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    2025-04-14 08:00:01 268次瀏覽
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    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(kuò)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。

    綜上來看,內(nèi)存和帶寬是限制證明生成的主要瓶頸。對于顯卡來說,這里的內(nèi)存指的是顯存,并不是主板上的內(nèi)存,主板上的內(nèi)存主要是參與CPU的計算。當(dāng)然目前有些芯片技術(shù)可以打通主板上的內(nèi)存和顯存,讓內(nèi)存為顯存計算來用。

    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,每時每刻都有證明需要被委托出去在極短的時間內(nèi)完成證明的生產(chǎn),不可能指望顯卡能解決這個問題。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級顯卡,但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓(xùn)練設(shè)計的專用芯片和機(jī)器。

    在分析之前,我們先看一下ASIC(Application Specific Integrated Circuit),中文全稱是“專用集成電路”。這里特別強(qiáng)調(diào)“專用”,“專用”意味著針對單一項目來說會更加有競爭力。相對比,GPU(顯卡)是通用計算處理芯片,所以在單一項目上來說“專用”肯定比“通用”更有競爭力。

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