Autor: Nickqiao & Wuyue, Geek Web3

Im April dieses Jahres besuchte Vitalik den Hong Kong Blockchain Summit und hielt eine Rede mit dem Titel „Reaching the Limits of Protocol Design“, in der er noch einmal das Potenzial von ZK-SNARKs in der Ethereum Danksharding-Roadmap erwähnte und sich auf den ASIC-Chip freute ist eine große Hilfe für die ZK-Beschleunigung.

Zuvor wies Zhang Ye, Mitschöpfer von Scroll, auch darauf hin, dass der Anwendungsbereich von ZK in traditionellen Bereichen größer sein könnte als der in Web3. Trusted Computing, Datenbanken, überprüfbare Hardware, Content-Anti-Counterfeiting und ZKML sowie andere Bereiche haben eine große Nachfrage nach ZK Wenn ZK beweist, dass die Echtzeitgenerierung implementiert werden kann, wird erwartet, dass sowohl Web3 als auch traditionelle Branchen einen Paradigmenwechsel einleiten. Aus der Sicht der Effizienz und der wirtschaftlichen Kosten ist dies jedoch noch weit von einer groß angelegten Einführung entfernt von ZK.

Tatsächlich haben die führenden Risikokapitalinstitute a16z und Paradigm bereits im Jahr 2022 öffentlich Berichte veröffentlicht, in denen sie deutlich ihren Schwerpunkt auf die Hardwarebeschleunigung von ZK zum Ausdruck brachten. Paradigm behauptete sogar, dass die Einnahmen der ZK-Miner in Zukunft mit denen von Bitcoin- oder Ethereum-Minern vergleichbar sein könnten , basierend auf GPU- und FPGA- und ASIC-Hardwarebeschleunigungslösungen, werden einen riesigen Marktraum haben. Seitdem ist die Hardwarebeschleunigung mit der Popularität von Mainstream-ZK-Rollups wie Scroll und Starknet zu einem heißen Konzept auf dem Markt geworden. Diese Popularität hat zugenommen, da Projekte wie Cysic kurz vor der Markteinführung stehen.

Wir haben Grund zu der Annahme, dass das SaaS-Modell, das durch ZK-Mining-Pools und Echtzeit-ZKP generiert wird, aufgrund der enormen Nachfrage nach ZK eine neue Industriekette eröffnen kann. Auf diesem neuen Kontinent mit großem Potenzial genießt ZK-Hardware starke Unterstützung -Mover-Vorteile Es ist durchaus möglich, dass Hersteller zur nächsten Generation von Bitmain werden und den fruchtbaren Boden für die Hardwarebeschleunigung erobern.

Im Bereich der Hardwarebeschleunigung ist Cysic möglicherweise eines der am meisten beobachteten Teams. Das Team hat wichtige Auszeichnungen von der bekannten ZKP-Technologiewettbewerbsplattform ZPrize gewonnen und wird im Jahr 2023 als Mentor für ZPrize fungieren Seite Der ZK-Mining-Pool und die ToC-ZK-Depin-Hardware haben die Aufmerksamkeit von Top-VCs wie Polychain, ABCDE, OKX Ventures und Hashkey auf sich gezogen und eine groß angelegte Finanzierung in Höhe von insgesamt fast 20 Millionen US-Dollar abgeschlossen.

Da das Cysic-Testnetz Ende Juli online gehen und sein ZK-Mining-Pool eröffnet werden soll, werden die Diskussionen über Cysic in großen Communities immer hitziger. Dieser Artikel soll dazu führen, dass mehr Menschen die Produktprinzipien und das Geschäftsmodell von Cysic verstehen , und haben Sie ein Verständnis für ZK Eine einfache Popularisierung von Hardwarebeschleunigungsprinzipien. Im Folgenden fassen wir das relevante Wissen über Cysic kurz zusammen, um mehr Menschen dabei zu helfen, ihre Verständnisschwelle zu senken.

