ICE:PlatON CIO唐虹刚:从计算平台的发展看万物智能隐私计算时代的到来_人工智能软件

编者按:在过往百年的信息技术发展过程中,人类一直在追求计算和算力的发展,终极追求始终朝向智能化的方向在演进。随着人类社会全数字化时代的即将到来,数据的地位和重要性正在不断上升。在计算平台发展方面,也开始逐步从以计算为中心转变为数据及其隐私安全为中心,在这个趋势下,未来的下一代计算平台会呈现出怎样的特征?今天我们特别邀请到PlatON首席投资官唐虹刚先生,以他20余年在计算平台和系统架构方面的经验,从计算平台的历史发展、数据管理的迫切需求、量子计算的现实威胁等方面,来为我们推演下一代计算平台所应该具有的特征。一、计算平台三大阶段

回顾计算机的发展历史,计算需求的变化导致计算性能的变革,每次变革都是一次突破,新一代的计算平台也随之出现,而新的计算平台又构建了新的操作系统与生态体系,最终引领一次新的计算革命。

Elon Musk再次冻结疑似加密欺诈推特账户“@ExplainThisBob”:金色财经报道,Elon Musk在社交媒体发现推特账户@ExplainThisBob再次活跃后回复称“这肯定看起来是一个加密欺诈账户,如果是这样,它将被冻结”,随后该账号显示已被冻结。历史信息显示,推特早在2022年就曾冻结账户“@ExplainThisBob”,当时Elon Musk尚未收购推特,网友评论马斯克,称推特正在关停“good bots(好的机器人)”标签,虽然ExplainThisBob的账号被冻结,但那些垃圾信息和虚假账号大军仍然自由地活跃着。马斯克叹气回复该评论,表露其出对于放弃收购推特以及反诉推特的态度。[2023/6/18 21:45:39]

计算平台的发展历史经历了三大阶段这些硬件软件平台称为计算平台。计算平台是计算机系统硬件与软件的设计和开发的基础,具有一定的标准性和公开性,同时也决定了该计算机系统的硬件与软件的性能。硬件的基础是硬件处理器,软件的基础是操作系统。总体来说,计算平台经历了几个阶段,PC+互联网阶段,移动互联网阶段,人工智能阶段。从早期的X86+Windows和Linux,到以ARM为主的移动计算平台Android+IOS,再到现在的人工智能,涌现了很多人工智能加速硬件平台和软件平台,如TPU、Cambrican、NV、Tensorflow、PyTorch等。Intel率先在1978年推出x86指令集及8086CPU芯片,解决了通用计算的需求,随后IntelCPU成为PC标准配置,X86随之成为PC标准平台,也成为历来最成功的计算平台架构。同时代的AMD也紧跟X86的大船成为通用处理器市场老二。但是当年的Intel/AMD们忽视了低功耗处理器的技术,导致其错过了捞金如潮的移动互联网时代。ARM最早在1990年设计出基于RISC的指令集,解决了低功耗计算的需求,随着移动互联网的快速发展,ARM终于等到了辉煌的移动互联网时代机遇,处理器业务也得到了飞速的发展和和丰厚的回报。近年来随着深度学习为代表的人工智能技术逐渐成熟并在大量业务场景中的使用落地,谷歌等企业发布了TPU为代表的专用加速硬件,以海量数据计算为代表的人工智能时代到来。中科院背景的寒武纪也近期推出了强大的智能加速芯片。阿里华为等互联网巨头也自然不会错过这个巨大的机会,相继推出智能加速芯片。二、数据管理的迫切需求

PlatON新版本哥白尼(Copernicus)将全面兼容以太坊生态:金色财经消息,10月19日,据PlatON内部人士透露,PlatON新版本哥白尼(Copernicus)将全面兼容以太坊生态,实现PlatON和以太坊平台的无缝衔接。近期,新版本哥白尼(Copernicus)将启动测试网,并将在11月初更新到主网。[2021/10/19 20:39:53]

同时近年来区块链、物联网、量子计算等技术快速的发展,让世界各国同时对数据全性和隐私性的重视提高到了前所未有的高度,这都对数据安全及数据隐私保护都提出了更多更高的要求。我们不禁要问,现有的计算平台是否完全适用于新的要求?说一个我身边的真实故事,我的一个朋友早些年在某大型国家电信企业工作。服务器是该企业的重要核心生存资料,有一段时间老板指派他每天上报机房的空调温度。有一天报告后,老板奇怪地问,我们楼顶那两台空调不都已经坏了吗?怎么还有温度呢?这足以说明在现有的技术机制下,数据的有效性是处于动态变化中的,需要耗费大量时间精力来进行管理。近期肆虐全国的新冠病,也暴露大量的数据管理问题,如抗疫物资管理的透明度,疫情数据实时协同等,这些问题随着大量的物联网设备的广泛采用,和社会的快速发展将会越发严峻。近期国家强调区块链在技术上的战略意义,区块链跟物联网的结合也必将成为一个极具潜力的方向。通过将物联网与区块链的技术进行整合,可以有效地对数据进行管理,并杜绝数据的篡改,改善提高共享协同效率,同时保证数据的可靠性和真实性。

PlatON2.0白皮书披露隐私计算网络Metis,创造安全的隐私计算范式:9月18日消息,近日,隐私AI计算网络PlatON在其社交平台发布了PlatON 2.0 白皮书第三部分的详细内容,进一步披露PlatON2.0的整体技术架构.

