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    2024-12-28 12:27:01 177次瀏覽
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    硬件層面,也就是所謂的硬件加速, CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU與GPU相比在大數(shù)據(jù)多任務(wù)處理上,肯定GPU更占優(yōu)勢。FPGA與GPU相比,在兼顧了靈活性的基礎(chǔ)上,無論是計算能力和功耗性能上都要更強,缺點是性價比太低。ASIC是的,其他的硬件形態(tài)都是無法比擬的。

    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(dǎo)。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(dāng)處理大型數(shù)據(jù)向量時,例如6700萬個參數(shù),乘法運算可能仍然很慢,并且需要大量的內(nèi)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。

    為什么以太坊或者門羅是抵制ASIC的?看看大餅就知道了,主要是比較低成本的ASIC讓以太坊社區(qū)預(yù)測到了ASIC機器未來可能占領(lǐng)以太坊網(wǎng)絡(luò),而以太坊網(wǎng)絡(luò)開始的共識是PoW,和大餅一樣。

    為了打破英偉達(dá)一家獨大的局面,前任全球芯片老大英特爾和多年老對手AMD對標(biāo)CUDA都分別推出了OneAPI和ROCm,Linux基金會更是聯(lián)合英特爾、谷歌、高通、ARM、三星等公司聯(lián)合成立了民間號稱“反CUDA聯(lián)盟”的UXL基金會,以開發(fā)全新的開源軟件套件,讓AI開發(fā)者能夠在基金會成員的任何芯片上進(jìn)行編程,試圖讓其取代CUDA,成為AI開發(fā)者的開發(fā)平臺。

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