Verstehen Sie das ZK-Proof-System anhand des Workflows

Das ZK-Proof-System ist eigentlich sehr komplex, aber wenn Sie ein einfaches Verständnis seiner allgemeinen Struktur haben möchten, kann es aus der Perspektive der Funktionen und des Arbeitsablaufs aufgeschlüsselt werden. Für ein System, das gewöhnliches Rechnen in ZK umwandelt, lässt sich sein Kernprozess wie folgt zusammenfassen:

Zuerst müssen wir über das Frontend mit dem ZK-System interagieren und den zu prüfenden Inhalt übermitteln. Das Frontend konvertiert das Format des Inhalts, um die Verarbeitung durch das ZK-Proof-System zu erleichtern. Anschließend generiert das System ZK Proof über ein bestimmtes Proofsystem oder Framework (wie Halo2, Plonk usw.). Dieser Prozess kann in die folgenden Schritte unterteilt werden:

1. Problemstellung: Zuerst müssen wir festlegen, was bewiesen werden soll. Beispielsweise erklärt der Prüfer, dass er bestimmte Daten beherrscht/kennt: „Ich kenne eine Lösung N der Gleichung F(x)=w“, möchte aber nicht, dass andere den Wert von N sehen.

2. Arithmetik und CSP: Nachdem der Prüfer den zu beweisenden Inhalt übermittelt hat, erstellt das System ein spezielles mathematisches Modell/Programm, um den zu beweisenden Inhalt äquivalent auszudrücken, und führt dann eine Formatkonvertierung durch, um die Verarbeitung durch das geprüfte System zu erleichtern. Insbesondere wird die oben genannte Aussage „Ich kenne eine Lösung N der Gleichung F(x)=w“ von der ursprünglichen mathematischen Gleichung in die Form einer Logikgatterschaltung und eines Polynoms umgewandelt.

3. Anschließend wählt das System ein geeignetes Beweissystem wie Halo, Plonk usw. aus und kompiliert den in den vorherigen Schritten generierten Inhalt in ein verwendbares ZKP-Programm. Der Prüfer erstellt mithilfe des ZKP-Programms einen Beweis und übermittelt ihn dem Prüfer zur Überprüfung.

ZK-Systeme wie zkEVM, die häufig in der zweiten Schicht von Ethereum eingesetzt werden, kompilieren im Wesentlichen den Smart Contract in den zugrunde liegenden Operationscode von EVM und konvertieren dann das Format jedes Operationscodes in die Form von Logikgatterschaltungen/Polynomeinschränkungen. , und dann zur weiteren Verarbeitung an das Backend-ZK-Proof-System übergeben.

Es ist erwähnenswert, dass die derzeit in der Blockchain weit verbreitete ZKP-Technologielösung hauptsächlich ZK-SNARK (Zero-Knowledge Concise Non-Interactive Knowledge Argument) ist und ZK Rollup hauptsächlich die Einfachheit von SNARK anstelle von Zero-Knowledge-Sex nutzt. Einfachheit bedeutet, dass ZKP sehr wenig Platz einnimmt, eine große Menge an Inhalten in ein paar hundert Bytes komprimieren kann und die Überprüfungskosten sehr niedrig sind.

Auf diese Weise ist die Arbeitsbelastung zwischen Prover und Verifier asymmetrisch. Die Kosten für die Generierung von ZKP für Prover sind sehr gering, solange diese Asymmetrie im „einzelnen Prover“ gut ausgenutzt wird Verifier „Die Verwendung von ZK in diesem Szenario kann die Gesamtkosten auf die Seite des Prüfers konzentrieren, wodurch die Kosten des Verifiers erheblich gesenkt werden. Dieses Modell ist äußerst vorteilhaft für die dezentrale Verifizierung, und das ist die Idee der zweiten Schicht von Ethereum.“

Dieses Modell der Weitergabe der Verifizierungskosten an die ZK-Generierungsseite ist jedoch kein Allheilmittel. Für die ZK-Rollup-Projektseite werden die hohen Kosten für die ZKP-Generierung letztendlich an UX und die Bearbeitungsgebühren weitergegeben, was nicht förderlich ist Entwicklung von ZK Rollup. Langfristige Entwicklung.

Auch wenn ZK häufig in vertrauenswürdigen und dezentralen Verifizierungsszenarien eingesetzt wird, ist es aufgrund des Engpasses bei der Generierungszeit begrenzt. Weder zkEVM noch zkVM oder ZK Rollup und ZK Bridge verfügen derzeit über die Kapazität zur Skalierung.

