PinGO是建立在The Open Network (TON)區塊鏈上的去中心化GPU網絡,旨在通過提供可擴展且具有成本效益的解決方案,支援人工智能(AI)和機器學習任務。它結合了人工智能、去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)和去中心化雲端(DeCloud)技術,使計算資源變得可訪問。其點對點系統將任務和存儲分佈到參與者之間,消除了對中央服務器的需求,實現了分散式處理。
PinGo 是在The Open Network (TON) 区块链上运行的分散 GPU 网络。它旨在将数据中心、分散式存储提供商和其他贡献者的闲置计算资源集合到一个统一的网络中,从而最大化计算力使用效率,为人工智能 (AI) 和机器学习应用提供可扩展和具有成本效益的解决方案。
許多 GPU 和 CPU 資源在數據中心、去中心化存儲提供商和個人計算系統中仍然處於閒置狀態。PinGo 將這些未充分利用的資源聚合到一個統一的網絡中,優化它們的使用。這種方法將閒置資源轉化為有價值的資產,使它們可以用於像 AI 模型訓練和大規模數據處理等需要大量計算的任務。
這個網絡解決了計算資源管理、可訪問性和效率方面的許多挑戰,特別是對於人工智能(AI)和機器學習應用。
該平台整合了人工智能技術、去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)和去中心化雲解決方案(DeCloud),以創建一個全面的計算生態系統,使用戶能夠高效共享和訪問GPU資源,實現對重要計算基礎設施的民主化訪問。這個系統對於從事人工智能和機器學習的開發人員、研究人員和企業特別有益,它能夠降低運營成本,同時提供一個可擴展和可靠的資源池。
PinGo的點對點架構是其功能的重要組成部分。該系統將計算任務和數據存儲分佈在其網絡參與者之間。消除了對中央服務器的需求,減少了潛在的瓶頸和故障點。這種自組織框架確保了更高的可靠性和彈性,使其非常適合分佈式存儲和處理。
在TON區塊鏈生態系統內運作,PinGo擁有幾個技術優勢。TON區塊鏈是一個為可擴展性而建立的多區塊鏈平台,旨在支援分散式應用程式和智慧合約。它採用分片技術,將區塊鏈切分為更小和可管理的部分,允許並行處理和高效工作負載分配。通證權益共識機制進一步增強了網絡的效率和節能性,使其適應人工智能和機器學習項目的多樣性計算需求。
該平台的設計和運營原則使其成為利用未充分利用的計算資源的創新解決方案。通過將去中心化技術與基於區塊鏈的透明度相結合,PinGo為計算共享創造了一個協作環境。它促進創新,減少運營效率低下的問題,並支持AI和機器學習技術在各個行業的快速增長。
PinGo的去中心化重心也符合更廣泛的科技行業趨勢,強調用戶賦能和資源民主化。其整合先進的加密方法確保安全數據處理,解決了分佈式系統常見的隱私擔憂。通過在 TON 區塊鏈上構建,PinGo 從強大的技術基礎中受益,確保所有網絡參與者的可擴展性、適應性和可靠性。
PinGo的開發團隊由在電子商務、Web3業務、法律、數位行銷和社群管理方面具有專業知識的專業人士組成。該團隊由首席執行官Bao Lee領導,他在電子商務和Web3業務方面擁有超過四年的經驗。作為首席執行官,Bao負責戰略視野和領導力,重點是利用分散式技術來改變對計算資源的訪問。
首席运营官(COO)是Imobeke Melvin,他具有法律、数字营销和社区管理背景。 Melvin之前担任PinGo AI的社区负责人,为他提供了战略规划和社区参与方面的经验。作为COO,他负责监督运营,并为推动PinGo AI使AI资源更易获取的使命做出贡献。
市場總監是艾蜜莉·斯科特女士,她在數字營銷和品牌發展方面具有專業知識,領導全球營銷活動。她的背景包括消費者行為分析,她將其應用於制定戰略營銷活動,以推廣PinGo的CDN系統並提高品牌知名度。她致力於推動客戶參與並建立與用戶之間持久的關係。
這個團隊結構通過人工智能和區塊鏈技術支持PinGo優化碎片化資源的目標。
