ต้นฉบับ |. Odaily Planet Daily ( @OdailyChina )
ผู้เขียน |Azuma ( @azuma_eth )
ในตอนเย็นของวันที่ 19 สิงหาคม ตามเวลาปักกิ่ง Fabric บริษัทพัฒนาชิป “VPU” ได้ประกาศเสร็จสิ้นการจัดหาเงินทุน Series A มูลค่า 33 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ซึ่งนำโดย Blockchain Capital และ 1kx โดยมีส่วนร่วมจาก Offchain Labs (Arbitrum) Polygon และ Matter Labs (ZKsync)
เมื่อรวมข้อมูลบนเว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ Fabric และคำอธิบายเสริมของสถาบันการลงทุนชั้นนำ Blockchain Capital ปัจจุบัน Fabric มีทีมงานคุณภาพสูงซึ่งประกอบด้วยพนักงานเต็มเวลามากกว่า 60 คน ซึ่งหลายคนเป็นผู้ร่วมก่อตั้งและผู้บริหารในสาขาการเข้ารหัส โปรเซสเซอร์หรือการพัฒนา AI มีประสบการณ์การทำงานที่ยอดเยี่ยม ตัวอย่างเช่น ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอ Michael Gao ชนะการแข่งขัน Mathematical Olympiad และร่วมก่อตั้งบริษัทซูเปอร์คอมพิวเตอร์โทนิค AI ที่ลงทุนโดย Bill Gates ผู้ร่วมก่อตั้งและรองประธาน Sagar Reddy ทำงานมาเกือบ 30 ปีแล้วที่ Silicon Graphics, AMD และ Sun Microsystems ได้มีส่วนร่วมในการพัฒนาไมโครโปรเซสเซอร์ 64 บิตตัวแรกของโลกอย่าง AMD K 8; รองประธาน Gilbert Hendry สำเร็จ การศึกษาระดับปริญญาเอกสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าจากมหาวิทยาลัยโคลัมเบีย และเคยทำงานที่ Google และ Meta ในการสร้างคอมไพเลอร์และประวัติย่อของทีมสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ …
การพัฒนาฮาร์ดแวร์เป็นทิศทาง
สิ่งที่เรียกว่า VPU จริงๆ แล้วเป็นตัวย่อของ หน่วยประมวลผลที่ตรวจสอบได้ ใน แง่ของคนธรรมดา มันเป็นโปรเซสเซอร์ฮาร์ดแวร์เฉพาะที่ใช้ในสถานการณ์การคำนวณที่เข้ารหัส
ด้วยความก้าวหน้าในการสำรวจแนวคิด Zero-Knowledge Proof (ZK) และการเข้ารหัสแบบ Homomorphic เต็มรูปแบบ (FHE) อุตสาหกรรมสกุลเงินดิจิทัลได้รับประสิทธิภาพ ความสามารถในการตรวจสอบได้สูง และคุณสมบัติการปกป้องความเป็นส่วนตัวในบางสถานการณ์ (เช่น ZK Rollup) การประมวลผลทางคอมพิวเตอร์ แต่ สำหรับสถานการณ์เชิงพาณิชย์ที่แท้จริงนอกอุตสาหกรรมสกุลเงินดิจิทัล ยังคงมีปัญหาที่ชัดเจนกับโซลูชันการประมวลผลทางคอมพิวเตอร์ที่รวมแนวคิดดังกล่าว ประการแรก ความเร็วยังช้าเกินไป และประการที่สอง ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการสูงเกินไป
ในมุมมองของ Fabric นี่เป็นจุดคอขวดที่ป้องกันไม่ให้เทคโนโลยี cryptocurrency แพร่กระจายไปยังผู้ใช้นับพันล้านคน และขจัดความเจ็บป่วยของโลกเดิม หากคุณต้องการทำลายคอขวดนี้ ปรับปรุงประสิทธิภาพของการประมวลผลแบบเข้ารหัสโดยพื้นฐานและลดต้นทุน มีสองแนวทางที่เป็นไปได้: วิธีหนึ่งคือสร้างความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องในทิศทางทางทฤษฎีของการประมวลผลแบบเข้ารหัส หรือนำทฤษฎีที่มีอยู่ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น คือความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นในการปรับปรุงประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์
ในแง่ของนวัตกรรมและการฝึกฝนทางทฤษฎี นักเข้ารหัสและวิศวกรซอฟต์แวร์ได้สำรวจพื้นที่ความก้าวหน้าทางทฤษฎีของ ZK และ FHE อย่างต่อเนื่อง และมองหาวิธีการนำไปใช้ตามทฤษฎีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา ความก้าวหน้าทางทฤษฎีได้ช่วยลดต้นทุนของการประมวลผลด้วยการเข้ารหัสตามลำดับความสำคัญ
ในเวลาเดียวกัน ศักยภาพแบบเอ็กซ์โพเนนเชียลในฮาร์ดแวร์ยังไม่ได้รับการสำรวจด้วยความเข้มข้นเท่ากัน ในมุมมองของ Fabric ความก้าวหน้าในด้านฮาร์ดแวร์มีแนวโน้มที่จะบรรลุผลในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า คล้ายกับความก้าวหน้าทางทฤษฎีที่ประสบความสำเร็จในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เช่นเดียวกับที่ AI ต้องใช้ GPU ในการระเบิด คอมพิวเตอร์ที่เข้ารหัสลับก็ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ในการระเบิดเช่นกัน
ทำไมถึงต้องเป็นวีพียู?
