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TPU vs GPU：Web3 後量子密碼學的未來

星期三 Dec 3 2025 09:30

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1. TPU 在 Web3 中的崛起：重新定義硬體格局
1.1 硬體演進：從序列處理到脈動陣列架構
1.2 脈動陣列架構：遊戲規則改變者
1.3 後量子密碼學：對 TPU 的需求
1.4 零知識證明和去中心化 AI 中的 TPU
1.5 TPU 生態系統：概述
1.6 挑戰與瓶頸
1.7 Web3 硬體的未來：分層方法

TPU 在 Web3 中的崛起：重新定義硬體格局

在快速發展的 Web3 格局中，一場新的軍備競賽正在興起：保護去中心化網路免受量子運算迫在眉睫的威脅。雖然圖形處理單元 (GPU) 長期以來一直是並行處理的主力，但張量處理單元 (TPU) 正在成為一個強大的競爭者，專為應對後量子密碼學 (PQC) 的挑戰而設計。

硬體演進：從序列處理到脈動陣列架構

要了解 TPU 的重要性，追溯運算硬體的演進至關重要： * **中央處理單元 (CPU)：** 擅長序列處理和邏輯運算，但在處理大規模並行運算時會遇到困難。 * **圖形處理單元 (GPU)：** 專門用於並行處理，最初用於渲染圖形，但後來被採用於 AI 應用。 * **張量處理單元 (TPU)：** 專為神經網路工作負載客製化設計，以其脈動陣列架構為特色。

脈動陣列架構：遊戲規則改變者

TPU 和 GPU 之間的基本差異在於它們如何處理數據。 TPU 採用脈動陣列架構，其中數據流經運算單元網路，最大限度地減少對記憶體存取的依賴並提高吞吐量。

後量子密碼學：對 TPU 的需求

TPU 在區塊鏈中最關鍵的應用在於後量子密碼學。目前區塊鏈中使用的密碼演算法面臨量子運算的風險。標準 PQC 演算法，例如基於格密碼學的演算法，利用密集的運算，例如矩陣和向量乘法。 TPU 在這些運算中表現出色，使其成為在量子時代保護區塊鏈網路的理想選擇。

零知識證明和去中心化 AI 中的 TPU

除了後量子密碼學之外，TPU 還在以下領域找到了應用： * **零知識證明：** 需要 TPU 來加速與證明生成相關的運算密集型過程。 * **去中心化 AI：** TPU 可以在去中心化網路上更有效地為 AI 模型提供動力。

TPU 生態系統：概述

儘管不如 GPU 普及，但 TPU 在特定領域正獲得關注： * **第 2 層解決方案：** Starknet、zkSync 和 Scroll。 * **保護隱私的區塊鏈：** Aleo、Mina 和 Zcash。 * **去中心化 AI 網路：** Bittensor、Fetch 和 Singularity。 * **抗量子區塊鏈：** Algorand、QAN、Nexus、Cellframe、Abelian、Quantus 和 Pauli。

挑戰與瓶頸

儘管 TPU 具有優勢，但仍面臨挑戰： * **CUDA 主導地位：** Nvidia 的 CUDA 霸權對遷移到 JAX 或 XLA 等 TPU 框架提出了挑戰。 * **雲端存取：** 高級 TPU 由 Google Cloud 主導。 * **靈活性有限：** TPU 在需要分支邏輯的複雜演算法中掙扎。

Web3 硬體的未來：分層方法

Web3 硬體的未來正在透過分層方法來塑造： * GPU 繼續處理通用運算、圖形渲染和複雜的分支邏輯。 * TPU 專注於零知識證明和後量子密碼學運算。隨著區塊鏈遷移到量子安全標準，TPU 的脈動陣列架構將成為可擴展、量子安全去中心化網路的重要基礎設施。

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