PinGo整合人工智慧(AI)、去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)和分散式雲解決方案,打造了一個統一的平台,用於計算資源共享。通過將來自數據中心和分散式存儲提供商的閑置資源匯總到一個分散式網絡中,這種整合解決了碎片化和未充分利用的計算能力問題。這種方法最大程度地提高了資源利用率,並提供了一個具有成本效益的人工智慧和機器學習應用解決方案。
該平台的架構使用戶能夠貢獻他們的閒置計算資源,這些資源隨後被匯集形成一個去中心化的網絡。該網絡為構建人工智能模型提供了計算能力基礎,優化和民主化對基本計算資源的訪問,推動機器學習應用的創新和效率。
為了在這個分散式框架內確保安全的數據處理,PinGo 使用完全同態加密(FHE)。FHE 允許在加密數據上直接進行計算,而無需解密,在處理過程中保護數據的隱私。這種能力在分散式計算環境中特別有益,因為它可以在保持機密性的同時處理敏感信息。
通過結合這些技術,PinGo為AI模型的開發和部署提供了可擴展和高效的解決方案,滿足了人工智能中對可用和具有成本效益的計算資源不斷增長的需求。
PinGo 結合了優化和民主化訪問計算資源的功能。這些特性使其成為多樣人工智能 (AI) 和機器學習應用的多功能平台。
PinGo 使用戶能夠將來自數據中心、去中心化存儲供應商和個人計算系統的閑置 GPU 資源貢獻給共享網路。這種分散的方法確保未充分利用的計算資源被匯總起來,並提供給需要它們來執行計算密集型任務的使用者。
該平台利用人工智能技術、去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)和去中心化雲解決方案來構建可擴展的基礎設施。通過集中資源,PinGo創建了一個適合人工智能模型訓練和部署的強大計算基礎。該系統消除了對集中式服務提供商的依賴,降低了成本,提高了可訪問性。
PinGo的分散架構最大化資源利用,並促進用戶之間的合作,創造了計算能力的共享經濟。平台將分散資源整合成統一網絡的能力,代表著解決全球計算資源管理效率低下的重要一步。
AI和機器學習項目通常需要大量的計算能力,而這在傳統的雲服務中購買可能價格昂貴。PinGo通過利用其去中心化網絡中的閒置計算資源提供了一種經濟實惠的替代方案。這種模式通過消除中間人並優化資源分配來降低開發者和組織的運營成本。
PinGo的服務價格實惠,尤其適合在人工智慧和機器學習領域工作的初創公司、研究人員和小型企業。通過降低獲取高性能計算的財務門檻,該平台促進了創新並擴大了在計算密集領域的參與。
擴展性對於計算系統來說是非常重要的需求,特別是在人工智慧和機器學習領域,工作量變化非常大。PinGo通過其分散式網絡來滿足這種需求,該網絡可以動態調整以應對資源需求的變化。該平台的架構允許快速形成計算集群,確保用戶能夠快速高效地擴展其操作。
PinGo 的快速聚類功能對於需要突發計算的項目特別有利,在這些專案中,處理需要在短時間內出現峰值。通過按需組裝集群,該平臺最大限度地減少了延遲並最大限度地提高了效率。
許多企業在調整計算資源以滿足其特定需求方面面臨著挑戰。傳統的雲平台通常缺乏配置資源以滿足獨特用例的靈活性。PinGo通過提供可定制介面來解決這個問題,該介面允許用戶定義參數,例如CPU分配、地理偏好和安全協定。
這種程度的自定義使企業能夠設計與其運營需求相一致的計算解決方案。例如,企業可以指定資源的位置以符合數據主權法規,或者為敏感工作負載優先考慮安全性。PinGo的靈活性還包括支持混合和多雲設置,使企業對其計算基礎設施有更大的控制。
$PINGO代幣是PinGo平台的本地實用代幣。它被設計用於促進交易並激勵分散式GPU網絡中的參與。
PINGO 代幣的分配結構旨在支持平台生態系統的各個方面:
為確保長期承諾和穩定性,PINGO代幣將受到特定的分期發放計劃的限制:
机构投资:分配给机构投资者的代币通常受到与行业标准一致的解锁期限的约束,通常包括一个悬崖期,然后是线性解锁。
團隊分配:團隊成員的代幣將在預定的期間內發放,以保持與項目的持續發展和成功保持一致。
