超える ML モデルのトレーニング、微調整、推論プロセスを支援し、ユーザーにとって最大 90% の大幅なコスト削減につながりました。 200,000 個を超える GPU がネットワークの計算能力に貢献している Io.net は、AI 開発ツールと計算リソースへのアクセスの民主化の最前線に立っています。

最近、io.net はシリーズ A を締結しました。資金調達ラウンド、Hack VC、Foresight Ventures、SevenX、Multicoin Capitalなどの投資家から30万ドルを調達。この資金は、AI コンピューティングリソースの不足に対処するための分散型 GPU ネットワークのさらなる開発に活用されます。

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