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【io.net】bc8.aiによる画像の生成とトランザクション・クラスターの確認
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
![](https://assets.st-note.com/img/1711321236246-xBom8iH3VN.png?width=1200)
「生成」を選択します。
![](https://assets.st-note.com/img/1711321302138-CanOqV7GD5.png?width=1200)
任意のプロンプトを入れて、「生成」を選択
![](https://assets.st-note.com/img/1711321341374-OnqBsC07mp.png?width=1200)
ちなみに、この辺りで色々と操作ができそうです。
![](https://assets.st-note.com/img/1711321370267-3c01J33pzk.png?width=1200)
このような画像が生成されました。
![](https://assets.st-note.com/img/1711321397771-aEFTItpmjV.png?width=1200)
「履歴」を見ると、今まで作成した画像が表示されます。
![](https://assets.st-note.com/img/1711321426275-uwGdAL1aQu.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711321470590-ATkhzgHqYh.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711321508100-vnsyZrRIMo.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711321571680-51shfO0nVP.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711322227508-zCkPdqPAr8.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711322354338-wADRGAt4UN.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711322452209-FEPgczqRpM.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711322632054-O2lz0Z5nm0.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711322868895-xW7XMVmzjH.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711322963969-iwwalGZghj.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711322980972-WOcDSSDMbW.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711324654206-tqlOAd6OJ6.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711323315602-ewvOPFVOvt.png?width=1200)
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。
![](https://assets.st-note.com/img/1711323386273-R5G1pTIwBB.png?width=1200)
今回は以上です。
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