长期以来，我们一直对 ASCI 抵抗持消极看法，亲自进入硬件界后的经历确切无疑地肯定了我们的立场。硬件是极其灵活的。通用的计算设备，如 CPU、GPU，甚至 DRAM 都对其真正潜力做出了实质性的妥协，这样才能适用于通用计算。在做基本的硬件开发时，大多数算法都可以通过拿掉所有的通用性，并专注于某一个特定目标，从而实现巨大的优化。
绝大多数的 ASIC 抵抗算法是由软件工程师设计的，他们对定制硬件的局限性做出了假设。可惜这些假设往往是错误的。
Equihash 该算法是一个内存依赖型算法，机器算力大小主要取决于拥有多少内存，是 Zcash 挖矿的算法 可能是最简单的目标，因为很多人对 equihash 算法都相当有信心，而且早在将近一年前我们就发过话，扬言我们知道如何做出高效能的 equihash 算法 ASIC 矿机。
关键是要对内存进行分类。很多算法设计人员似乎没有意识到，在 ASIC 芯片中可以整合其计算和存储部分。当一个 GPU 执行 equihash 计算时，必须由片外存储器将数据传入计算核心进行操作，然后将处理后的数据再一路发回到片外存储器。
对于 equihash 算法来说，操作需要的数据非常简单，所以你完全可以把内存和计算合并到一起，这意味着大部分操作可以在本地运行，大幅降低了来回移动数据所需的能耗，并可大量减少配置数据的时间。效率和速度因此得以显著提升。
不用说，当比特大陆发布了性能强大的针对 equihash 算法的 ASIC 矿机时，我们一点也不意外。比特大陆的这款 Z9 矿机实际上要与我们内部研究预测的数据低很多，大概低 5-10 倍。这当中可能有很多原因，但总的来说，我们完全有理由相信在接下来的几个月里将出现更强大的 equihash ASIC 矿机。
我们还针对
以太坊的算法 ethash 做了松散的设计。不可否认的是，ethash 不像 equihash 那样易于被 ASIC 所兼容，但是看看如今的市场就会知道，你仍然可以做出好产品来淘汰 GPU。Ethash 是我们迄今研究过的最具 ASIC 抵抗性的算法，其他大多数的算法都有一些捷径可以得到正确的哈希值，这些捷径甚至比使用 equihash 的捷径更厉害。
说到底，你会有能力创建性能超越通用硬件的定制硬件。我碰到的所有支持抗 ASIC 的人都始终大大地低估了硬件工程师在围绕特定问题进行设计时能够取得的灵活性，而且即使是在经费紧张的情况下也依然能达到这一点，所以我觉得有必要对此反复强调。对于任何算法，定制硬件工程师总能找到一个路径来击败通用硬件。这就是通用硬件最根本的先天不足。
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