作為一名礦工,你該選擇使用ASIC嗎?

本文作者是基於區塊鏈的雲端儲存平台 Sia 的首席開發人員,大約一年前和 Sia 團隊的一些成員創立了加密貨幣 ASIC 製造公司 Obelisk。創立新公司使他對數位加密貨幣市場有了更深的認識,本文他分享了 ASIC 晶片與數位貨幣玩家之間的關係。
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本篇來自合作媒體 雷鋒網 ,INSIDE 授權轉載。

本文作者是基於區塊鏈的雲端儲存平台 Sia 的首席開發人員,大約一年前和 Sia 團隊的一些成員創立了加密貨幣 ASIC 製造公司 Obelisk。創立新公司使他對數位加密貨幣市場有了更深的認識,本文他分享了 ASIC 晶片與數位貨幣玩家之間的關係。

所有晶片都是 ASIC

很多人認為計算晶片分為三類:CPU、 GPU 和 ASIC ,但實際上晶片領域只有一種類型的晶片—— ASIC 。在 Nvidia,Intel 和其他公司內部,他們都將其產品稱為 ASIC ,所謂的其它類型的晶片實際上只是 ASIC 的另一說法。

如果用 1 到 10 來衡量晶片的靈活性,用英特爾的 CPU 代表 ‘1',針對比特幣的 ASIC 代表'10'。在這個尺度上, GPU 的靈活性是'2'。如果設計人員有能力設計從 1 到 10 區間的晶片, 當設計人員從'1' 移動到'10' 的時候,失去了靈活性但獲得了效能的提升,當然也會因為犧牲靈活性可以減少設計和開發的工作量。

但我們之所以沒有看到通用性強的 GPU 和完全不靈活的 ASIC 之間的的產品,是因為通常在放棄足夠的靈活性不選擇 GPU 的時候,只想到一個非常具體的應用程序,並且願意犧牲每一點靈活性最大限度提高效能。另外,設計完全不靈活的 ASIC 也要便宜得多,這也是一般看不到靈活度介於中間產品的原因。

當然也有介於 GPU 和 ASIC 之間產品的特例,如 Baikal 礦機和 Google TPU,這些晶片可以在比 GPU 效能更好的同時上覆蓋靈活的應用。Baikal 的案例特別有趣,因為它已經足夠淘汰大量數位加密貨幣開採使用的基本相同的晶片—— GPU 。

由於晶片設計人員具有製造靈活的晶片的能力,無論是輕微靈活性還是高度靈活性,每一種靈活性都只需犧牲一點效能,這也讓 ASIC 的普及應用面臨障礙。

對於數位加密貨幣而言, ASIC 晶片真的重要嗎?

ASIC 在加密貨幣中應用的障礙

許多人對 ASIC 的悲觀態度持續了很長時間,並且也有足夠的理由。不過通用計算晶片像 CPU、 GPU 甚至 DRAM 為了滿足通用計算需求都不能真正發揮其計算效能,但通用的晶片如果只針對特定優化的演算法,其效能的潛能就可以發揮出來。

不過,絕大多數的 ASIC 抗性演算法都是由軟體工程師設計的,他們對定制硬體的局限性做出了假設,而這些假設往往是不正確的。很多演算法設計人員似乎都沒有意識到, ASIC 中可以將晶片的計算核心和儲存部分當作一個整體。

以 Equihash 為例,當 GPU 執行 Equihash 計算時,必須由片外記憶體將數據傳入計算核心進行操作,然後在將結果傳至片外記憶體。不過 Equihash 需要對數據進行的操作非常簡單,可以將計算核心和儲存合併在一起,這意味著可以在同一個地方進行大部分操作,大幅減少傳輸數據的損耗,並大大減少了傳輸的時間。可以看到,人們在過去的一年生產出了非常高效的 Equihash ASIC 。

