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    蘭州Aleo服務(wù)器生產(chǎn)廠商,掌握信息控制權(quán)

    2025-03-23 12:00:01 251次瀏覽
    價(jià) 格:面議

    軟件層面,在語言層面上,ZK更友好的格式,也會(huì)帶來加速生成的過程,比如Aleo的Leo語言。再就是算法本身的優(yōu)化,雖然說有一定的優(yōu)化空間,但是要想有大的突破需要非常多的時(shí)間,畢竟?fàn)可娴胶芏鄶?shù)學(xué)問題。

    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(jì)算能力和功耗性能上都要更強(qiáng),缺點(diǎn)是性價(jià)比太低。ASIC是的,其他的硬件形態(tài)都是無法比擬的。

    ●在算法過程中頻繁的數(shù)據(jù)混洗使得NTT難以在計(jì)算集群中分布,無法并行計(jì)算,并且由于需要從大型數(shù)據(jù)集中加載和卸載數(shù)據(jù),在硬件上運(yùn)行時(shí)需要大量帶寬。即使硬件操作很快,這可能也會(huì)導(dǎo)致速度變慢。例如,如果硬件芯片的內(nèi)存為16GB或更少,那么在100GB的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行NTT將需要通過網(wǎng)絡(luò)加載和卸載數(shù)據(jù),這可能會(huì)大大降低操作速度。

    按照官方的設(shè)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(shù)據(jù)量的要求下,每時(shí)每刻都有證明需要被委托出去在極短的時(shí)間內(nèi)完成證明的生產(chǎn),不可能指望顯卡能解決這個(gè)問題。就像AI大模型訓(xùn)練一樣,早期數(shù)據(jù)量和參數(shù)少的情況下可以用消費(fèi)級顯卡,但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓(xùn)練設(shè)計(jì)的專用芯片和機(jī)器。

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