IO.NET Platform yang menyediakan layanan Komputasi GPU Terdesentralisasi
io.net Cloud adalah jaringan komputasi terdesentralisasi canggih yang memungkinkan para insinyur pembelajaran mesin mengakses cluster Cloud terdistribusi dengan biaya yang lebih murah dari layanan terpusat yang sebanding.
Model pembelajaran mesin modern sering kali memanfaatkan komputasi paralel dan terdistribusi. Sangat penting untuk memanfaatkan kekuatan beberapa inti di beberapa sistem untuk mengoptimalkan kinerja atau menskalakan ke kumpulan data dan model yang lebih besar. Proses pelatihan dan inferensi bukan hanya tugas sederhana yang dijalankan pada satu perangkat tetapi sering kali melibatkan jaringan GPU terkoordinasi yang bekerja secara sinergi.
Sayangnya, karena kebutuhan akan lebih banyak GPU di cloud publik, mendapatkan akses ke sumber daya komputasi terdistribusi menghadirkan beberapa tantangan. Beberapa yang paling menonjol adalah:
•Ketersediaan Terbatas: Seringkali diperlukan waktu berminggu-minggu untuk mendapatkan akses ke perangkat keras menggunakan layanan cloud seperti AWS, GCP, atau Azure, dan model GPU populer sering kali tidak tersedia.
•Pilihan Buruk: Pengguna tidak punya banyak pilihan mengenai perangkat keras GPU, lokasi, tingkat keamanan, latensi, dan opsi lainnya.
•Biaya Tinggi: Mendapatkan GPU yang bagus sangatlah mahal, dan proyek dapat dengan mudah menghabiskan ratusan ribu dolar setiap bulannya untuk pelatihan dan pembuatan kesimpulan.
io.net memecahkan masalah ini dengan menggabungkan GPU dari sumber yang kurang dimanfaatkan seperti pusat data independen, penambang kripto, dan proyek kripto seperti Filecoin, Render, dan lainnya. Sumber daya ini digabungkan dalam Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi (DePIN), yang memberi para insinyur akses ke daya komputasi dalam jumlah besar dalam sistem yang dapat diakses, disesuaikan, hemat biaya, dan mudah diimplementasikan.
Dengan io.net, tim dapat meningkatkan beban kerja mereka di seluruh jaringan GPU dengan sedikit penyesuaian. Sistem ini menangani orkestrasi, penjadwalan, toleransi kesalahan, dan penskalaan serta mendukung berbagai tugas seperti prapemrosesan, pelatihan terdistribusi, penyetelan hyperparameter, pembelajaran penguatan, dan penyajian model. Ini dirancang untuk melayani komputasi tujuan umum untuk beban kerja Python.
Penawaran io.net dibuat khusus untuk empat fungsi inti:
Inferensi Batch dan Penyajian Model: Melakukan inferensi pada kumpulan data yang masuk dapat diparalelkan dengan mengekspor arsitektur dan bobot model terlatih ke penyimpanan objek bersama. io.net memungkinkan tim pembelajaran mesin untuk membangun alur kerja inferensi dan penyajian model di seluruh jaringan GPU yang terdistribusi.
Pelatihan Paralel: Keterbatasan memori CPU/GPU dan alur kerja pemrosesan berurutan menghadirkan hambatan besar saat melatih model pada satu perangkat. io.net memanfaatkan perpustakaan komputasi terdistribusi untuk mengatur dan melatih pekerjaan secara batch sehingga dapat diparalelkan di banyak perangkat terdistribusi menggunakan data dan paralelisme model.
Penyetelan hyperparameter paralel: Eksperimen penyetelan hyperparameter pada dasarnya bersifat paralel, dan io.net memanfaatkan perpustakaan komputasi terdistribusi dengan penyetelan Hyperparam tingkat lanjut untuk memeriksa hasil terbaik, mengoptimalkan penjadwalan, dan menentukan pola pencarian dengan mudah.
Pembelajaran penguatan: io.net menggunakan pustaka pembelajaran penguatan sumber terbuka, yang mendukung beban kerja RL tingkat produksi yang sangat terdistribusi bersama dengan serangkaian API sederhana.
