В закладки на выходные - 67 ключевых статей и "белых бумаг" сформировавших Blockchain, криптовалюты и вот это все — начиная с 1980х годов! https://medium.com/founder-playbook/67-blockchain-articles-whitepapers-that-shaped-crypto-into-what-it-is-today-c538facfceb9 #blockchain #bitcoin #crypto #weekend #reading
Medium
67 Blockchain Articles & Whitepapers that Shaped Crypto into What it is Today
With all of the noise surrounding bitcoin and its underlying technology, blockchain, it’s often difficult to separate real blockchain…
Про специализированные чипы - пара новостей от MIT с разницей в один день (оба проекта, отмечу, аспирантские!):
1. Энерго-эффективное шифрование для интернета вещей. Шифрование в сетях общего пользование становится нормой, но обработка информации, в основном, делается на софтверном уровне. Это не очень хорошо подходит для задач IoT с повсеместными вычислениями, сенсорами в полях, зданиях и т.п., так как нужно экономить энергию, хотя шифровать информацию по-прежнему надо.
Исследователи MIT спроектировали новый специализированный чип для работы с публичными ключами на аппаратном уровне, потребляющий в 400 раз меньше энергии по сравнению с софтверной реализацией, в 10 раз меньше памяти и работающий в 500 раз быстрее. http://news.mit.edu/2018/energy-efficient-encryption-internet-of-things-0213
p.s. Тут нельзя не вспомнить анекдот про букву S (Security) в слове IoT. Дешевое шифрование для интернета вещей — это хорошо.
2. Энерго-эффективное вычисление алгоритмов на нейронных сетях. Второе исследование - в похожем русле, но с другим акцентом. Решаемая задача - сделать рассчет нейронных сетей достаточно эффективным, чтобы это можно было делать на мобильных устройствах, не опасаясь сожрать всю батарейку. (На всякий случай, ребята из MIT — не единственные, кто об этом думает. Я уже писал о подобных проектах от крупных компаний.)
Основная идея — сделать на аппаратном уровне распараллеленную операцию скалярного умножения векторов (фактически, операцию свертки, как основную в расчете тензоров), снижая тем самым перегон данных между памятью и процессором. В результате - существенное ускорение (в 5-7 раз) и снижение энергопотребления (на 94-95%).
http://news.mit.edu/2018/chip-neural-networks-battery-powered-devices-0214
#ai #crypto #chip #hardware #energy
1. Энерго-эффективное шифрование для интернета вещей. Шифрование в сетях общего пользование становится нормой, но обработка информации, в основном, делается на софтверном уровне. Это не очень хорошо подходит для задач IoT с повсеместными вычислениями, сенсорами в полях, зданиях и т.п., так как нужно экономить энергию, хотя шифровать информацию по-прежнему надо.
Исследователи MIT спроектировали новый специализированный чип для работы с публичными ключами на аппаратном уровне, потребляющий в 400 раз меньше энергии по сравнению с софтверной реализацией, в 10 раз меньше памяти и работающий в 500 раз быстрее. http://news.mit.edu/2018/energy-efficient-encryption-internet-of-things-0213
p.s. Тут нельзя не вспомнить анекдот про букву S (Security) в слове IoT. Дешевое шифрование для интернета вещей — это хорошо.
2. Энерго-эффективное вычисление алгоритмов на нейронных сетях. Второе исследование - в похожем русле, но с другим акцентом. Решаемая задача - сделать рассчет нейронных сетей достаточно эффективным, чтобы это можно было делать на мобильных устройствах, не опасаясь сожрать всю батарейку. (На всякий случай, ребята из MIT — не единственные, кто об этом думает. Я уже писал о подобных проектах от крупных компаний.)
Основная идея — сделать на аппаратном уровне распараллеленную операцию скалярного умножения векторов (фактически, операцию свертки, как основную в расчете тензоров), снижая тем самым перегон данных между памятью и процессором. В результате - существенное ускорение (в 5-7 раз) и снижение энергопотребления (на 94-95%).
http://news.mit.edu/2018/chip-neural-networks-battery-powered-devices-0214
#ai #crypto #chip #hardware #energy
MIT News
Energy-efficient encryption for the internet of things
A special-purpose chip hardwired to implement elliptic-curve cryptography in general and the datagram transport layer security protocol in particular reduces power consumption by 99.75 percent and increases speed 500-fold, to help enable the internet of things.