社區空投:空投代幣可能具有彈性條件,以鼓勵社區成員持續參與。
這些分期發放計劃通過TON區塊鏈上的智能合約實施,確保透明度並遵守預定的發放時間表。
通過以這種方式結構代幣分配和解凍計劃,PinGo旨在使所有利益相關者的利益保持一致,促進積極參與,並支持平台的長期增長和穩定性。
PinGo的經濟模型旨在在其分散的GPU網絡中產生收益並激勵參與。
內容交付網絡(CDN)服務:PinGo為主要製造商提供CDN服務。每台機器每天產生約0.70美元,每月穩定收入約200萬美元。
汽油費:部署在開放網路(TON)區塊鏈上的模組化網路對各種用戶活動收取汽油費,為平臺的收入來源做出貢獻。\
通過 Punny Bot 的服務費用:通過 PinGo 的 Punny bot 發起的任務將產生以 $PINGO 代幣支付的服務費用,進一步增加平台的收入。
平臺排放:總共40%的$PINGO 代幣供應量分配給平臺排放,通過挖礦分發給那些在PinGo平臺上貢獻計算能力並參與人工智能創作的用戶,以激勵他們。
CDN 網路參與:另外 40% 的$PINGO代幣供應用於激勵 CDN 網路節點供應商和使用者,鼓勵網路內的積极參與和資源分享。
PinGo旨在通過實施這些策略來創建一個可持續的生態系統,獎勵貢獻者並支持平台的運營需求。
PinGo是一個去中心化的GPU網絡,旨在通過將閒置的計算資源聚合到一個統一且高效的系統中來優化它們。PinGo建立在The Open Network(TON)區塊鏈上,為人工智能(AI)和機器學習任務提供可擴展的平台。它的架構集成了AI技術、去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)和去中心化的雲解決方案,確保效率和可訪問性。
該平台支持去中心化GPU共享,具有成本效益的AI模型訓練,並通過快速集群能力實現可擴展性。企業可以從定製解決方案中受益,以滿足特定的計算需求。PinGo還通過全同態加密(FHE)確保安全數據處理,保持隱私並實現分散式處理。
PinGO是建立在The Open Network (TON)區塊鏈上的去中心化GPU網絡,旨在通過提供可擴展且具有成本效益的解決方案,支援人工智能(AI)和機器學習任務。它結合了人工智能、去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)和去中心化雲端(DeCloud)技術,使計算資源變得可訪問。其點對點系統將任務和存儲分佈到參與者之間,消除了對中央服務器的需求,實現了分散式處理。
PinGo 是在The Open Network (TON) 区块链上运行的分散 GPU 网络。它旨在将数据中心、分散式存储提供商和其他贡献者的闲置计算资源集合到一个统一的网络中,从而最大化计算力使用效率,为人工智能 (AI) 和机器学习应用提供可扩展和具有成本效益的解决方案。
許多 GPU 和 CPU 資源在數據中心、去中心化存儲提供商和個人計算系統中仍然處於閒置狀態。PinGo 將這些未充分利用的資源聚合到一個統一的網絡中,優化它們的使用。這種方法將閒置資源轉化為有價值的資產,使它們可以用於像 AI 模型訓練和大規模數據處理等需要大量計算的任務。
這個網絡解決了計算資源管理、可訪問性和效率方面的許多挑戰,特別是對於人工智能(AI)和機器學習應用。
該平台整合了人工智能技術、去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)和去中心化雲解決方案(DeCloud),以創建一個全面的計算生態系統,使用戶能夠高效共享和訪問GPU資源,實現對重要計算基礎設施的民主化訪問。這個系統對於從事人工智能和機器學習的開發人員、研究人員和企業特別有益,它能夠降低運營成本,同時提供一個可擴展和可靠的資源池。
PinGo的點對點架構是其功能的重要組成部分。該系統將計算任務和數據存儲分佈在其網絡參與者之間。消除了對中央服務器的需求,減少了潛在的瓶頸和故障點。這種自組織框架確保了更高的可靠性和彈性,使其非常適合分佈式存儲和處理。