因此當 Bitmain 為 Equihash 發布效能強大的 ASIC 時並不讓然感到意外。但我們內部的研究表明,Bitmain ASIC 的效能實際上低於我們研究結果的 5 到 10 倍,這其中可能有很多原因,但我們認為未來幾個月有功能更強大的 Equihash ASIC 推出是相當合理的。

另外,ethash(Ethereum 的演算法)有寬鬆的設計,也是迄今為止我們研究過的最抗 ASIC 的演算法,所以不像 Equihash 那樣可以輕鬆設計出 ethash ASIC ,從市場上的產品中也可以看到,許多人仍然可以很好地使用效能不那麼強的 GPU 。

需要指出的是,所有支持 ASIC 的人一直以來都低估了硬體工程師即使在預算有限的情況下也需要圍繞特定問題進行靈活性設計的難度。但最終會發現,對於任何演算法而言,定制硬體工程師總會能找到一個方法可以擊敗通用硬體。

ASIC 的 Hardfork 障礙

Equihash 是一個有三個參數的演算法,Zcash 挖礦是針對這些參數的特定選擇而出現,而任何簡單的 Hardfork 都可能改變這些參數中的一個或多個。 ASIC 能為 Equiahsh 提供一個基本的架構,能夠滿足任何硬分叉的參數需求。這意味著,基於這種靈活性演算法參數的調整不足以對晶片帶來挑戰, ASIC 相比 GPU 會有速度和效率的大幅提升。

當然, 很多人沒有意識到靈活的 ASIC 是可能的,並且期望使用小的硬分叉來破壞 ASIC 在網絡上價值。有時候小的硬分叉可能是足夠的,但正如演算法可能對 ASIC 有抗性一樣, ASIC 可能會成為硬分叉的抗性,特別是當更改較小時。

巨額回報下的秘密 ASIC

Monero(門羅幣)開發者致力於保持 PoW 演算法的通用結構,並且由於這一承諾,我們相信 Monero 礦工能夠以不到 5 倍的效能擊敗硬分叉。幾個月前,某集團使用秘密開發 ASIC 開採 Monero 被曝光。不過消息稱,自 2017 年初以來,他們一直在開發這些秘密 ASIC , 這些秘密 ASIC 的投資回報是讓該集團得到了足夠多的錢。

據估計, Monero 的秘密 ASIC 在被發現之前一年內幾乎佔據了 50%以上的哈希率,但沒有被人注意到。在此期間, Monero 的發行很大一部分集中在一個小團隊手中,51%的攻擊也可能隨時被執行。

Monero 的硬分叉似乎已經成功影響了 ASIC , ASIC 設計人員試圖在他們的 ASIC 中增加靈活性,現在 Monero 已經宣布每年兩次的 PoW 變更,未來可能會看到具有更大靈活性的秘密 ASIC 。由於 Monero 的區塊獎勵足夠高,即使 ASIC 只有 30%的機會存活在 PoW 硬分叉,但這可能也是值得的。

我的猜測是, Monero 礦工將要會建設計新的秘密 ASIC ,並且這些 ASIC 將更加靈活,遵循 Monero 每 6 個月推出的硬分叉。

其他的秘密 ASIC

目前已經有很多針對其他數位加密貨幣秘密 ASIC 的傳言。不過擁有秘密 ASIC 的人往往不會談論,截至 2018 年 3 月,我們已經聽說有專門針對 Equihash 和 Ethash 的秘密 ASIC 。我們相信,在 Bitmain Z9 發布之前,全部 3 個不同的組織正在 Zcash 上採用不同的 ASIC 進行挖礦。

由於礦工意支付數百萬美元為特別的數位加密貨幣設計產品,因此 即使是低等級的加密貨幣也有可能為有專用 ASIC ,為擁有者提供數百萬美元的利潤。因此,圍繞秘密採礦建立了一個非正式的地下工廠。保密也意味著它是斷開的,並且大部分是根據謠言和以前的關係來運作的。儘管如此,這是一個非常有利可圖的行業,即使發生了像 Vertcoin 硬分叉的事情,但秘密採礦者遭受的挫折與成功的回報相比顯得相形見絀。

