比特幣挖礦——交易被驗證並添加到區塊鏈中——很大程度上依賴於專用積體電路 (ASIC)。
隨著加密貨幣格局的發展，比特幣礦工正在探索新的途徑。一些挖礦設置正在重新調整用途，以滿足對生成式人工智慧和大型語言模型 (LLM) 不斷增長的需求。這種轉變凸顯了不同計算領域的融合。
比特幣挖礦和人工智慧資料中心：兩種硬體方法的故事
比特幣挖礦在加密貨幣網路中起著至關重要的作用，涉及區塊鏈交易的驗證和添加。此過程在很大程度上依賴稱為專用積體電路 (ASIC) 的專用硬體。這些晶片經過精心設計，可以有效地執行複雜的數學計算，幫助礦工保護網路並賺取比特幣獎勵。
為了實現最高效率，ASIC 被部署在大型倉庫中，在提供負擔得起的能源的地區不斷嗡嗡作響。這些倉庫配備了強大的冷卻系統，以散發 ASIC 產生的巨大熱量。
與利用專用 ASIC 的比特幣挖礦相比，高效能運算 (HPC) 服務和人工智慧雲端中心採用更通用的硬體。這些中心利用強大的圖形處理單元 (GPU) 和張量處理單元 (TPU) 來處理各種運算任務。
雖然 AMD 和英特爾在 AI GPU 市場取得了長足的進步，但 Nvidia 仍然是主導力量。在專注於人工智慧的三大 GPU 中，Nvidia A100、RTX 4090 和 RTX A6000 處於領先地位。這些 GPU 專門針對 AI 工作負載進行了最佳化。
與僅限於單一功能的 ASIC 不同，GPU 和 TPU 可以靈活地適應各種人工智慧項目，包括訓練神經網路和執行複雜的模擬。 Nvidia 的 A100 GPU 被廣泛認為是 AI 任務的黃金標準，擁有可加速 AI 效能的 Ampere 架構和 Tensor Core。
另一方面，Nvidia RTX A6000 在頂級效能和成本效益之間實現了令人信服的平衡，可滿足更廣泛的應用需求。
儘管比特幣 (BTC) 挖礦和人工智慧資料中心的硬體方法截然不同，但它們在基礎設施和營運要求方面有一些共同點。這種重疊自然導致了兩個行業之間的互動。
比特幣挖礦和人工智慧資料中心都需要大量的電力供應、先進的冷卻系統和高速網路連線。此外，這些業務經常尋求靠近可靠且具有成本效益的能源來源的策略位置。
主要差異在於各自硬體配置所提供的彈性。雖然 ASIC 專注於比特幣挖掘，並且只能重新用於挖掘其他山寨幣，但人工智慧資料中心的適應性使它們能夠無縫地轉向不同的計算任務。
這種多功能性使人工智慧資料中心能夠快速適應不斷變化的市場需求。最終，這些資料中心的不同目標進一步將它們分開。
比特幣挖礦從根本上來說是為了保護加密貨幣網路並從新比特幣的生成中獲得獎勵，而人工智慧資料中心則優先考慮突破機器學習的界限，並為企業和研究人員提供基於雲的人工智慧服務。
當比特幣礦工不知疲倦地執行無休止的哈希值來維護網路時，人工智慧中心會努力處理和分析大量數據，促進跨多個領域的創新。
有趣的是，一些比特幣挖礦公司現在正在涉足 HPC 和人工智慧服務領域。這一轉變是由其現有基礎設施的兼容性和新收入來源的潛力所推動的。
最近的比特幣減半事件將每個區塊的挖礦獎勵從 6.25 BTC 減少到 3.125 BTC，隨著公司尋求比特幣挖礦以外的業務多元化，進一步加速了這一轉變。
以上是仔細觀察比特幣礦場和人工智慧託管中心之間看不見的協同作用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
