ASIC

本文探讨了零知识证明（ZKP）的硬件加速方案，对比了使用FPGA、GPU和ASIC的优劣。虽然FPGA在单位功耗性能上与GPU相当，但在性价比上不如GPU。ASIC在性能和功耗方面都优于FPGA和GPU，但开发周期较长、成本高昂，并需要考虑可编程性的问题。文章还提出了使用指令集架构（ISA）来解决ASIC可编程性问题的方案，并展望了未来ZKP硬件加速的发展趋势，认为ASIC最终可能会成为主导。

文章探讨了人工智能（AI）可能在未来实现人类级别智能的几种驱动因素，包括芯片技术进步、资金的直接投入、去中心化计算的成熟以及没有根本性障碍。文章还讨论了这些因素如何推动AI技术的快速发展。

本文介绍了Ingonyama公司为Aleo区块链设计的IP Core，该IP旨在加速Aleo测试网的ZK coinbase puzzle的求解过程。文章对比了该IP与GPU在性能和功耗方面的差异，并解释了公司选择IP Core而非直接流片的原因，强调了ZK技术快速发展和保持硬件创新灵活性的重要性。