当前位置  >   首页  >   产品  >  正文

兰州市Aleo算力服务器出售,期待为您效劳

价格:面议 2024-12-13 09:19:01 150次浏览

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。

按照官方的设想和规划未来在Aleo上每天的交易量都是上亿美金的规模,在这样大数据量的要求下,每时每刻都有证明需要被委托出去在极短的时间内完成证明的生产,不可能指望显卡能解决这个问题。就像AI大模型训练一样,早期数据量和参数少的情况下可以用消费级显卡,但是现在更多的都是为AI训练设计的专用芯片和机器。

在分析之前,我们先看一下ASIC(Application Specific Integrated Circuit),中文全称是“专用集成电路”。这里特别强调“专用”,“专用”意味着针对单一项目来说会更加有竞争力。相对比,GPU(显卡)是通用计算处理芯片,所以在单一项目上来说“专用”肯定比“通用”更有竞争力。

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。

联系我们 一键拨号13922833160