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2025-07-01 05:00:01  621次瀏覽 次瀏覽
價 格:面議

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。

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(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(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訓練設計的專用芯片和機器。

再者對于隱私委托計算方案不僅可用于Aleo,也可用于其他需要生產證明的ZK項目,所以對于硬件的儲備和迭代是尤為重要的。

既然共識是POS的,自然也就不怕ASIC控制網(wǎng)絡,壓根也控制不了,也就不存在分叉的問題,而且從算法和定位的角度上來說,ASIC也是必然需求。Aleo芯片機,Aleo-ASIC,zktaoma或者maxsayss

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