원본 | 오데일리 플래닛 데일리( @OdailyChina )
작가│아즈마 ( @azuma_eth )
베이징 시간으로 8월 19일 저녁, VPU 칩 개발 회사인 Fabric은 3,300만 달러 규모의 시리즈 A 자금 조달을 완료했다고 발표했습니다. 이번 자금 조달 라운드는 Offchain Labs(Arbitrum), Polygon이 참여한 가운데 Blockchain Capital과 1kx가 주도했습니다. 및 Matter Labs(ZKsync).
Fabric의 공식 웹사이트에 있는 정보와 선도적인 투자 기관인 Blockchain Capital에 대한 보충 설명을 결합하여 Fabric은 현재 60명 이상의 정규직 직원으로 구성된 고품질 팀을 보유하고 있으며 이들 중 다수는 암호화폐 분야의 공동 창업자 및 임원입니다. , 프로세서 또는 AI 개발에 뛰어난 경력이 있습니다. 예를 들어, 공동 창립자이자 CEO인 Michael Gao는 Mathematical Olympiad 대회에서 우승했으며 Bill Gates가 투자한 포토닉 AI 슈퍼컴퓨팅 회사를 공동 창립했습니다. Sagar Reddy의 공동 창립자 겸 부사장은 Silicon Graphics, AMD에서 약 30년 동안 근무했습니다. 및 Sun Microsystems는 세계 최초의 64비트 마이크로프로세서 AMD K 8 개발에 참여했습니다. Gilbert Hendry 부사장은 Columbia University에서 전기 공학 박사 학위를 취득했으며 Google 및 Meta에서 컴파일러 및 컴퓨터 아키텍처 팀 이력서 작성에 참여했습니다. …
하드웨어 혁신이 방향이다
소위 VPU는 실제로 검증 가능한 처리 장치 의 약어입니다 . 일반인의 용어로는 암호화된 컴퓨팅 시나리오에 사용되는 전용 하드웨어 프로세서입니다.
영지식증명(ZK)과 완전동형암호(FHE) 개념 탐구의 획기적인 발전을 통해 암호화폐 산업은 일부 기본 시나리오(예: ZK 롤업) 컴퓨팅 처리에서 고성능, 검증 가능성 및 개인 정보 보호 속성을 달성했습니다. 그러나 암호화폐 산업 외부의 실제 상업 시나리오의 경우 이러한 개념을 통합한 컴퓨팅 처리 솔루션에는 여전히 명백한 문제가 있습니다. 첫째, 속도가 여전히 너무 느리고, 둘째, 실행 비용이 너무 높습니다.
Fabric의 관점에서 이는 암호화폐 기술이 수십억 명의 사용자에게 추가로 확산되고 원래 세계의 병폐를 제거하는 것을 방지하는 객관적인 병목 현상입니다. 이러한 병목 현상을 해소하고 암호화 컴퓨팅의 성능을 근본적으로 개선하며 비용을 절감하려면 두 가지 가능한 경로가 있습니다. 하나는 암호화 컴퓨팅의 이론적 방향에서 계속해서 획기적인 발전을 이루거나 기존 이론을 보다 효과적으로 구현하는 것입니다. 하드웨어 효율성 향상에 획기적인 발전이 이루어졌습니다.
이론적 혁신과 실천 측면에서 암호학자와 소프트웨어 엔지니어는 ZK와 FHE의 이론적 진행 공간을 지속적으로 탐색하고 보다 효과적인 이론적 구현 방법을 찾고 있습니다. 지난 5년 동안 이론적 혁신은 암호화 컴퓨팅 비용을 대폭 절감하는 데 도움이 되었습니다.
동시에, 하드웨어의 기하급수적인 잠재력은 동일한 강도로 탐구되지 않았습니다. Fabric의 견해에 따르면 하드웨어 분야의 혁신은 지난 몇 년 동안 이론적 혁신이 달성한 것과 유사한 결과를 향후 몇 년 안에 달성할 가능성이 높습니다. AI가 폭발하려면 GPU가 필요한 것처럼 암호화 컴퓨팅에도 하드웨어가 폭발해야 합니다.
왜 VPU여야 합니까?
