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    兰州Aleo算力机生产厂商,支持多种Dapp

    2024-12-11 05:00:01 182次浏览
    价 格:面议

    硬件层面,也就是所谓的硬件加速, CPU、GPU、FPGA、ASIC。CPU与GPU相比在大数据多任务处理上,肯定GPU更占优势。FPGA与GPU相比,在兼顾了灵活性的基础上,无论是计算能力和功耗性能上都要更强,缺点是性价比太低。ASIC是的,其他的硬件形态都是无法比拟的。

    虽然PoW的周期是10年,不代表说10年后ASIC就不需要了,只要隐私委托代理计算方案还存在,那么ASIC其实是一直需要的。

    总结,从算法、定位和共识三个方面综合来看,Aleo都和以往的其他公链项目有本质上的差别,而ASIC对于Aleo来说是必需的硬件设备,就好比专用显卡/芯片对于AI大模型训练是一样的道理,所以官方明确表态支持ASIC也在情理之中,而且无论从Token价格、内存、带宽、成本、回本周期等因素长期来看,ASIC都是选择。

    芯片的硬件指的是运行指令的物理平台,包括处理器、内存、存储设备等等。芯片数据中常出现的“晶体管数量”、“7nm制程”、“存储”等,往往指的就是硬件参数。

    软件则包括固件、驱动程序、操作系统、应用程序、算子、编译器和开发工具、模型优化和部署工具、应用生态等等。这些软件指导硬件如何响应用户指令、处理数据和任务,同时通过特定的算法和策略优化硬件资源的使用。芯片数据中常出现的“x86指令集”、“深度学习算子”、“CUDA平台”等,往往指的就是芯片软件。

    为了打破英伟达一家独大的局面,前任全球芯片老大英特尔和多年老对手AMD对标CUDA都分别推出了OneAPI和ROCm,Linux基金会更是联合英特尔、谷歌、高通、ARM、三星等公司联合成立了民间号称“反CUDA联盟”的UXL基金会,以开发全新的开源软件套件,让AI开发者能够在基金会成员的任何芯片上进行编程,试图让其取代CUDA,成为AI开发者的开发平台。

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