PinGo는 단편화되고 유휴 상태인 자원의 문제를 해결하기 위해 유휴 컴퓨팅 성능을 연결하는 매개체입니다. AI, DePin (탈중앙화 인프라) 및 Decloud 솔루션을 활용하여 PinGo는 AI 모델을 구축하기 위한 컴퓨팅 성능 기반을 제공합니다. ^[1][2]

개요

PinGo는 유휴 및 단편화된 컴퓨팅 성능 가용성, 확장성 및 빠른 클러스터링, 기존 클라우드 컴퓨팅의 높은 비용, 그리고 엔터프라이즈 솔루션의 맞춤화 및 유연성 부족과 같은 문제점을 해결합니다. ^[3]

"많은 데이터 센터와 분산형 스토리지 제공업체는 상당한 유휴 CPU 용량을 보유하고 있습니다. PinGo는 이러한 활용되지 않는 자원을 탈중앙화 네트워크로 통합하여 이 문제를 해결합니다. 이러한 접근 방식은 활용도를 극대화하고 AI 및 머신 러닝 요구 사항에 대한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다." - 팀 설명^[3]

PinGo의 사용자 인터페이스를 통해 CPU 리소스, 위치 및 보안 매개변수를 사용자 지정하여 다양한 AI 및 머신 러닝 프로젝트에 맞춤형 솔루션을 제공합니다. ^[3]

2024년 8월, PinGo는 상용 앱을 위한 블록체인 기업인 Metabit Network와 파트너십을 맺어 인공 지능, DePIN 및 Web3 기술의 기능을 확장했습니다. ^[8]

기술

PinGo 네트워크 및 P2P 아키텍처

PinGo 네트워크는 중앙 서버나 관리자에 의존하지 않고 참여자( "Pins" 라고 함) 간에 작업과 데이터 저장소를 분산하는 P2P(Peer-to-Peer) 아키텍처를 사용합니다. 이러한 설정을 통해 제어가 중앙화되는 것이 아니라 네트워크 전체에 공유되는 분산 소유가 가능합니다. 네트워크의 노드는 자체적으로 구성되어 분산형 스토리지 및 처리 시스템을 가능하게 하여 기존 소유 모델의 한계를 극복합니다. ^[5]

클라우드 스토리지 및 P2P 네트워크

PinGo는 P2P 네트워크를 사용하여 분산된 CPU 프레임워크를 기반으로 하는 클라우드 플랫폼을 제공합니다. 이 아키텍처는 다양한 CPU를 통합된 네트워크로 통합하여 클러스터 규모와 인프라 탄력성을 향상시킵니다. 이러한 분산된 접근 방식을 활용하여 PinGo는 컴퓨팅 요구 사항에 대한 확장 가능하고 유연한 솔루션을 제공하여 AI 및 머신 러닝 애플리케이션의 리소스 활용 및 성능 향상을 보장합니다. ^[6]

AI 추론 비용 절감

사용자 수 증가에 따른 AI 추론 비용 증가 문제를 해결하기 위해 PinGo Cloud는 분산 클라우드 방식을 채택하여 성능과 확장성을 최적화합니다. RTX 4090과 같은 다수의 중저가 GPU를 통합하여 PinGo는 광범위한 분산 GPU 컴퓨팅 네트워크를 구축합니다. 이 전략은 밈 코인 커뮤니티의 역동성과 이미지 유포 과제를 효과적으로 처리하면서 컴퓨팅 비용을 절감하는 것을 목표로 합니다. ^[7]

팀

• Sophia Chang 박사 - 최고 기술 책임자 (CTO)
• David Miller 씨 - 최고 운영 책임자 (COO)
• Emily Wang 씨 - 마케팅 책임자^[4]

파트너

• Upton
• Cluster Protocol
• Loxodrome
• Metabit Network
• Laika
• PoP Planet
• Trend
• Armeda