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AI芯片可按架构分为CPU、GPU、FPGA、ASIC，各架构的优缺点可参考以下文章：
CPU、GPU、FPGA、ASIC等AI芯片特性及对比
最近，新名词 DSA（Domain Specific Architecture，特定领域架构），可参考以下文章：
预见·第四代算力革命（一）：算力综述
预见·第四代算力革命（二）：三大主流计算平台CPU、GPU和DSA文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-528090.html
预见·第四代算力革命（三）：面向未来十年的新一代计算架构文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-528090.html
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参考资料有： [1] Figment Capital团队2023年4月博客 Accelerating Zero-Knowledge Proofs [2] Ulvetanna团队2023年5月博客 Poseidon Merkle Trees in Hardware [3] supranational2023年1月博客 Open VDF: Accelerating the Nova SNARK-based VDF 【采用ASIC加速Nova实现的VDF，开源代码见：https://github.com/supranational/minroot_hardware（V
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生成树：所有顶点均由边连接在一起，但不存在回路的图。 也就是两个条件，顶点条件和边数条件，顶点都要保持连通，边数达到最少，没有回路。 如右边的图，随便再加一条边就有回路了。 所有生成树都具有以下的共同特点： 生成树的顶点个数与图的顶点个数相同； 生
ASIC和FPGA选哪个好？ 两者的流程有什么区别？ FPGA有必要转ASIC设计吗？ 网上经常看到关于ASIC与FPGA...... FPGA(Field-Programmable Gate Array)，即现场可编程门阵列，是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC) 领域中的一种半定制电路而出现
LabVIEW使用DSA技术从X射线图像测量肺气容量 相衬X射线（PCX）成像技术利用相邻介质之间折射率的微小差异来增强传统X射线成像通常不可见的物体的边界。事实证明，这一进展在一系列生物医学和材料科学中非常有益于材料表征、疾病检测以及解剖形式和功能的研究，可以从
ASIC，全称Application-Specific Integrated Circuit，即 应用特定集成电路 。它是一种根据特定应用需求而设计和定制的集成电路。ASIC芯片由电子设计自动化软件（EDA）工具进行设计，采用定制的硅片制造工艺生产。 ASIC相对于通用的集成电路，具有更高的集成度、更低的功耗和更高的
OPENSSL_hexstr2buf_ex 将16禁止字符串填充到16进制buffer BIO_new_mem_buf 有用, 可以内存的内容转为bio, 不用非要落地为文件才能操作 将buffer中写的DSA param 载入到bio 从bio产生_evp_pkey_dsa 从 pkey产生 _evp_pkey_ctx1, 检查 _evp_pkey_ctx1的param 设置新的param, 和 _evp_pkey_dsa 一起, 产生新的_evp_pkey_ctx
开源工程包含的头文件类型是.inc, 要重命名为.h, 否则没有c++头文件语法提示 从数组中载入大数p,q,g 建立ossl_param, 设置参数的p,q,g 用参数初始化_evp_pkey_ctx, 得到_evp_pkey_dsa 打印_evp_pkey_dsa的共有数据(p,q,g …) + 参数