เกี่ยวกับความจำเป็นของ VPU นั้น Blockchain Capital หนึ่งในนักลงทุนชั้นนำในการจัดหาเงินทุนรอบปัจจุบันของ Fabric ให้คำอธิบายที่ดี
Blockchain Capital กล่าวว่าจริงๆ แล้วมีโซลูชั่นมากมายสำหรับการเร่งความเร็ว ZK และ FHE แนวทางที่ค่อนข้างง่ายคือการใช้โปรเซสเซอร์ฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น GPU หรือ FPGA อย่างไรก็ตาม ปัญหาคือ ว่าเดิมที GPU ถูกสร้างขึ้นสำหรับการประมวลผลกราฟิกและปัญญาประดิษฐ์ และการออกแบบมีการทับซ้อนกับความต้องการในการคำนวณการเข้ารหัสน้อยเกินไป ซึ่งหมายความว่าหน่วยตรรกะทางคณิตศาสตร์ของ GPU นั้นไม่มีประสิทธิภาพอย่างมากเมื่อทำการคำนวณการเข้ารหัส ในขณะที่ FPGA การเข้ารหัสสามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยทางโปรแกรม แต่จะทำงานช้าเกินไปเมื่อเทียบกับ GPU และยากกว่ามากในการเขียนโปรแกรมเพื่อนำไปใช้ในการตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์ได้อย่างง่ายดาย
อีกแนวทางหนึ่งที่มีประสิทธิภาพมากกว่าคือการพัฒนาฮาร์ดแวร์แบบกำหนดเองใหม่ๆ เช่น ASIC ที่สร้างขึ้นสำหรับการขุด Bitcoin แล้วทำไมเราถึงใช้ ASIC ไม่ได้ล่ะ? เนื่องจากปัจจุบันระบบพิสูจน์ ZK ใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าเปิดตัวเกือบทุกสองสามเดือน และฮาร์ดแวร์ ASIC ใดๆ ที่ปรับแต่งเพื่อเร่งความเร็วระบบพิสูจน์แบบเก่าก็จะล้าสมัยทุกๆ สองสามเดือนเช่นกัน คุณคงไม่ต้องการปรับแต่ง ASIC ที่สามารถใช้ได้เพียง 2 ถึง 3 เดือนเท่านั้น...
ดังนั้น สำหรับ Fabric โซลูชันพื้นฐานคือการออกแบบโปรเซสเซอร์อเนกประสงค์ตัวใหม่เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างความสามารถในการตั้งโปรแกรมและประสิทธิภาพของโปรเซสเซอร์ที่มีอยู่
ตามแผนของ Fabric บริษัทจะเปิดตัว VPU อย่างเป็นทางการในปลายปีนี้ ซึ่งสามารถบรรลุความ สามารถในการตั้งโปรแกรมเหมือน GPU ในขณะที่รับประกันประสิทธิภาพเหมือน ASIC
เป็นที่น่าสังเกตว่าการสร้างโปรเซสเซอร์อเนกประสงค์ที่คล้ายกับ VPU นั้นมีความท้าทายมากกว่าการสร้าง ASIC ที่เน้นเฉพาะฟังก์ชันคงที่ เนื่องจากโปรเซสเซอร์อเนกประสงค์ต้องการความร่วมมืออย่างใกล้ชิดระหว่างทีมสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์และทีมซอฟต์แวร์เพื่อให้ตระหนักถึงพวกเขาอย่างเต็มที่ การออกแบบวงจรมีความซับซ้อนมากและต้องมีการพัฒนาอย่างมากตั้งแต่การจำลองชิปไปจนถึงการสร้างคอมไพเลอร์
นี่คือเหตุผลที่ Fabric กล่าวหลังจากเสร็จสิ้นการจัดหาเงินทุนรอบนี้ว่า เงินทุนใหม่จะไม่เพียงแต่ใช้ในการสร้าง VPU เท่านั้น แต่ยังรวมถึงซอฟต์แวร์และอัลกอริธึมการเข้ารหัสที่เกี่ยวข้องด้วย
ความฝัน: มาเป็น NVIDIA ในด้านการประมวลผลแบบเข้ารหัส
ในแง่ของการตลาด Fabric ใช้โมเดลการประชาสัมพันธ์ที่เรียบง่ายและมีประสิทธิภาพ โดยใช้ NVIDIA เป็นตัวเปรียบเทียบ
ก่อนการถือกำเนิด ของ GPU ของ NVIDIA และโมเดลซอฟต์แวร์ CUDA ซึ่งช่วยให้วิศวกร AI สามารถเขียนโปรแกรม GPU ได้ โครงข่ายประสาทเทียมที่ประดิษฐ์ขึ้นในช่วงทศวรรษที่ 1930 ถือเป็นความฝันทางวิชาการที่มีกรณีการใช้งานจริงที่จำกัด (หรือไม่มีเลย) แต่ในทศวรรษที่ผ่านมา ความก้าวหน้าด้านฮาร์ดแวร์ของ NVIDIA ช่วยให้การคำนวณ AI ก้าวกระโดดล้านเท่า ทำให้ผลิตภัณฑ์ AI เช่น ChatGPT และ Sora พร้อมใช้งานสำหรับทุกคนอย่างแท้จริง
ในมุมมองของ Fabric การเปิดตัว VPU และไลบรารีซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องจะก่อให้เกิดผลกระทบที่รุนแรงคล้ายกับ NVIDIA on AI ในด้านการประมวลผลแบบเข้ารหัส โดยส่งเสริมการพัฒนาที่รวดเร็วและการใช้งานเชิงพาณิชย์ของการประมวลผลแบบเข้ารหัสด้วยความเร็วที่ไม่อาจจินตนาการได้
