又一公链采用Tensority算法

人工智能被称为世界三大尖端技术之一。近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用。常人眼中，人工智能与区块链本是八竿子打不着的事情，而现如今，二者在RRC项目中有机地结合在一起了！

RRC是一条基于PoW机制的公链，将收集个人PC或智能终端的闲置算力，并将算力应用到大数据计算、GPU渲染、科学计算等不同的应用场景中。它采用了一个去中心化的具有竞争关系的“市场经济”模式，由海量的、分散的个体，整合当前近70亿被浪费的计算终端资源，加以利用，分散的节点保证了绝对的安全性，同时竞争关系的“市场经济”也给用户带来更加低廉的使用成本。

日前获悉，去中心化全球算力平台RRC将Tensority加入其共识算法集。这是继比原链以后，又一条使用该算法的公链。

Tensority——

来自人工智能的强大算法！

为解决拜占庭问题，中本聪在比特币系统中引入竞争挖矿的机制。同时，为了保证最大可能的公平性，采用了基于哈希运算的PoW共识机制。PoW机制的核心在于强迫攻击者作出一定量的工作才能进行接下来的交互操作，这样无形中就给攻击者提高了攻击的成本，保证了区块链的绝对安全，当前RRC采用的正是PoW机制。当然PoW机制也有弊端，那就是巨大的硬件和能源消耗，特别是专用矿机，在被淘汰之后就变成了废铁。

但是，PoS和DPoS为了避免资源的浪费，直接采取抛弃计算的方式，通过持有证明和选举来进行共识，牺牲了一定准入性和去中心化。为解决PoW机制的资源浪费问题，比原链另辟蹊径，设计了人工智能友好型的共识算法Tensority。

Tensority是一种新型的PoW共识算法，将矩阵和张量计算融入到共识算法过程中，从而实现AI加速芯片可以参与区块链共识计算。

即便Tensority算法比比特币的SHA256算法要复杂，对于单次的计算过程需耗费更多的资源，但是可以通过难度值来调整计算的难度。同时Tensority共识算法的特色在于算法过程中穿插了很多的矩阵生成，矩阵变换，矩阵乘法等运算，而这些能力在人工智能加速中也会频繁使用，同理可得，支持矩阵运算的矿机可以用作人工智能的加速服务，以此来提升矿机的资源利用率。

可以这样说，Tensority真正解决了PoW机制的资源浪费问题，业内人士表示，比原链提出的新的PoW算法是中国在世界区块链舞台上真正从“0”到“1”的创新。

Tensority算法将加入RRC算法集，算力浪费？不存在的！

RRC采用了PoW机制，兼顾了安全性和去中心化。它通过 CSSP算力供应方平台，将海量的不可靠的计算节点的算力进行收集，当 CDSP 获得任务时，可通过RRMR 系统将复杂的计算任务分解为极为微小的计算单元，分发给每一个计算节点。PoW机制的ASIC算法必然会给海量闲置的算力带来巨大的资源消耗，相对于理想情况，用户获取RRC云计算需要付出更多的成本。

而比原链的Tensority可以说是一个人工智能友好型共识算法，它一方面对现有人工智能友好，另一方面采用人工智能运算过程当中最通用的矩阵运算，它可以充分利用RRC所收集的海量闲置算力。

据调研公司HIS Markit数据展示，全球目前有近70亿的计算终端资源正在被浪费，且这一数字依然以每年25%的速度在增长。Tensority算法将加入RRC算法集，在倡导环保，资源重复利用的今天，这本身就是一种巨大的进步！

既开源又节流，正向反馈良性发展！

Tensority的采用，人工智能运算充分利用RRC所收集的海量闲置算力。在整个过程中，人工智能可以推动算法运行速度得到明显提高，从而达到减少资源浪费的目的，同时降低算力成本，从而产生巨大的经济效益。

巨大的经济效益，也会继续推动人工智能的发展，加快人工智能的研究。同时也会反哺算力，促进全球算力的发展。可以说，这是一种正向反馈良性发展的过程。Tensority算力，给了RRC一个更加高效的发展方向，必然能提升RRC在算力市场的竞争能力，吸引更多用户的支持，给传统的云计算市场带来颠覆。