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幣界網(wǎng)報道：zkCuda將持續(xù)向高效、高擴(kuò)展性、高適配性的通用證明框架邁進(jìn)。原文作者：Zhiyong Fang近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)模型以驚人的速度實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。隨著模型能力的提升，其復(fù)雜性亦同步激增——當(dāng)今先進(jìn)模型往往包含數(shù)百萬乃至數(shù)十億參數(shù)。為應(yīng)對此等規(guī)模挑戰(zhàn)，多種零知識證明系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，這些系統(tǒng)始終致力于在證明時間、驗(yàn)證時間與證明大小三者間實(shí)現(xiàn)動態(tài)平衡?，F(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)數(shù)量往往以十億計，即便在不涉及任何密碼學(xué)處理的情況下，也已占用極高的內(nèi)存資源。而在零知識證明（Zero-Knowledge Proof, ZKP）的場景下，這一挑戰(zhàn)被進(jìn)一步放大。每一個浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)都必須被轉(zhuǎn)換為代數(shù)域中的元素，這一轉(zhuǎn)換過程本身會導(dǎo)致內(nèi)存占用增加約 5 至 10 倍。此外，為了在代數(shù)域中精確模擬浮點(diǎn)運(yùn)算，還需額外引入操作開銷，通常也在 5 倍左右。綜合來看，模型整體內(nèi)存需求可能提升至原始規(guī)模的 25 至 50 倍。例如，一個擁有 10 億個 32 位浮點(diǎn)參數(shù)的模型，僅存儲轉(zhuǎn)換后的參數(shù)就可能需要 100 至 200 GB 內(nèi)存。再考慮中間計算值與證明系統(tǒng)本身的開銷，整體內(nèi)存占用輕易突破 TB 級別。當(dāng)前主流的證明系統(tǒng)，如 Groth16 和 Plonk，在未經(jīng)優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)中，通常假設(shè)所有相關(guān)數(shù)據(jù)可同時加載至內(nèi)存中。這種假設(shè)雖然在技術(shù)上可行，但在實(shí)際硬件條件下極具挑戰(zhàn)性，極大限制了可用的證明計算資源。Polyhedra 推出的 zkCUDA 是一個面向高性能電路開發(fā)的零知識計算環(huán)境，專為提升證明生成效率而設(shè)計。zkCUDA 語言在語法和語義上與 CUDA 高度相似，底層以 Rust 實(shí)現(xiàn)，確保安全性與性能兼?zhèn)洹＝柚?zkCUDA，開發(fā)者可以快速構(gòu)建高性能 ZK 電路；高效調(diào)度并利用分布式硬件資源，如 GPU 或支持 MPI 的集群環(huán)境，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行計算。zkCUDA 支持對每個計算 kernel 進(jìn)行細(xì)粒度分析，并為其匹配最適合的零知識證明系統(tǒng)，如 GKR 和 Groth16，最大化發(fā)揮各類 ZK 協(xié)議的性能優(yōu)勢。它還能智能調(diào)度資源，實(shí)現(xiàn) CPU、GPU 和 FPGA 之間的異構(gòu)計算任務(wù)分發(fā)，顯著提升系統(tǒng)性能。zkCUDA 與 GKR 協(xié)議在架構(gòu)上高度契合，通過多項(xiàng)式承諾機(jī)制連接子計算內(nèi)核，確保系統(tǒng)完備性。GKR 允許將計算正確性的驗(yàn)證遞歸回溯至輸入，類似機(jī)器學(xué)習(xí)中的梯度反向傳播，提升跨內(nèi)核驗(yàn)證效率。目前，zkCuda 框架已完成初始開發(fā)并在多個場景測試成功。未來將引入內(nèi)存優(yōu)化調(diào)度與計算圖級優(yōu)化等技術(shù)，持續(xù)提升系統(tǒng)性能與適配靈活性，邁向高效、高擴(kuò)展性、高適配性的通用證明框架。