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io.net定价模型

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定价模型

目的

为网络中的每张 GPU 卡建立以美元表示的简单小时费率。我们需要为网络内的 GPU/CPU 资源提供一个清晰、公平和去中心化的定价机制。

设计原则

io.net 的核心是一个计算能力的双边市场。

  • 从需求方面来看,io.net 旨在应对两大挑战:
  1. 降低与租用 GPU/CPU 计算能力相关的高成本,这对于扩展 AI 和 ML 应用程序至关重要。因此,我们需要考虑竞争对手的价格和可用性,以在市场上提供具有竞争力和吸引力的替代方案。
  2. 解决 GPU 云提供商雇用的 GPU 节点短缺问题 因此,我们需要调整高峰时段和低可用性的定价。因此,重要的是要考虑到最终用户。
  • 在供应方面,我们正在开拓两个关键市场:
  1. 游戏玩家
    针对 PC 游戏玩家的优势之一是他们目前不参与加密货币挖矿,因此他们没有期望在不使用资源时赚钱。此外,他们还在不断投资高端硬件,包括最新的 GPU、强大的 RAM、CPU、内存和高端主板。这使它们成为 io.net 的合适目标,因为它们可以访问低 ping 值的高速互联网,并且遍布全球每个城市,但是,瞄准这个市场的一个潜在缺点是他们通常只有一张 GPU 卡,而矿工通常拥有 10 倍的数量。
  2. 加密 GPU 矿工
    他们拥有大量的 GPU,为 io.net 的服务提供了充足的资源。此外,他们已经对加密挖矿感兴趣,这使他们自然而然地适合 io.net 的 IO Worker。由于加密货币挖矿的回报率低,他们还面临财务困难,大多数卡每天的收入不到 1 美元。然而,缺点是加密 GPU 矿工的互联网连接性可能很差,因为他们使用的工作量证明算法不需要太多带宽。它们也可能具有有限的存储空间,使用低容量闪存卡,这为 io.net 的软件和软件包留下了很少的空间。加密 GPU 矿工从事这项业务是为了获得经济利益,因此,每笔投资都是经过计算的。当他们购买新卡时,他们希望在 9 到 14 个月内达到盈亏平衡点

定价模型组件多维因素

  1. 硬件性能 [ 美元 ]
    1. 由 GPU 的计算能力确定的美元值。
    2. Tensor Core 张量核心
    3. GPU 带宽
    4. 显存 [ GRAM ]
    5. TLFOPS(英语:TLFOPS)
    6. GPU 型号
    7. CPU型号
    8. CPU 时钟速度
    9. CPU 内核
    10. 公羊
    11. 磁盘 [SSD/HDD]
      为了确定这些估值,我们必须查看实体现货卡的价格,并将其与 GPU 云提供商的定价进行比较。GPU 云定价 [ 工作进行中 ]
  2. 互联网带宽 [ 乘以 1 的系数 ]
    • 下载/上传
    • 以毫秒为单位的 Ping
    • 基于提供的互联网带宽的定价变化
  3. 竞争对手价格/供应可用性 [ 折扣乘数百分比乘以 1 ]
    考虑 AWS 和 PaperSpace 等竞争对手提供的类似 GPU 的定价。并考虑竞争对手平台上 GPU 的可用性,以调整定价并确保竞争优势。
  4. 高峰时段 [ 乘以 1 的系数 ]
    调整 GPU 网络利用率高峰时段的定价。
  5. 承诺定价 [ 折扣百分比乘以 1 ]
    长期预订和大批量用户的折扣和奖励。两种型号按需价格较高,长期合同可享受 -50% 的折扣。
  6. 位置 [ 美元 ]
    根据电力成本和当地市场需求等因素,每个国家/地区的定价不同。稍后,当 AI/ML 团队需要满足数据法规时,将大规模需要这样做。
  7. 加密货币收益 [ 乘以 1 的系数 ]
    在挖掘其他 POW 加密货币时,硬件可以获得的最大利润是多少。

基于持续时间、GPU 速度、互联网带宽、信任评分和地理位置的分层定价

开放性问题

  1. 如何完全分散定价
  2. 我们如何为矿工硬件进行 speedtest.net,这将对硬件性能进行基准测试,并根据完成不同类型的 AI/ML 任务所需的时间对其进行定价。
    https://lambdalabs.com/gpu-benchmarks
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