有一點可以肯定,每一枚價值超過 2000 萬美元的幣都至少有一組秘密的 ASIC 正在上面開採,或者在幾個月內將有秘密的 ASIC 開採。檢測是否有秘密 ASIC 最簡單的方法是 GPU 的回報,但是隨著 ASIC 持續滲透到市場上的每一個幣種,這將不再是一個可靠的度量標準,因為不會有一個足夠大以維持 GPU 作為基準的礦場。

ASIC 遊戲已經成為如此競爭激烈的遊戲,因為回報足夠大。

ASIC 晶片不重要

大多數礦機新創公司似乎都非常注重晶片本身,不過從我們所看到的情況來看,該晶片實際上還不到整個故事的一半,但如果你擁有的是世界上最好的晶片,也不會成為一個有競爭力的製造商。

作為一名礦工,一天的目標是以盡可能少的錢做盡可能多的哈希, 更快和更節能的晶片意味著只需要在晶片上花費更少就可以獲得更多哈希率。但礦工不只是花錢在晶片和電力上, 還需要在 PCB、控制器、以太網、電源和電源管理、風扇、機箱、數據中心的貨架等方面花錢。

因此,晶片只是成功開采的一部分,如果沒有看到這一點可能會最終因為晶片而失去賺錢的機會。實際上,這也是導致 Butterfly Labs 失敗的原因之一他們設計了一款能產生數百瓦熱量的高效能晶片,相比而言 Bitmain 晶片的典型功率約為 6 瓦。但 Butterfly Labs 不得不與昂貴、尖端、不可靠的冷卻系統鬥爭,這使得他們的強大的晶片遲遲不能上市並且運營成本太高。

Bitmain 被低估

人們往往低估了 Bitmain(比特大陸),他們有最多的錢,因為規模經濟而占主導地位。當然,他們產品上市的時間最短、擁有加密貨幣晶片最好的晶片開發人員、他們已經在幾十個地方創新,從大多數人不知道的地方降低成本和提升效率,以上這些都讓他們佔據主導地位。因此,Bitmain 可以確保在每一次迭代中都是頂尖的。

另外,我覺得很多人低估 Bitmain 或者認為因為他們玩弄手段,認為他們不可能在不耍詐的情況下繼續下去。但事實並非如此。他們玩弄手段是因為他們可以在另一方面進行業務優化,並不受懲罰。他們所做的一切都是高度優化的。如果我們想了解挖礦,需要認識到今天大部分控制採礦的是一個令人印象深刻、技術精湛、精細化的實體。

結論

所有這一切都表明挖礦是對大型玩家來說的。花的錢越多才能擁有的更多的優勢,並且沒有一種簡單的方法來可以改變這個事實。至少在傳統的共識中,一個產生和控制大部分哈希率的大型實體似乎或多或少都是最終的勝者,並且最好的情況是有 2 或 3 個主要參與者處於相同的地位。

雖然這是不利於消息,但它不是比特幣或其他加密貨幣的世界末日。哈希率分散是一項很好的選擇,但也有很多其他激勵措施和機制可以使壟斷製造商保持步調一致。比特幣/ Segwit2x 情況就是一個很好的例子, 超過 80% 的哈希率公開支持啟動 Segwit2x,但整體動作失敗。

還有很多其他工具可供加密貨幣開發人員和社區使用,以應對惡意的哈希率,包括硬分叉和社區拆分。哈希率所有者知道這一點,因此他們小心翼翼地不做任何會引起反抗或威脅其健康利潤流量的事情。現在我們知道會有大量集中的哈希率,但我們仍然可以繼續作為開發人員和發明人研究即使哈希率匯集到少數幾個地方也是安全的結構和方案。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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