Als Reaktion darauf sind ZK-Beschleunigungsprojekte entstanden, die von Cysic, Ingonyama, Irreducible usw. vertreten werden und versuchen, die Kosten der ZKP-Erzeugung aus verschiedenen Richtungen zu senken. Im Folgenden stellen wir kurz die wichtigsten Overhead- und Beschleunigungsmethoden der ZKP-Erzeugung aus technischer Sicht vor und erklären, warum Cysic ein enormes Potenzial in der ZK-Beschleunigungsstrecke hat.

Betriebsaufwand: MSM und NTT

Viele Menschen wissen, dass die Erstellung von Beweisen mit dem Prover von ZKP sehr zeitaufwändig ist. Im ZK-SNARK-Protokoll kommt es oft vor, dass der Verifizierer nur eine Sekunde braucht, um den Beweis zu verifizieren, die Generierung des Beweises jedoch einen halben oder sogar einen Tag dauern kann. Um ZKP-Beweisberechnungen effizient nutzen zu können, ist es notwendig, das Berechnungsformat von einem klassischen Programm auf ein ZK-freundliches umzustellen.

Derzeit gibt es zwei Möglichkeiten, dies zu tun: Eine besteht darin, die Schaltung mithilfe eines Proof-System-Frameworks wie Halo2 zu schreiben. Die andere besteht darin, eine domänenspezifische Sprache (DSL) wie Cairo oder Circom zu verwenden, um die Berechnung in sie umzuwandeln ein Zwischenausdrucksformular zur späteren Einreichung beim Zertifizierungssystem. Das Beweissystem generiert einen ZK-Beweis basierend auf der geschriebenen Schaltung oder dem von DSL kompilierten Zwischenausdruck.

Je komplexer die Programmoperation, desto länger dauert die Beweiserstellung. Darüber hinaus sind einige Vorgänge von Natur aus ZK-unfreundlich und ihre Implementierung erfordert zusätzlichen Aufwand. Beispielsweise sind SHA- oder Keccak-Hash-Funktionen ZKP-unfreundlich und die Verwendung dieser Funktionen führt zu längeren Beweiserstellungszeiten. Und selbst sehr kostengünstige Operationen auf klassischen Computern können ZKP-unfreundlich sein.

Abgesehen von den unfreundlichen Rechenaufgaben von ZK sind die Engpässe im Wesentlichen ähnlich, obwohl der ZK-Beweiserstellungsprozess je nach ausgewähltem Beweissystem variieren kann. Bei der Generierung von ZK-Beweisen gibt es zwei Rechenaufgaben, die die meisten Rechenressourcen verbrauchen: MSM (Multi-Scalar Multiplication) und NTT (Number Theoretic Transform). Diese beiden Rechenaufgaben können je nach Verpflichtungsschema des ZKP und spezifischer Implementierung 80–95 % der Beweiserstellungszeit ausmachen.

MSM verarbeitet hauptsächlich multiskalare Multiplikationen auf elliptischen Kurven, während NTT eine FFT (Fast Fourier Transform) auf einem endlichen Feld ist, die zur Beschleunigung der Verarbeitung der Polynommultiplikation verwendet wird. Die Verwendung unterschiedlicher Lösungskombinationen führt zu unterschiedlichen FFT/MSM-Lastverhältnissen.

Nehmen wir als Beispiel Stark: Sein PCS (Polynomial Commitment Scheme) verwendet FRI, ein Hash-basiertes Commitment, anstelle der von KZG oder IPA verwendeten elliptischen Kurve, sodass überhaupt keine MSM-Berechnung erfolgt. Je höher die Tabelle ist, desto mehr FFT-Operationen sind erforderlich, und je niedriger die Tabelle ist, desto mehr MSM-Operationen sind erforderlich.

Optimierung

Da MSM-Operationen einen vorhersehbaren Speicherzugriff erfordern, erfordern sie, obwohl sie massiv parallelisiert werden können, eine große Menge an Speicherressourcen. Darüber hinaus weist MSM auch Probleme bei der Skalierbarkeit auf und kann selbst bei Parallelisierung langsam sein. Obwohl MSM auf Hardware beschleunigt werden kann, erfordern sie daher enorme Speicher- und parallele Rechenressourcen.

