綜上來(lái)看，內(nèi)存和帶寬是限制證明生成的主要瓶頸。對(duì)于顯卡來(lái)說(shuō)，這里的內(nèi)存指的是顯存，并不是主板上的內(nèi)存，主板上的內(nèi)存主要是參與CPU的計(jì)算。當(dāng)然目前有些芯片技術(shù)可以打通主板上的內(nèi)存和顯存，讓內(nèi)存為顯存計(jì)算來(lái)用。

既然共識(shí)是POS的，自然也就不怕ASIC控制網(wǎng)絡(luò)，壓根也控制不了，也就不存在分叉的問(wèn)題，而且從算法和定位的角度上來(lái)說(shuō)，ASIC也是必然需求。Aleo芯片機(jī)，Aleo-ASIC，zktaoma或者maxsayss

芯片的硬件指的是運(yùn)行指令的物理平臺(tái)，包括處理器、內(nèi)存、存儲(chǔ)設(shè)備等等。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“晶體管數(shù)量”、“7nm制程”、“存儲(chǔ)”等，往往指的就是硬件參數(shù)。

軟件則包括固件、驅(qū)動(dòng)程序、操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序、算子、編譯器和開(kāi)發(fā)工具、模型優(yōu)化和部署工具、應(yīng)用生態(tài)等等。這些軟件指導(dǎo)硬件如何響應(yīng)用戶(hù)指令、處理數(shù)據(jù)和任務(wù)，同時(shí)通過(guò)特定的算法和策略?xún)?yōu)化硬件資源的使用。芯片數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的“x86指令集”、“深度學(xué)習(xí)算子”、“CUDA平臺(tái)”等，往往指的就是芯片軟件。

為了打破英偉達(dá)一家獨(dú)大的局面，前任全球芯片老大英特爾和多年老對(duì)手AMD對(duì)標(biāo)CUDA都分別推出了OneAPI和ROCm，Linux基金會(huì)更是聯(lián)合英特爾、谷歌、高通、ARM、三星等公司聯(lián)合成立了民間號(hào)稱(chēng)“反CUDA聯(lián)盟”的UXL基金會(huì)，以開(kāi)發(fā)全新的開(kāi)源軟件套件，讓AI開(kāi)發(fā)者能夠在基金會(huì)成員的任何芯片上進(jìn)行編程，試圖讓其取代CUDA，成為AI開(kāi)發(fā)者的開(kāi)發(fā)平臺(tái)。