在TON區塊鏈生態系統內運作,PinGo擁有幾個技術優勢。TON區塊鏈是一個為可擴展性而建立的多區塊鏈平台,旨在支援分散式應用程式和智慧合約。它採用分片技術,將區塊鏈切分為更小和可管理的部分,允許並行處理和高效工作負載分配。通證權益共識機制進一步增強了網絡的效率和節能性,使其適應人工智能和機器學習項目的多樣性計算需求。
該平台的設計和運營原則使其成為利用未充分利用的計算資源的創新解決方案。通過將去中心化技術與基於區塊鏈的透明度相結合,PinGo為計算共享創造了一個協作環境。它促進創新,減少運營效率低下的問題,並支持AI和機器學習技術在各個行業的快速增長。
PinGo的去中心化重心也符合更廣泛的科技行業趨勢,強調用戶賦能和資源民主化。其整合先進的加密方法確保安全數據處理,解決了分佈式系統常見的隱私擔憂。通過在 TON 區塊鏈上構建,PinGo 從強大的技術基礎中受益,確保所有網絡參與者的可擴展性、適應性和可靠性。
PinGo的開發團隊由在電子商務、Web3業務、法律、數位行銷和社群管理方面具有專業知識的專業人士組成。該團隊由首席執行官Bao Lee領導,他在電子商務和Web3業務方面擁有超過四年的經驗。作為首席執行官,Bao負責戰略視野和領導力,重點是利用分散式技術來改變對計算資源的訪問。
首席运营官(COO)是Imobeke Melvin,他具有法律、数字营销和社区管理背景。 Melvin之前担任PinGo AI的社区负责人,为他提供了战略规划和社区参与方面的经验。作为COO,他负责监督运营,并为推动PinGo AI使AI资源更易获取的使命做出贡献。
市場總監是艾蜜莉·斯科特女士,她在數字營銷和品牌發展方面具有專業知識,領導全球營銷活動。她的背景包括消費者行為分析,她將其應用於制定戰略營銷活動,以推廣PinGo的CDN系統並提高品牌知名度。她致力於推動客戶參與並建立與用戶之間持久的關係。
這個團隊結構通過人工智能和區塊鏈技術支持PinGo優化碎片化資源的目標。
PinGo整合人工智慧(AI)、去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)和分散式雲解決方案,打造了一個統一的平台,用於計算資源共享。通過將來自數據中心和分散式存儲提供商的閑置資源匯總到一個分散式網絡中,這種整合解決了碎片化和未充分利用的計算能力問題。這種方法最大程度地提高了資源利用率,並提供了一個具有成本效益的人工智慧和機器學習應用解決方案。
該平台的架構使用戶能夠貢獻他們的閒置計算資源,這些資源隨後被匯集形成一個去中心化的網絡。該網絡為構建人工智能模型提供了計算能力基礎,優化和民主化對基本計算資源的訪問,推動機器學習應用的創新和效率。
為了在這個分散式框架內確保安全的數據處理,PinGo 使用完全同態加密(FHE)。FHE 允許在加密數據上直接進行計算,而無需解密,在處理過程中保護數據的隱私。這種能力在分散式計算環境中特別有益,因為它可以在保持機密性的同時處理敏感信息。
通過結合這些技術,PinGo為AI模型的開發和部署提供了可擴展和高效的解決方案,滿足了人工智能中對可用和具有成本效益的計算資源不斷增長的需求。
PinGo 結合了優化和民主化訪問計算資源的功能。這些特性使其成為多樣人工智能 (AI) 和機器學習應用的多功能平台。
PinGo 使用戶能夠將來自數據中心、去中心化存儲供應商和個人計算系統的閑置 GPU 資源貢獻給共享網路。這種分散的方法確保未充分利用的計算資源被匯總起來,並提供給需要它們來執行計算密集型任務的使用者。
該平台利用人工智能技術、去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)和去中心化雲解決方案來構建可擴展的基礎設施。通過集中資源,PinGo創建了一個適合人工智能模型訓練和部署的強大計算基礎。該系統消除了對集中式服務提供商的依賴,降低了成本,提高了可訪問性。
