證明生成的過程中,約有60%的時間花在MSM上,其余時間由NTT/FTT主導。MSM和NTT都存在性能挑戰(zhàn),通常的解決辦法:
●MSM可以在多線程上執(zhí)行,從而支持并行處理。然而,當處理大型數(shù)據(jù)向量時,例如6700萬個參數(shù),乘法運算可能仍然很慢,并且需要大量的內(nèi)存資源。此外,MSM存在可擴展性方面的挑戰(zhàn),即使在廣泛并行化的情況下也可能保持緩慢。
由于Aleo在隱私模式下,每筆交易都需要生產(chǎn)零知識證明,而且需要在很短的時間內(nèi)完成,這樣生態(tài)的體驗才是流暢的且能大規(guī)模發(fā)展,所以基于這個背景需求,才會有Aleo的隱私委托代理計算方案,也就是在誕生Aleo項目的論文中大篇幅講解的:誕生Aleo項目的論文完整中文版翻譯—Zexe實現(xiàn)去中心化的私有計算,Aleo芯片機,Aleo-ASIC,zktaoma或者maxsayss
按照官方的設想和規(guī)劃未來在Aleo上每天的交易量都是上億美金的規(guī)模,在這樣大數(shù)據(jù)量的要求下,每時每刻都有證明需要被委托出去在極短的時間內(nèi)完成證明的生產(chǎn),不可能指望顯卡能解決這個問題。就像AI大模型訓練一樣,早期數(shù)據(jù)量和參數(shù)少的情況下可以用消費級顯卡,但是現(xiàn)在更多的都是為AI訓練設計的專用芯片和機器。
為什么以太坊或者門羅是抵制ASIC的?看看大餅就知道了,主要是比較低成本的ASIC讓以太坊社區(qū)預測到了ASIC機器未來可能占領以太坊網(wǎng)絡,而以太坊網(wǎng)絡開始的共識是PoW,和大餅一樣。