今回は、bc8.aiで画像を生成し、その際に起こるトランザクションとクラスターを確認してみます。

１　「bc8.ai」で画像を生成してみよう

まずは、こちらの「bc8.ai」のページに行ってみましょう。

「Powered by IO」というように、「io.net」の力を使っていることがわかります。

「TRY IT NOW」を選択

「生成」を選択します。

任意のプロンプトを入れて、「生成」を選択

ちなみに、この辺りで色々と操作ができそうです。

このような画像が生成されました。

「履歴」を見ると、今まで作成した画像が表示されます。

なお、これを行うには「クレジット」を消費しますが、ここを見ると、追加で10支給される予定のようです。

ちなみに、初期設定時に100が与えられていました。

２　エクスプローラを確認する

では、できた画像から「Proof of Compute」を選択してみましょう。

このようなエクスプローラの画面になりました。

どうやら、連番（今回なら、1000000186887となっています。）

後で、こちらのトランザクションも見てみましょう。

ちなみに、今回、下の４種類の金額が発生していることがわかります。

金額が小さいため、全て「0.001 USDC」となっていますが、本来かかる料金は別だと考えられます。

１　トランザクションの確認

では、トランザクションを見てみましょう。

まずは、「Aptos」のブロックチェーンであることがわかります。

どうやら、「io.net」の「0.000145 APT」が４つのアカウントに分割されているようです。

こちらを見ると、それぞれ、４つに対して、下の額がtransfer（送付）されていることがわかります。

そのため、支払い先の４つがこれらに相当すると推測しました。

２　クラスターIDの確認

では、今回の処理に使われた、クラスターも確認してみましょう。

こちらから検索して確認できます。

まず、このクラスターの実行時間が30時間52分であったことがわかります。

まだこのクラスターは、すでに残り時間がなく、破棄されていることもわかります。

では、使用されているGPUも確認してみましょう。

今回のクラスターでは、「A100 80GB PCIe」が18個使われていることがわかります。

こちらを見ると4つのCPUと18個のGPUが使われていることがわかります。

実際に見てみると、下のように、４つの「IO Worker」(CPU)が使われていることがわかります。

デバイスIDを見ても、異なるものであることがわかります。

さらに、それらの「IO Worker」で、いくつずつのGPUを提供しているのかも確認できます。

この合計が18個になっていることも確認できます。

今回は以上です。