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Plateforme informatique distribuée proposant des clusters de GPU à la demande et une infrastructure intelligente optimisée pour les charges de travail d'IA, permettant de réaliser d'importantes économies.
io.net est une plateforme de calcul distribué conçue pour prendre en charge les charges de travail liées à l'IA en fournissant des clusters de GPU à la demande et des options de déploiement flexibles dans plus de 130 pays. Elle s'adresse aux équipes et aux développeurs spécialisés dans l'IA qui ont besoin de ressources de calcul évolutives et rentables pour l'entraînement, le réglage et l'exécution de modèles d'apprentissage automatique. La plateforme prend en charge les applications conteneurisées, les clusters Ray et les déploiements « bare metal », permettant ainsi aux utilisateurs de créer et d'exploiter des systèmes d'IA distribués complexes sans les coûts prohibitifs généralement associés aux fournisseurs de GPU dans le cloud.
Cette plateforme est née de l’expérience acquise par io.net dans le développement de systèmes de trading quantitatif de niveau institutionnel, qui exigeaient des capacités de trading en temps réel et à haute fréquence, avec une faible latence et une puissance de calcul considérable. io.net s’appuie sur des frameworks de calcul distribué open source tels que Ray pour orchestrer efficacement des clusters de GPU et de CPU à grande échelle. Cette approche permet de combler l’écart croissant entre les exigences des applications d’IA et les performances matérielles, d’autant plus que la loi de Moore ralentit et que les besoins en puissance de calcul pour l’IA doublent tous les quelques mois.
Ce qui distingue io.net, c’est sa portée mondiale, avec des clusters de GPU dans plus de 130 pays, et l’accent mis sur les économies réalisées : ses tarifs sont jusqu’à 70 % moins chers que ceux des principaux fournisseurs de cloud tels qu’AWS et GCP. La plateforme propose également des modèles de déploiement flexibles adaptés aux charges de travail d’IA, notamment la prise en charge du réglage des hyperparamètres, des simulations et de l’entraînement de grands modèles. Les développeurs peuvent se lancer en déployant des conteneurs ou des clusters Ray via les API et la documentation d’io.net, qui fournissent des conseils sur la gestion des clusters, la planification des tâches et la surveillance. Cela fait d’io.net un choix pratique pour les start-ups et les entreprises qui cherchent à faire évoluer leur infrastructure d’IA de manière abordable et à l’échelle mondiale.
Les charges de travail liées à l'IA et à l'apprentissage automatique nécessitent des ressources de calcul dont la croissance est exponentielle, que le matériel traditionnel à nœud unique et les fournisseurs de GPU cloud, dont les tarifs sont élevés, ne peuvent pas satisfaire efficacement. La fin de la loi de Moore et l'augmentation rapide des besoins en matière d'entraînement et d'optimisation de l'IA créent un besoin crucial d'une infrastructure informatique distribuée et évolutive, à la fois rentable et accessible dans le monde entier.
Orchestration fluide des charges de travail d'IA distribuées à l'aide de Ray, le framework open source utilisé par OpenAI.
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Standard | |
|---|---|
| Prix (mensuel) | Tarification personnalisée |
| Prix (annuel) | Tarification personnalisée |
| Messagerie | N/A |
| Support | Soutien de la communauté via la documentation et GitHub |
| Analyse |
RPC fiable, API puissantes et simplicité.
io.net propose une documentation complète destinée aux développeurs, couvrant les concepts fondamentaux, le déploiement dans le cloud, les couches d'intelligence, les références API et les guides d'architecture, afin d'aider les utilisateurs à déployer et à gérer efficacement leurs charges de travail d'IA distribuées.
Certifié SOC 2 Type II · ISO 27001
Mise à disposition de puissants GPU NVIDIA et de processeurs polyvalents optimisés pour l'entraînement, le réglage et les simulations.
Des API complètes pour le déploiement de clusters, la planification des tâches et la surveillance, permettant d'automatiser les flux de travail liés à l'infrastructure d'IA.
Les développeurs déploient des tâches d'entraînement à grande échelle sur plusieurs nœuds GPU afin d'accélérer le développement de modèles d'apprentissage profond.
Les équipes d'IA effectuent des recherches approfondies sur les hyperparamètres à l'aide de clusters Ray distribués afin d'optimiser efficacement les performances des modèles.
Les chercheurs réalisent des simulations complexes sur des clusters de processeurs afin d'entraîner des agents d'apprentissage par renforcement dans des environnements réalistes.
RPC gratuit sur plus de 80 chaînes. Créez un point de terminaison en moins de 30 secondes.







| Composabilité | |||
| Inter-chaînes | |||
| Personnalisation | |||
| Assistance aux développeurs | |||
| Facilité d'intégration | |||
| Performances |