PinGo的分散架構最大化資源利用,並促進用戶之間的合作,創造了計算能力的共享經濟。平台將分散資源整合成統一網絡的能力,代表著解決全球計算資源管理效率低下的重要一步。
AI和機器學習項目通常需要大量的計算能力,而這在傳統的雲服務中購買可能價格昂貴。PinGo通過利用其去中心化網絡中的閒置計算資源提供了一種經濟實惠的替代方案。這種模式通過消除中間人並優化資源分配來降低開發者和組織的運營成本。
PinGo的服務價格實惠,尤其適合在人工智慧和機器學習領域工作的初創公司、研究人員和小型企業。通過降低獲取高性能計算的財務門檻,該平台促進了創新並擴大了在計算密集領域的參與。
擴展性對於計算系統來說是非常重要的需求,特別是在人工智慧和機器學習領域,工作量變化非常大。PinGo通過其分散式網絡來滿足這種需求,該網絡可以動態調整以應對資源需求的變化。該平台的架構允許快速形成計算集群,確保用戶能夠快速高效地擴展其操作。
PinGo 的快速聚類功能對於需要突發計算的項目特別有利,在這些專案中,處理需要在短時間內出現峰值。通過按需組裝集群,該平臺最大限度地減少了延遲並最大限度地提高了效率。
許多企業在調整計算資源以滿足其特定需求方面面臨著挑戰。傳統的雲平台通常缺乏配置資源以滿足獨特用例的靈活性。PinGo通過提供可定制介面來解決這個問題,該介面允許用戶定義參數,例如CPU分配、地理偏好和安全協定。
這種程度的自定義使企業能夠設計與其運營需求相一致的計算解決方案。例如,企業可以指定資源的位置以符合數據主權法規,或者為敏感工作負載優先考慮安全性。PinGo的靈活性還包括支持混合和多雲設置,使企業對其計算基礎設施有更大的控制。
$PINGO代幣是PinGo平台的本地實用代幣。它被設計用於促進交易並激勵分散式GPU網絡中的參與。
PINGO 代幣的分配結構旨在支持平台生態系統的各個方面:
為確保長期承諾和穩定性,PINGO代幣將受到特定的分期發放計劃的限制:
机构投资:分配给机构投资者的代币通常受到与行业标准一致的解锁期限的约束,通常包括一个悬崖期,然后是线性解锁。
團隊分配:團隊成員的代幣將在預定的期間內發放,以保持與項目的持續發展和成功保持一致。
社區空投:空投代幣可能具有彈性條件,以鼓勵社區成員持續參與。
這些分期發放計劃通過TON區塊鏈上的智能合約實施,確保透明度並遵守預定的發放時間表。
通過以這種方式結構代幣分配和解凍計劃,PinGo旨在使所有利益相關者的利益保持一致,促進積極參與,並支持平台的長期增長和穩定性。
PinGo的經濟模型旨在在其分散的GPU網絡中產生收益並激勵參與。
內容交付網絡(CDN)服務:PinGo為主要製造商提供CDN服務。每台機器每天產生約0.70美元,每月穩定收入約200萬美元。
汽油費:部署在開放網路(TON)區塊鏈上的模組化網路對各種用戶活動收取汽油費,為平臺的收入來源做出貢獻。\
通過 Punny Bot 的服務費用:通過 PinGo 的 Punny bot 發起的任務將產生以 $PINGO 代幣支付的服務費用,進一步增加平台的收入。
平臺排放:總共40%的$PINGO 代幣供應量分配給平臺排放,通過挖礦分發給那些在PinGo平臺上貢獻計算能力並參與人工智能創作的用戶,以激勵他們。
CDN 網路參與:另外 40% 的$PINGO代幣供應用於激勵 CDN 網路節點供應商和使用者,鼓勵網路內的積极參與和資源分享。
PinGo旨在通過實施這些策略來創建一個可持續的生態系統,獎勵貢獻者並支持平台的運營需求。
PinGo是一個去中心化的GPU網絡,旨在通過將閒置的計算資源聚合到一個統一且高效的系統中來優化它們。PinGo建立在The Open Network(TON)區塊鏈上,為人工智能(AI)和機器學習任務提供可擴展的平台。它的架構集成了AI技術、去中心化物理基礎設施網絡(DePIN)和去中心化的雲解決方案,確保效率和可訪問性。
該平台支持去中心化GPU共享,具有成本效益的AI模型訓練,並通過快速集群能力實現可擴展性。企業可以從定製解決方案中受益,以滿足特定的計算需求。PinGo還通過全同態加密(FHE)確保安全數據處理,保持隱私並實現分散式處理。