Neues Netzwerk bringt Apple Silicon zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

In einer bemerkenswerten Entwicklung für die Technologiewelt hat das kürzlich gestartete io.net, Teil des dezentralisierten physischen Infrastrukturnetzwerks (DePIN), angekündigt, dass es Apple Siliziumchip-Hardware für seine Dienste im Bereich künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) integrieren wird.

Eines der ersten Plattformen mit Unterstützung für Apple-Siliziumchip-Clustering

Das Unternehmen, das ein auf Solana basierendes dezentrales Netzwerk entwickelt hat, bezieht Rechenleistung der Grafikverarbeitungseinheit (GPU) von geografisch verteilten Rechenzentren, Kryptowährungs-Minern und dezentralen Speicheranbietern, um KI- und ML-Computing zu unterstützen.

Die Einführung der Beta-Plattform wurde während der Solana Breakpoint-Konferenz in Amsterdam im November 2023 angekündigt, ein Ereignis, das auch den Rahmen für die Bekanntgabe einer Partnerschaft mit dem Render Network bildete.

Io.net erklärt, dass dieses letzte Upgrade die Plattform zum ersten Cloudservice macht, der Apple-Siliziumchip-Clustering für maschinelles Lernen unterstützt, was es Ingenieuren weltweit ermöglicht, Apple-Chips für ML- und KI-Anwendungen zu clustern.

Die Plattform bietet kosteneffektive GPU-Computing-Ressourcen für KI- und ML-Szenarien, unter Verwendung der Solana-Blockchain zur Erleichterung von Zahlungen an GPU- und zentrale Computeranbieter.

Solana-Infrastruktur ideal für io.net

Tory Green, der Chief Operating Officer von io.net, betont, dass die Infrastruktur von Solana ideal ist, um die Skala der Transaktionen und Inferenzen zu unterstützen, die durch io.net ermöglicht werden, mit einer Clusterung der GPU-Rechenleistung, die zahlreiche Inferenzen und damit verbundene Mikrotransaktionen ermöglicht.

Das Upgrade ermöglicht es io.net-Nutzern, Rechenleistung mit einer Reihe von Apple Silicon-Chips bereitzustellen, einschließlich Modelle wie der M1, M1 Max, M1 Pro, M1 Ultra; M2, M2 Max, M2 Pro, M2 Ultra; und M3, M3 Max und M3 Pro.

Io.net hebt die Überlegenheit von Apples M3-Chips mit ihrer 128-Megabyte-Speicherarchitektur über Nvidias A100-80-Gigabyte-Grafikkarten hervor, angetrieben von einer verbesserten Neural Engine, die 60 % schneller ist als die M1-Serie.

Die einheitliche Speicherarchitektur dieser Chips macht sie besonders geeignet für Modellinferenz, den Prozess, bei dem Live-Daten durch ein KI-Modell geführt werden, um Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben zu lösen.

Ahmad Shadid, Gründer von io.net, sieht die Hinzufügung der Apple-Chip-Unterstützung als einen wichtigen Schritt in der Demokratisierung des Zugangs zu leistungsfähigen Computerressourcen, wodurch Millionen von Apple-Nutzern an der KI-Revolution teilnehmen können, indem sie ihre Reservechip- und Computerressourcen für KI- und ML-Anwendungen zur Verfügung stellen.