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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。

综上来看,内存和带宽是限制证明生成的主要瓶颈。对于显卡来说,这里的内存指的是显存,并不是主板上的内存,主板上的内存主要是参与CPU的计算。当然目前有些芯片技术可以打通主板上的内存和显存,让内存为显存计算来用。

为什么以太坊或者门罗是抵制ASIC的?看看大饼就知道了,主要是比较低成本的ASIC让以太坊社区预测到了ASIC机器未来可能占领以太坊网络,而以太坊网络开始的共识是PoW,和大饼一样。

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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