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2025-07-01 05:00:01  465次瀏覽 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。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(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。

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

簡單來說,在其他參數(shù)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。

為了打破英偉達一家獨大的局面,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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