在分析之前，我們先看一下ASIC（Application Specific Integrated Circuit），中文全稱是“專用集成電路”。這里特別強(qiáng)調(diào)“專用”，“專用”意味著針對單一項(xiàng)目來說會更加有競爭力。相對比，GPU（顯卡）是通用計算處理芯片，所以在單一項(xiàng)目上來說“專用”肯定比“通用”更有競爭力。
●在算法過程中頻繁的數(shù)據(jù)混洗使得NTT難以在計算集群中分布，無法并行計算，并且由于需要從大型數(shù)據(jù)集中加載和卸載數(shù)據(jù)，在硬件上運(yùn)行時需要大量帶寬。即使硬件操作很快，這可能也會導(dǎo)致速度變慢。例如，如果硬件芯片的內(nèi)存為16GB或更少，那么在100GB的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行NTT將需要通過網(wǎng)絡(luò)加載和卸載數(shù)據(jù)，這可能會大大降低操作速度。
目前零知識證明（ZKP）應(yīng)用的主要2個方向：隱私和可驗(yàn)證計算，Aleo是隱私L1公鏈，同時兼具可編程性，像ZCash等雖然也是隱私公鏈，但是不具備可編程性。以太坊L2上的ZK-Rollup項(xiàng)目，屬于可驗(yàn)證計算，我們之前的文章也分析過：重磅分析！為什么說FPGA或者ZK通用服務(wù)器在Aleo項(xiàng)目上機(jī)會是零？，在證明的需求量上完全不是一個級別。
早在2021年，英偉達(dá)就曾公開表示過“禁止使用轉(zhuǎn)換層在其他硬件平臺上運(yùn)行基于CUDA的軟件”，2024年3月，英偉達(dá)更是將其升級為“CUDA禁令”，直接添加在了CUDA的終用戶許可協(xié)議中，已禁止用轉(zhuǎn)譯層在其他GPU上運(yùn)行CUDA軟件