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Plataforma de computación distribuida que ofrece recursos de GPU bajo demanda Clústeres e infraestructura inteligente optimizada para cargas de trabajo de IA con un importante ahorro de costes.
Certificado SOC 2 Tipo II · ISO 27001
io.net es una plataforma de computación distribuida diseñada para gestionar cargas de trabajo de IA mediante la provisión de clústeres de GPU bajo demanda Clústeres y opciones de implementación flexibles en más de 130 países. Está dirigida a equipos y desarrolladores de IA que necesitan recursos de computación escalables y rentables para el entrenamiento, el ajuste y la ejecución de modelos de aprendizaje automático. La plataforma es compatible con aplicaciones en contenedores, Ray Clústeresy despliegues en hardware físico, lo que permite a los usuarios crear y gestionar sistemas complejos de IA distribuida sin los costes prohibitivos que suelen asociarse a los proveedores de GPU en la nube.
La plataforma surgió de la propia experiencia de io.net en el desarrollo de sistemas de negociación cuantitativa de nivel institucional que exigían capacidades de negociación en tiempo real y de alta frecuencia, con baja latencia y una enorme potencia computacional. io.net aprovecha marcos de computación distribuida de código abierto, como Ray, para orquestar clústeres de GPU y CPU a gran escala Clústeres a gran escala de manera eficiente. Este enfoque aborda la creciente brecha entre las exigencias de las aplicaciones de IA y el rendimiento del hardware, especialmente ahora que la Ley de Moore se ralentiza y los requisitos de computación de la IA se duplican cada pocos meses.
Lo que distingue a io.net es su alcance global con clústeres de GPU Clústeres en más de 130 países y su enfoque en el ahorro de costes: hasta un 70 % más barato que los principales proveedores de nube como AWS y GCP. También ofrece modelos de implementación flexibles adaptados a las cargas de trabajo de IA, incluyendo soporte para el ajuste de hiperparámetros, simulaciones y entrenamiento de modelos de gran tamaño. Los desarrolladores pueden empezar implementando contenedores o Ray Clústeres a través de las API y la documentación de io.net, que ofrecen orientación sobre la gestión de clústeres, la programación de tareas y la supervisión. Esto convierte a io.net en una opción práctica para startups y empresas que buscan escalar su infraestructura de IA de forma asequible y a escala global.
Las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático requieren recursos computacionales que crecen de forma exponencial, algo que el hardware tradicional de un solo nodo y los costosos proveedores de GPU en la nube no pueden satisfacer de manera eficiente. El fin de la Ley de Moore y el rápido aumento de las demandas de entrenamiento y ajuste de la IA crean una necesidad crítica de una infraestructura informática escalable y distribuida que sea rentable y accesible a nivel mundial.
Orquestación fluida de cargas de trabajo de IA distribuidas mediante Ray, el marco de código abierto utilizado por OpenAI.
Suministro de potentes GPU de NVIDIA y CPU de uso general optimizadas para el entrenamiento, el ajuste y las simulaciones.
Los desarrolladores ejecutan tareas de entrenamiento a gran escala en varios nodos de GPU para acelerar el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo.
Los equipos de IA realizan búsquedas exhaustivas de hiperparámetros utilizando Ray distribuido Clústeres para optimizar el rendimiento de los modelos de manera eficiente.
Los investigadores realizan simulaciones complejas en la CPU Clústeres para entrenar el aprendizaje por refuerzo Agentes en entornos realistas.
RPC gratuito en más de 80 cadenas. Configura un endpoint menos de 30 segundos.
Descubre los competidores y las aplicaciones de Web3 similares a io.net.
Estándar | |
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| Precio (mensual) | Precios personalizados |
| Precio (anual) | Precios personalizados |
| Mensajería | N/A |
| Asistencia | Apoyo de la comunidad a través de la documentación y GitHub |
| Análisis |
RPC fiable, potentes API y sin complicaciones.
io.net ofrece una documentación completa para desarrolladores que abarca conceptos básicos, implementación en la nube, capas de inteligencia, referencias de API y guías de arquitectura, con el fin de ayudar a los usuarios a implementar y gestionar de forma eficaz las cargas de trabajo de IA distribuidas.
| Componibilidad | |||
| Entre cadenas | |||
| Posibilidades de personalización | |||
| Asistencia para desarrolladores | |||
| Facilidad de integración | |||
| Rendimiento |
API completas para la implementación de clústeres, la programación de tareas y la supervisión, con el fin de automatizar los flujos de trabajo de la infraestructura de IA.
