淺析算力對(duì)于區(qū)塊鏈技術(shù)的意義
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(jì)算機(jī)隨機(jī)的哈希碰撞，一個(gè)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(shí)所說的工作量證明機(jī)制了。
淺析算力對(duì)于區(qū)塊鏈技術(shù)的意義
算力則指計(jì)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(jiǎn)單說，算力就是礦機(jī)運(yùn)算速度的一個(gè)量化指標(biāo)，假設(shè)加密貨幣是個(gè)礦，礦工真的是「礦工」本工，那么需要挖多少下鏟子能購(gòu)?fù)诔鰜硪粋€(gè)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(shí)代(1P=1024T，1T=1024G，1G=1024M，1M=1024k)，在不斷飆升的算力環(huán)境中，P時(shí)代的到來意味著比特幣進(jìn)入了一個(gè)新的軍備競(jìng)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(jì)算能力。每個(gè)硬幣的單個(gè)區(qū)塊鏈隨生成新的交易塊所需的時(shí)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(jìng)爭(zhēng)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(shí)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(shí)和比特股創(chuàng)的授權(quán)股份證明機(jī)制(Delegated proof of stake，DPOS)共識(shí)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(shí)機(jī)制的強(qiáng)大算力所保證的，任何對(duì)于區(qū)塊數(shù)據(jù)的攻擊或篡改都必須重新計(jì)算該區(qū)塊以及其后所有區(qū)塊的SHA256難題，并且計(jì)算速度必須使得偽造鏈長(zhǎng)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(jì)，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(jí)計(jì)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(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)保障，大數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長(zhǎng)，給現(xiàn)有算力提出了巨大挑戰(zhàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代的大數(shù)據(jù)高速積累，全球數(shù)據(jù)總量幾何式增長(zhǎng)，現(xiàn)有的計(jì)算能力已經(jīng)不能滿足需求。據(jù)IDC報(bào)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(huì)被云計(jì)算服務(wù)商收存，其中1/3的數(shù)據(jù)具有價(jià)值。因此算力的發(fā)展迫在眉睫，否則將會(huì)極大束縛人工智能的發(fā)展應(yīng)用。我國(guó)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(guó)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(tái)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(dòng)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(huì)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(shí)代發(fā)展的潮流趨勢(shì)。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(shí)別之前，基于大數(shù)據(jù)的識(shí)別成功率只有93%，而深度學(xué)習(xí)和算法的更新，將人臉識(shí)別系統(tǒng)成功率提升到了97%以上，為人臉識(shí)別的商業(yè)應(yīng)用鋪平了道路。
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