オリジナル | Odaily Planet Daily ( @OdailyChina )
著者｜あづま（ @azuma_eth ）
北京時間8月19日夜、 「VPU」チップ開発会社ファブリックは3300万ドルのシリーズA資金調達の完了を発表した。この資金調達ラウンドはブロックチェーンキャピタルと1kxが主導し、オフチェーンラボ（アービトラム）、ポリゴンが参加した。そしてマター・ラボ（ZKsync）。
Fabric の公式 Web サイトの情報と大手投資機関 Blockchain Capital の補足説明を総合すると、 Fabric は現在 60 名を超えるフルタイム従業員からなる質の高いチームを擁しており、その多くが暗号化分野の共同創設者および幹部です。 、プロセッサーまたは AI 開発で輝かしいキャリア経験をお持ちの方。たとえば、共同創設者兼 CEO の Michael Gao は、数学オリンピックのコンテストで優勝し、共同創設者兼副社長のSagar Reddy が投資したフォトニック AI スーパーコンピューティング会社を共同設立しました。AMD のシリコン グラフィックスに 30 年近く勤務しています。および Sun Microsystems は、世界初の 64 ビット マイクロプロセッサ AMD K 8 の開発に参加しており、副社長の Gilbert Hendry はコロンビア大学で電気工学の博士号を取得しており、Google と Meta でコンパイラとコンピュータ アーキテクチャ チームの構築に携わってきました。 …
ハードウェアのブレークスルーが方向性です
いわゆる「VPU」は実際には「Verifiable Processing Unit 」の略語で、平たく言えば、暗号化されたコンピューティング シナリオで使用される専用のハードウェア プロセッサです。
ゼロ知識証明 (ZK) と完全準同型暗号化 (FHE) の概念の探求における画期的な進歩により、暗号通貨業界は、一部のネイティブ シナリオ (ZK ロールアップなど) のコンピューティング処理で高いパフォーマンス、検証可能性、およびプライバシー保護特性を達成しました。しかし、仮想通貨業界以外の実際の商業シナリオでは、そのような概念を組み込んだコンピューティング処理ソリューションには依然として明らかな問題が存在します。第一に、速度が依然として遅すぎること、第二に、実行コストが高すぎることです。
ファブリック氏の見解では、これは仮想通貨テクノロジーが何十億ものユーザーにさらに普及し、元の世界の悪影響を取り除くことを妨げる客観的なボトルネックです。このボトルネックを打破し、暗号コンピューティングのパフォーマンスを根本的に向上させ、コストを削減したい場合、実現可能な道は 2 つあります。1 つは、暗号コンピューティングの理論的方向性でブレークスルーを継続するか、既存の理論をより効果的に実装することです。ハードウェア効率の向上において画期的な進歩が見られました。
理論的な革新と実践の観点から、暗号学者とソフトウェア エンジニアは ZK と FHE の理論的進歩領域を継続的に探索し、より効果的な理論的実装方法を模索してきました。過去 5 年間にわたり、理論上の画期的な進歩により、暗号コンピューティングのコストが桁違いに削減されてきました。
同時に、ハードウェアの指数関数的な可能性は、これほどの強度で調査されていません。 Fabric 氏の見解では、ハードウェア分野のブレークスルーは、過去数年間に理論上のブレークスルーが達成したのと同様の結果を今後数年間で達成する可能性が高いです。AIが GPU を爆発的に必要とするのと同じように、暗号コンピューティングにもハードウェアが爆発的に必要です。
なぜ VPU でなければならないのでしょうか?
VPU の必要性については、ファブリックの現在の資金調達ラウンドにおける主要投資家の 1 つであるブロックチェーン キャピタルが適切な説明をしてくれました。
Blockchain Capital は、ZK と FHE を高速化するためのソリューションは実際にたくさんあると述べました。比較的単純なアプローチは、GPU や FPGA などの既存のハードウェア プロセッサをより効率的に利用することです。しかし、問題は、GPU がもともとグラフィック処理と人工知能のために構築されたものであり、その設計には暗号計算のニーズとの重複が少なすぎるため、暗号計算を実行する際の GPU の算術論理ユニットの効率が非常に悪いということです。一方、FPGA 暗号化はプログラムでより効率的に実行できますが、GPU に比べて動作が遅すぎるため、サーバー セットアップに簡単に実装するにはプログラムがはるかに困難です。
もう 1 つのより効率的なアプローチは、ビットコイン マイニング用に作られた ASIC など、新しいカスタム ハードウェアを開発することです。では、なぜ ASIC を使用できないのでしょうか?これは、現在、新しい、より効率的な ZK プルーフ システムがほぼ数か月ごとにリリースされ、古いプルーフ システムを高速化するためにカスタマイズされた ASIC ハードウェアも数か月ごとに廃止されるためです。 2 ～ 3 か月しか使用できない ASIC をカスタマイズするのは絶対に望ましくありません。
したがって、ファブリックの場合、根本的な解決策は、既存のプロセッサのプログラマビリティとパフォーマンスの間のトレードオフを解消する新しい汎用プロセッサを設計することです。
Fabricの計画によれば、同社は今年後半に、 ASICのようなパフォーマンスを確保しながらGPUのようなプログラマビリティを実現できるVPUを正式に発売する予定だ。
VPU に似た汎用プロセッサの構築は、固定機能のみに焦点を当てた ASIC の構築よりも困難であることは言及する価値があります。汎用プロセッサでは、その機能を完全に実現するためにハードウェア アーキテクチャ チームとソフトウェア チームの間の緊密な協力が必要となるからです。回路設計は非常に複雑で、チップのシミュレーションからコンパイラの構築まで多くの開発作業が必要です。
このため、ファブリック氏は今回の資金調達ラウンドの完了後、新たな資金はVPUの構築だけでなく、関連するソフトウェアや暗号化アルゴリズムにも使用されると述べた。
夢: 暗号化コンピューティングの分野で NVIDIA になる
マーケティングの面では、 Fabric は NVIDIA を例として使用した、シンプルで効果的な宣伝モデルを採用しています。
AI エンジニアが GPU をプログラムできるようにするNVIDIAの GPU と CUDA ソフトウェア モデルが登場するまで、1930 年代に発明されたニューラル ネットワークは、現実世界での使用例が限られている (またはまったくない) 学術的な夢でした。しかし、過去 10 年間で、NVIDIA のハードウェアの進歩により AI 計算は 100 万倍の飛躍を可能にし、ChatGPT や Sora などの AI 製品を真に誰もが利用できるようになりました。
Fabric 氏の見解では、 VPU とその関連ソフトウェア ライブラリのリリースは、暗号化コンピューティングの分野で「NVIDIA on AI」と同様の爆発的な効果を引き起こし、想像を絶するスピードで暗号化コンピューティングの急速な開発と商用実装を促進すると考えています。
