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    兰州市Aleo算力机销售,诚信商家,放心合作

    2024-12-09 12:00:01 131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。

    ●在算法过程中频繁的数据混洗使得NTT难以在计算集群中分布,无法并行计算,并且由于需要从大型数据集中加载和卸载数据,在硬件上运行时需要大量带宽。即使硬件操作很快,这可能也会导致速度变慢。例如,如果硬件芯片的内存为16GB或更少,那么在100GB的数据集上运行NTT将需要通过网络加载和卸载数据,这可能会大大降低操作速度。

    综上来看,内存和带宽是限制证明生成的主要瓶颈。对于显卡来说,这里的内存指的是显存,并不是主板上的内存,主板上的内存主要是参与CPU的计算。当然目前有些芯片技术可以打通主板上的内存和显存,让内存为显存计算来用。

    虽然PoW的周期是10年,不代表说10年后ASIC就不需要了,只要隐私委托代理计算方案还存在,那么ASIC其实是一直需要的。

    总结,从算法、定位和共识三个方面综合来看,Aleo都和以往的其他公链项目有本质上的差别,而ASIC对于Aleo来说是必需的硬件设备,就好比专用显卡/芯片对于AI大模型训练是一样的道理,所以官方明确表态支持ASIC也在情理之中,而且无论从Token价格、内存、带宽、成本、回本周期等因素长期来看,ASIC都是选择。

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