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    长春市6卡Aleo算力服务器价格,期待为您效劳

    2024-12-21 04:00:01 301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。

    证明生成的过程中,约有60%的时间花在MSM上,其余时间由NTT/FTT主导。MSM和NTT都存在性能挑战,通常的解决办法:

    ●MSM可以在多线程上执行,从而支持并行处理。然而,当处理大型数据向量时,例如6700万个参数,乘法运算可能仍然很慢,并且需要大量的内存资源。此外,MSM存在可扩展性方面的挑战,即使在广泛并行化的情况下也可能保持缓慢。

    由于Aleo在隐私模式下,每笔交易都需要生产零知识证明,而且需要在很短的时间内完成,这样生态的体验才是流畅的且能大规模发展,所以基于这个背景需求,才会有Aleo的隐私委托代理计算方案,也就是在诞生Aleo项目的论文中大篇幅讲解的:诞生Aleo项目的论文完整中文版翻译—Zexe实现去中心化的私有计算,Aleo芯片机,Aleo-ASIC,zktaoma或者maxsayss

    再者对于隐私委托计算方案不仅可用于Aleo,也可用于其他需要生产证明的ZK项目,所以对于硬件的储备和迭代是尤为重要的。

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