Le réseau d’infrastructure physique décentralisé (DePIN) io.net récemment lancé prévoit d’inclure la technologie des puces de silicium Apple dans ses offres d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML).
Utilisant la puissance de traitement GPU de centres de données dispersés, de mineurs de crypto-monnaie et de fournisseurs de stockage décentralisés, le réseau décentralisé basé sur Solana d’Io.net alimente l’apprentissage automatique et les calculs d’intelligence artificielle.
L’annonce du lancement de la plateforme bêta et de la relation nouvellement établie avec Render Network a eu lieu en novembre 2023 lors de la conférence Solana Breakpoint à Amsterdam.
Avec sa mise à niveau la plus récente, Io.net affirme qu’il s’agit du premier service cloud à permettre le clustering de puces de silicium Apple pour une utilisation dans l’apprentissage automatique. À l’échelle mondiale, les ingénieurs peuvent regrouper les puces Apple pour l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle.
La disponibilité de ressources informatiques GPU peu coûteuses sur io.net pour des cas d’utilisation impliquant l’IA et le ML a déjà fait l’objet d’une étude approfondie. Pour rémunérer ses fournisseurs de calcul GPU et CPU, la plateforme utilise la blockchain de Solana.
Tory Green, COO de io.net, affirme que l’architecture de Solana est optimale pour gérer le volume de transactions et d’inférences que io.net permettra. Des milliers d’inférences et de microtransactions associées sont nécessaires pour utiliser le matériel, que l’infrastructure obtient via la puissance de calcul GPU dans les clusters.
Les utilisateurs de io.net peuvent désormais contribuer à la puissance de calcul d’une variété de puces Apple Silicon, grâce à la mise à niveau. Les M1, M1 Max, M1 Pro et M1 Ultra font tous partie de cette vaste gamme, tout comme les M2, M2 Max, M2 Pro et M2 Ultra, ainsi que les M3, M3 Max et M3 Pro.
L’architecture de 128 Mo de RAM des processeurs M3 d’Apple est plus puissante que les cartes graphiques haut de gamme A100-80 Go de Nvidia, selon Io.net. Le moteur neuronal amélioré des processeurs M3 d’Apple est soixante pour cent plus rapide que celui de la série M1, selon Io.net.
L’inférence de modèle, qui consiste à introduire des données en temps réel dans un modèle d’IA pour générer des prédictions ou résoudre des problèmes, est un autre domaine dans lequel ces processeurs brillent grâce à leur architecture de mémoire unifiée. Selon Ahmad Shadid, fondateur d’Io.net, la prise en charge des puces Apple pourrait aider la technologie à répondre au besoin croissant de puissance de calcul en matière d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle.
Le fondateur a déclaré :
« Il s’agit d’un grand pas en avant dans la démocratisation de l’accès à des ressources informatiques puissantes et ouvre la voie à des millions d’utilisateurs Apple pour gagner des récompenses pour leur contribution à la révolution de l’IA. »
Des millions de propriétaires de produits Apple peuvent désormais fournir leurs ressources informatiques et leurs puces inutilisées aux cas d’utilisation de l’IA et du ML grâce au support matériel Apple.
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