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2025-07-01 17:00:01  463次瀏覽 次瀏覽
價 格:面議

到目前為止并沒有太多項目從開始就強調說目標是使用ASIC,比如以太坊和門羅都是抵制ASIC的,主要核心原因是不想像大餅一樣,被算力和礦商掌控網絡。Aleo芯片機,Aleo-ASIC,zktaoma或者maxsayss

證明生成的過程中,約有60%的時間花在MSM上,其余時間由NTT/FTT主導。MSM和NTT都存在性能挑戰(zhàn),通常的解決辦法:

●MSM可以在多線程上執(zhí)行,從而支持并行處理。然而,當處理大型數據向量時,例如6700萬個參數,乘法運算可能仍然很慢,并且需要大量的內存資源。此外,MSM存在可擴展性方面的挑戰(zhàn),即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。

簡單來說,在其他參數相同或者差不多的情況下,內存和帶寬綜合決定終某個硬件在Aleo項目上的算力大小。

帶寬這個概念估計很多人不是很了解,之前只是關注顯存,雖然說目前Aleo官方還沒有正式公布的PoSW算法,但是從目前的表述來看把NTT/FFT這個漏洞堵上是個必然,而且本身零知識證明算法是對NTT/FFT有要求的。

按照官方的設想和規(guī)劃未來在Aleo上每天的交易量都是上億美金的規(guī)模,在這樣大數據量的要求下,每時每刻都有證明需要被委托出去在極短的時間內完成證明的生產,不可能指望顯卡能解決這個問題。就像AI大模型訓練一樣,早期數據量和參數少的情況下可以用消費級顯卡,但是現在更多的都是為AI訓練設計的專用芯片和機器。

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