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    2024-12-03 10:03:01 247次浏览
    价 格:面议

    硬件层面,也就是所谓的硬件加速, CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU与GPU相比在大数据多任务处理上,肯定GPU更占优势。FPGA与GPU相比,在兼顾了灵活性的基础上,无论是计算能力和功耗性能上都要更强,缺点是性价比太低。ASIC是的,其他的硬件形态都是无法比拟的。

    证明生成的过程中,约有60%的时间花在MSM上,其余时间由NTT/FTT主导。MSM和NTT都存在性能挑战,通常的解决办法:

    ●MSM可以在多线程上执行,从而支持并行处理。然而,当处理大型数据向量时,例如6700万个参数,乘法运算可能仍然很慢,并且需要大量的内存资源。此外,MSM存在可扩展性方面的挑战,即使在广泛并行化的情况下也可能保持缓慢。

    按照官方的设想和规划未来在Aleo上每天的交易量都是上亿美金的规模,在这样大数据量的要求下,每时每刻都有证明需要被委托出去在极短的时间内完成证明的生产,不可能指望显卡能解决这个问题。就像AI大模型训练一样,早期数据量和参数少的情况下可以用消费级显卡,但是现在更多的都是为AI训练设计的专用芯片和机器。

    再者对于隐私委托计算方案不仅可用于Aleo,也可用于其他需要生产证明的ZK项目,所以对于硬件的储备和迭代是尤为重要的。

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