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淺析算力對于區(qū)塊鏈技術(shù)的意義

2024-01-09 15:14:15 | 來源:本站整理 | 作者:佚名
在了解算力對于區(qū)塊鏈技術(shù)的意義之前,我們不妨先來回顧一下什么是算力,其實(shí)算力也被稱之為哈希率,它是一種用于計量比特幣網(wǎng)絡(luò)處理能力的單位,代表的是CPU計算哈希函數(shù)輸出的速度,那么究竟算力對于區(qū)塊鏈技術(shù)的意義是什么,下面就讓小編說一說,

現(xiàn)在的很多數(shù)字貨幣都是可以通過網(wǎng)卡來獲得的,我們想要挖礦只能夠通過計算機(jī)隨機(jī)的哈希碰撞,一個礦機(jī)每秒鐘能夠進(jìn)行多次的哈洗牌碰撞,這也就是我們平時所說的工作量證明機(jī)制了。

淺析算力對于區(qū)塊鏈技術(shù)的意義

淺析算力對于區(qū)塊鏈技術(shù)的意義

算力則指計算機(jī)每秒可執(zhí)行哈希運(yùn)算的次數(shù),也稱為哈希率,簡單說,算力就是礦機(jī)運(yùn)算速度的一個量化指標(biāo),假設(shè)加密貨幣是個礦,礦工真的是「礦工」本工,那么需要挖多少下鏟子能購?fù)诔鰜硪粋€礦,我們可以看作算力數(shù)據(jù)。

日前,比特幣全網(wǎng)算力已經(jīng)全面進(jìn)入P算力時代(1P=1024T,1T=1024G,1G=1024M,1M=1024k),在不斷飆升的算力環(huán)境中,P時代的到來意味著比特幣進(jìn)入了一個新的軍備競賽階段。算力是衡量在一定的網(wǎng)絡(luò)消耗下生成新塊的單位的總計算能力。每個硬幣的單個區(qū)塊鏈隨生成新的交易塊所需的時間而變化。

早期的比特幣區(qū)塊鏈采用高度依賴節(jié)點(diǎn)算力的工作量證明(Proof of work,PoW)機(jī)制來保證比特幣網(wǎng)絡(luò)分布式記賬的一致性。隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展和各種競爭幣的相繼涌現(xiàn),研究者提出多種不依賴算力而能夠達(dá)成共識的機(jī)制,例如點(diǎn)點(diǎn)幣首創(chuàng)的權(quán)益證明(Proof of stake,PoS)共識和比特股創(chuàng)的授權(quán)股份證明機(jī)制(Delegated proof of stake,DPOS)共識機(jī)制等。[1]

比特幣區(qū)塊鏈系統(tǒng)的安全性和不可篡改性是由PoW共識機(jī)制的強(qiáng)大算力所保證的,任何對于區(qū)塊數(shù)據(jù)的攻擊或篡改都必須重新計算該區(qū)塊以及其后所有區(qū)塊的SHA256難題,并且計算速度必須使得偽造鏈長度超過主鏈,這種攻擊難度導(dǎo)致的成本將遠(yuǎn)超其收益。據(jù)估計,截止到2016年1月,比特幣區(qū)塊鏈的算力已經(jīng)達(dá)到800 000 000 Gh/s,即每秒進(jìn)行8*10^18次運(yùn)算,超過全球Top500超級計算機(jī)的算力總和。

區(qū)塊鏈算力的發(fā)展

算力為大數(shù)據(jù)的發(fā)展提供堅實(shí)的基礎(chǔ)保障,大數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長,給現(xiàn)有算力提出了巨大挑戰(zhàn)。互聯(lián)網(wǎng)時代的大數(shù)據(jù)高速積累,全球數(shù)據(jù)總量幾何式增長,現(xiàn)有的計算能力已經(jīng)不能滿足需求。據(jù)IDC報告,全球信息數(shù)據(jù)90%產(chǎn)生于最近幾年。并且到2020年,40%左右的信息會被云計算服務(wù)商收存,其中1/3的數(shù)據(jù)具有價值。因此算力的發(fā)展迫在眉睫,否則將會極大束縛人工智能的發(fā)展應(yīng)用。我國在算力、算法方面與世界先進(jìn)水平有較大差距。算力的核心在芯片。因此需要在算力領(lǐng)域加大研發(fā)投入,縮小甚至趕超與世界發(fā)達(dá)國家差距。

大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)保障,是人工智能這臺機(jī)器高速運(yùn)轉(zhuǎn)的燃料。沒有大數(shù)據(jù)的支撐,人工智能就沒有了燃料,談不上發(fā)展。算力是人工智能發(fā)展的技術(shù)保障,是人工智能發(fā)展的動力和引擎。二者都是人工智能密不可分的一部分。反過來,人工智能的發(fā)展和應(yīng)用又會反過來提升大數(shù)據(jù)和算力的技術(shù)革新,提高大數(shù)據(jù)和算力的水平。

三者相輔相成,融合發(fā)展,才是未來信息時代發(fā)展的潮流趨勢。大家都非常熟悉AlphaGo,之所以能戰(zhàn)勝棋類頂尖高手,除了人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)之外,大數(shù)據(jù)提供的一千多萬棋譜才是它持續(xù)進(jìn)步乃至幾乎無懈可擊的根源。在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到人臉識別之前,基于大數(shù)據(jù)的識別成功率只有93%,而深度學(xué)習(xí)和算法的更新,將人臉識別系統(tǒng)成功率提升到了97%以上,為人臉識別的商業(yè)應(yīng)用鋪平了道路。

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