# IO.net 已开放积分查询！对比GPU和CPU不同型号在积分计算中的性价比

By [Opool Labs](https://paragraph.com/@opool-labs) · 2024-04-22

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**IO.net 已开放积分查询**

IO.net 官方在 Discord 中发文表示，今日网站显示的积分是新的 pre-TGE 网站用户界面早期测试的一部分。已经更新了 UI，删除了积分部分。

不过**网站显示的积分值仅来自内部测试**，这些测试是根据过去的部分快照和部分占位值。并不反映用户的 Ignition 奖励计划中的真实积分。工程团队正在努力，准备就绪并经过验证后将显示奖励积分。

IO.net 于3 月 1 日启动Ignition积分奖励计划，并将持续到 4 月 28 日，根据用户向网络提供 GPU 的情况给予积分奖励。奖励算法会考虑一系列因素，包括完成的工作时数、节点带宽、GPU 型号和正常运行时间。

**IO 的代币经济模型也已经发布**，io.net 在创世时将拥有 5 亿枚 IO 的初始供应量，分为五个类别：种子投资者、A 轮投资者、核心贡献者、研发与生态系统以及社区。随着 IO 的发行以激励网络增长和采用，将在 20 年内增长至 8 亿枚的固定最大供应量。

奖励将在 20 年内每小时释放给供应商及质押者。奖励采用通缩模型，从第一年的 8% 开始，每月减少 1.02%（每年约 12%），直到达到 8 亿枚 IO 的上限。

随着发放奖励，早期支持者和核心贡献者的份额将持续减少。因此，在所有奖励分配完成后，社区的份额将增长到 50%。

Ignition 计划具有三个独立的奖励池，**GPU奖励/社区任务奖励和Discord 角色奖励，目前来看GPU激励的积分是最快也是最稳定的来源方式。**

GPU积分计算是从 23 年 11 月 4 日到 2024 年 4 月 25 日的完整奖励期间内给定节点 i 累积的积分数量以及每个用户帐户a的总和。**积分计算因素包含工作时间，带宽，GPU/CPU型号**，在工作时间和带宽差距不大的情况下，GPU/CPU不同型号算力大小将决定了积分的多寡。

如何寻找性价比最好的GPU/CPU？来做一下对比：

**GPU性价比总结：**

NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti：以略低的效率0.000333，该模型的成本为$2,250，乘数为0.75，是寻求成本和潜在奖励之间平衡的用户的顶级选择之一。

NVIDIA GeForce RTX 4080：与3090 Ti的效率相同，这款GPU的成本为$1,500，乘数为0.5。对于预算较紧的用户来说，它的成本较低，是一个吸引人的选择。

NVIDIA RTX 5000 Ada Generation：也有0.000333的效率，这款模型的成本为$4,500，但提供了1.5的显著乘数，针对寻求高级性能和奖励潜力的用户。

**CPU性价比总结 :**

对于列出的CPU，最具性价比的选项如下：

Apple M2 Pro：以0.000375的效率领先，这款CPU的成本为$2,000，乘数为0.75，是所有列出选项中最具成本效益的CPU。Apple M2 Ultra：效率为0.0003125，成本为$4,000，乘数为1.25。对于愿意为更高奖励投资更多的用户来说，是一个极好的选择。

Apple M1 Max：效率为0.0003，成本为$2,500，乘数为0.75。它代表了性能和成本之间的良好平衡。

AMD Ryzen Threadripper 7980X 64-Cores：与M1 Max的效率相匹配，为0.0003，价格为$5,000，乘数为1.5。尽管成本较高，但其显著的性能可能是高端用户的有力选择。

Apple M1 Pro：稍低的效率为0.000286，成本为$1,750，乘数为0.5。它是顶级CPU中最容易获得的选项，以较低的成本提供稳定的性能。

**总结**

**NVIDIA GeForce RTX 4090 和 Apple M2 Pro**：两者的效率均为0.000375，成本为$2,000，乘数为0.75。这表明它们在列出的选项中为成本提供了最高的奖励因子。

其他的A100系列算下来性价比不高（甚至低于RTX5000），对于普通用户还是4090&和M2 pro好获得一些

公众号同名：OpoolLabs

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*Originally published on [Opool Labs](https://paragraph.com/@opool-labs/io-net-gpu-cpu)*