据了解,PlatON 2.0的隐私AI计算网络是以人工智能与隐私计算技术为核心的隐私保护解决方案,本次披露了其分三层的技术架构方案,分别是Layer1共识层、Layer2隐私计算网络Metis、Layer3 AI代理自治网络Horae 。三层架构的设计,旨在以去中心化方式聚集隐私AI计算所需的数据、算法和算力,创造安全的隐私AI计算范式。[2021/9/18 23:35:08]

计算平台的发展从以计算为中心转为以数据及安全隐私为中心三、来自量子计算的威胁

IOST与Play2Earn项目Zodium达成合作,扩张NFT生态版块:据官方消息,2021年9月13日,IOST宣布与Play2Earn项目Zodium达成合作。

据悉,Zodium结合了NFT+游戏,是典型的链上Play-2-Earn项目。Zodium的首个产品将于2021年第3季度末上线,玩家可在参与游戏时收集、交易、升级、创建生肖角色,实现娱乐、收益两不误。Zodium计划于2022年第3季度推出有关“12 KINDs”的动漫,并将业务扩大至游戏、商品、商店、主题公园等领域。

Zodium由制作公司IDOU Inc创建。IDOU Inc由LINE-FRIENDs的前联合创始人创办。[2021/9/14 23:24:14]

近年来量子计算快速发展,使大家对传统加密技术的安全性产生了非常大的质疑。比如基于质因子分解RSA在量子计算机面前面临着巨大的安全风险。

动态 | 分布式浏览器Brave在日本Google Play排名上升:根据Reddit9月8日的一篇文章,分布式浏览器Brave在日本Google Play的排名首次超越Firefox、Opera和Chrome等竞争对手。Google Play的最新排名数据显示,Brave名列第10位,而最接近其排名的竞争对手Firefox位于第14位。[2019/9/10]

量子计算对密码算法的安全威胁一览目前量子计算对密码算法的攻击主要有Shor算法和Grover算法。Shor算法主要针对公钥密码算法进行,简单说就是可以通过公钥可以求私钥,对公钥算法的威胁很大;Grover算法针对的是对称密码算法,可以减少穷举攻击的复杂度,但是对称密码将密钥加倍后在量子计算条件下仍然是安全的。密码学界很早就在研究可以抵抗量子计算机攻击的密码算法,最早可以追溯到上世纪70年代年的McEliece加密、Merkle哈希等。但是当时量子计算威胁并不明显,而近年来威胁显著提升之后密码学界才提出了后量子概念。美国国家标准技术研究所(NIST)早在2012年启动了后量子密码的研究工作。实现后量子密码算法主要有以下4种:第一,基于哈希;第二,基于编码,主要用于构造加密算法;第三,基于多变量,主要用于构造数字签名、加密、密钥交换等;第四,基于格,主要用于构造加密、数字签名、密钥交换,以及众多高级密码学应用。其中格计算又称为密码学的圣杯,其潜力是非常巨大。但是格计算的计算复杂度超高,相关标准还在制定中,目前在工业界并未广泛采用。另外,在保障数据隐私安全的技术方面,INTEL提出硬件安全屋方案SGX,但是目前已有多种有效的攻击方法针对该方案,所以并不能达到后量子加密算法一样安全可靠。四、LatticeX计算平台应运而生

针对上述三方面要求,我们提出了我们自己的解决方案和计算平台。万物智能隐私计算时代到来,我们将物联网技术、人工智能技术、密码学技术、区块链技术紧密的结合,形成新一代的计算平台LatticeX。LatticeX平台将更多地沿着格计算后量子技术路径发展演进,同时结合硬件加速技术。LatticeX将满足万物互联在去中心化环境中,进行抗量子攻击,保障隐私的超大算力/超大带宽要求的海量大数据计算以及人工智能计算。同时我们也在致力于开发相应的分布式异构的硬件加速器产品LatticeXPPU(PrivacyProcessUnit)。在PPU中我们将创新性地支持多种后量子密码算法,并使其与深度学习紧密整合,实现在全密文下的深度学习推理和训练,彻底杜绝安全屋方案存在的各种安全威胁。同时我们支持千G级别的光接口,实现对大通讯量的实时安全多方计算的支持。

LatticeX计算平台架构本文作者:

唐虹刚PlatON首席投资官曾任摩托罗拉系统架构师、百度系统架构师、阿里巴巴投资系统架构师及投资总监,在计算平台和系统架构方面拥有深厚的技术积累以及对行业发展的敏锐洞察。在阿里巴巴期间主导了对商汤、寒武纪等人工智能独角兽的投资,并拥有20余项中外授权的发明专利。

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

区块博客

[0:15ms0-3:250ms