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    兰州6卡GPU服务器生产厂家,经验丰富,良好的服务

    2024-12-14 04:46:01 138次浏览
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    软件层面,在语言层面上,ZK更友好的格式,也会带来加速生成的过程,比如Aleo的Leo语言。再就是算法本身的优化,虽然说有一定的优化空间,但是要想有大的突破需要非常多的时间,毕竟牵涉到很多数学问题。

    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。

    ●在算法过程中频繁的数据混洗使得NTT难以在计算集群中分布,无法并行计算,并且由于需要从大型数据集中加载和卸载数据,在硬件上运行时需要大量带宽。即使硬件操作很快,这可能也会导致速度变慢。例如,如果硬件芯片的内存为16GB或更少,那么在100GB的数据集上运行NTT将需要通过网络加载和卸载数据,这可能会大大降低操作速度。

    早在2021年,英伟达就曾公开表示过“禁止使用转换层在其他硬件平台上运行基于CUDA的软件”,2024年3月,英伟达更是将其升级为“CUDA禁令”,直接添加在了CUDA的终用户许可协议中,已禁止用转译层在其他GPU上运行CUDA软件

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