VPU의 필요성에 대해서는 Fabric의 현재 자금 조달 라운드의 주요 투자자 중 하나인 Blockchain Capital이 좋은 설명을 해주었습니다.
Blockchain Capital은 실제로 ZK 및 FHE를 가속화하기 위한 솔루션이 많이 있다고 언급했습니다. 상대적으로 간단한 접근 방식은 GPU 또는 FPGA와 같은 기존 하드웨어 프로세서를 보다 효율적으로 활용하는 것입니다. 그러나 문제 는 GPU가 원래 그래픽 처리 및 인공 지능을 위해 제작되었으며 그 설계가 암호화 계산 요구 사항과 겹치는 부분이 너무 적다는 것입니다. 이는 GPU의 산술 논리 장치가 암호화 계산을 수행할 때 극도로 비효율적이라는 것을 의미합니다. FPGA 암호화는 프로그래밍 방식으로 더 효율적으로 수행할 수 있지만 GPU에 비해 너무 느리게 실행되며 서버 설정에서 쉽게 구현하기 위해 프로그래밍하기가 훨씬 더 어렵습니다.
또 다른 보다 효율적인 접근 방식은 비트코인 채굴을 위해 만들어진 ASIC과 같은 새로운 맞춤형 하드웨어를 개발하는 것입니다. 그렇다면 왜 ASIC을 사용할 수 없습니까? 이는 새롭고 더 효율적인 ZK 증명 시스템이 현재 거의 몇 달에 한 번씩 출시되고 있으며, 기존 증명 시스템의 속도를 높이기 위해 맞춤화된 ASIC 하드웨어도 몇 달마다 더 이상 사용되지 않게 되기 때문입니다. 2~3개월만 사용할 수 있는 ASIC을 맞춤 제작하고 싶지는 않을 것입니다...
따라서 Fabric의 근본적인 솔루션은 기존 프로세서의 프로그래밍 가능성과 성능 간의 균형을 깨는 새로운 범용 프로세서를 설계하는 것입니다.
Fabric의 계획에 따르면 회사는 올해 말에 공식적으로 VPU를 출시할 예정입니다. VPU는 ASIC과 유사한 성능을 보장하면서 GPU와 유사한 프로그래밍 기능을 달성할 수 있습니다.
VPU와 유사한 범용 프로세서를 구축하는 것은 고정 기능에만 초점을 맞춘 ASIC을 구축하는 것보다 더 어렵다는 점을 언급할 가치가 있습니다. 왜냐하면 범용 프로세서는 하드웨어 아키텍처 팀과 소프트웨어 팀 간의 긴밀한 협력이 필요하기 때문입니다. 회로 설계는 매우 복잡하며 칩 시뮬레이션부터 컴파일러 구성까지 많은 개발 작업이 필요합니다.
이것이 바로 Fabric이 이번 자금 조달을 완료한 후 새로운 자금이 VPU 구축뿐만 아니라 관련 소프트웨어 및 암호화 알고리즘에도 사용될 것이라고 언급한 이유입니다.
꿈: 암호화 컴퓨팅 분야에서 NVIDIA가 되세요
마케팅 측면에서 Fabric은 NVIDIA를 비유로 사용하는 간단하고 효과적인 홍보 모델을 채택합니다.
AI 엔지니어가 GPU를 프로그래밍할 수 있는 NVIDIA 의 GPU 및 CUDA 소프트웨어 모델이 등장하기 전에는 1930년대에 발명된 신경망은 실제 사용 사례가 제한적이거나 전혀 없는 학문적 꿈이었습니다. 그러나 지난 10년 동안 NVIDIA의 하드웨어 혁신은 AI 계산에서 백만 배의 도약을 가능하게 하여 ChatGPT 및 Sora와 같은 AI 제품을 모든 사람이 실제로 사용할 수 있게 만들었습니다.
Fabric의 관점에서 VPU 및 관련 소프트웨어 라이브러리의 출시는 암호화 컴퓨팅 분야에서 NVIDIA on AI와 유사한 폭발적인 효과를 촉발하여 상상할 수 없는 속도로 암호화 컴퓨팅의 신속한 개발과 상업적 구현을 촉진할 것입니다 .
