Hablando de la historia de la optimización del rendimiento de ZK, en realidad es bastante embarazosa.
En estos años, la gran mayoría de las soluciones han estado haciendo lo mismo: insuflar energía a los viejos sistemas. O bien reescriben la lógica del código para exprimir un poco de eficiencia, o bien gastan dinero en hardware más potente. Suena bastante animado, ¿verdad? Pero en realidad, ¿qué pasa? Siguen atrapados en el mismo enfoque de una sola máquina.
¿Dónde está el verdadero avance? No se trata de hacer que una máquina funcione más rápido, sino de salir de este marco para pensar en los problemas. El límite de rendimiento no se puede romper simplemente apilando materiales, si la arquitectura y el enfoque no cambian, la optimización llegará a su fin.
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WalletInspector
· 12-01 09:45
La estructura no cambia, no importa cuánto te esfuerces, no sirve de nada, está dicho de forma contundente.
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DefiPlaybook
· 12-01 09:40
En pocas palabras, es cambiar la sopa pero no la medicina, estoy cansado de las optimizaciones de ZK de estos últimos años.
Sin cambiar la arquitectura, apilar hardware es el rendimiento de Schrödinger: parece que los datos son bonitos, pero en realidad no funcionan.
En esta ocasión, ciertamente alguien tiene que pensarlo bien, de lo contrario, siempre estaremos atrapados en el infierno de una sola máquina.
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MetaverseVagrant
· 12-01 09:35
Dicho de manera sencilla, es como estar dando vueltas en el mismo lugar, nadie se atreve a mover esa trampa.
Hablando de la historia de la optimización del rendimiento de ZK, en realidad es bastante embarazosa.
En estos años, la gran mayoría de las soluciones han estado haciendo lo mismo: insuflar energía a los viejos sistemas. O bien reescriben la lógica del código para exprimir un poco de eficiencia, o bien gastan dinero en hardware más potente. Suena bastante animado, ¿verdad? Pero en realidad, ¿qué pasa? Siguen atrapados en el mismo enfoque de una sola máquina.
¿Dónde está el verdadero avance? No se trata de hacer que una máquina funcione más rápido, sino de salir de este marco para pensar en los problemas. El límite de rendimiento no se puede romper simplemente apilando materiales, si la arquitectura y el enfoque no cambian, la optimización llegará a su fin.