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    2024-12-17 08:41:01 199次浏览
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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。

    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。

    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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