NTT beinhaltet häufig einen wahlfreien Speicherzugriff, was die Handhabung in einer verteilten Infrastruktur schwierig macht. Dies liegt an den Eigenschaften des wahlfreien Zugriffs von NTT. Wenn es in einer verteilten Umgebung ausgeführt wird, muss es zwangsläufig auf andere Knoten zugreifen. Sobald eine Netzwerkinteraktion involviert ist, wird die Leistung erheblich sinken.

Daher stellen der Zugriff auf Speicherdaten und die Datenbewegung einen großen Engpass dar, der die Parallelisierung und Beschleunigung von NTT-Vorgängen einschränkt. Ein Großteil der Arbeit von NTT konzentriert sich auf die Verwaltung der Interaktion von Berechnungen mit dem Speicher.

Tatsächlich besteht der einfachste Weg, den Effizienzengpass von MSM und NTT zu beheben, darin, diese Vorgänge vollständig zu eliminieren. Einige neu vorgeschlagene Algorithmen wie Hyperplonk modifizieren Plonk, um die NTT-Operation zu eliminieren. Dies erleichtert die Beschleunigung von Hyperplonk, führt jedoch zu neuen Engpässen, beispielsweise dem rechenintensiven Sumcheck-Protokoll. Es gibt auch den STARK-Algorithmus, der kein MSM erfordert, dessen FRI-Protokoll jedoch viele Hash-Berechnungen einführt.

ZK-Hardwarebeschleunigung und das ultimative Ziel von Cysic

Während die Optimierung auf Software- und Algorithmusebene wichtig und wertvoll ist, gibt es klare Einschränkungen. Um die Erzeugungseffizienz von ZKP vollständig zu optimieren, muss Hardwarebeschleunigung eingesetzt werden, genau wie ASIC und GPU letztendlich den BTC- und ETH-Mining-Markt dominieren.

Die Frage ist also: Was ist die beste Hardware, um die ZKP-Generierung zu beschleunigen? Derzeit gibt es eine Vielzahl von Hardware, die ZK-Beschleunigung implementieren kann, wie z. B. GPU, FPGA oder ASIC. Natürlich hat jede ihre eigenen Vor- und Nachteile.

Wir können diese Arten von Hardware vergleichen:

Zunächst veranschaulichen wir anhand eines einfachen Beispiels die Unterschiede auf der Entwicklungsebene. Jetzt wollen wir zum Beispiel eine einfache parallele Multiplikation implementieren:

• Auf der GPU können wir mithilfe der vom CUDA SDK bereitgestellten API so entwickeln, als würden wir nativen Code schreiben, um parallele Rechenfunktionen zu erhalten.

• Auf FPGA müssen wir die Hardwarebeschreibungssprache neu erlernen und diese Sprache verwenden, um Verbindungen auf Hardwareebene zu steuern und parallele Algorithmen zu implementieren.

• Bei ASICs wird die Anschlussanordnung der Transistoren während der Chip-Designphase direkt auf Hardwareebene festgelegt und kann später nicht mehr geändert werden.

Jede dieser Optionen hat ihre eigenen Vor- und Nachteile und eignet sich für unterschiedliche Entwicklungsstadien des ZK-Gleises. Cysic ist bestrebt, die ultimative Lösung für die ZK-Hardwarebeschleunigung zu werden. Die schrittweise Strategie lautet:

1. Entwickeln Sie ein GPU-basiertes SDK, um Lösungen für ZK-Anwendungen bereitzustellen und GPU-Ressourcen im gesamten Netzwerk zu integrieren.

2. Nutzen Sie die Flexibilität und ausgewogenen Funktionen von FPGA, um schnell eine individuelle ZK-Hardwarebeschleunigung zu implementieren.

3. Unabhängig entwickelte ASIC-basierte ZK Depin-Hardware

4. Cysic Network wird die gesamte Rechenleistung von ZK Depin und GPU als SAAS-Plattform/Mining-Pool integrieren, um Rechenleistung und Verifizierungslösungen für die gesamte ZK-Branche bereitzustellen.

Lassen Sie uns die Unterteilungsunterschiede der ZK-Beschleunigungslösung und der Entwicklungsideen von Cysic vollständig verstehen, indem wir mehrere unterteilte Spuren interpretieren.

ZK Mining Pool und SaaS-Plattform: Cysic Network

Tatsächlich haben sowohl Scroll als auch bekannte ZK-Rollups wie Polygon zkEVM in ihren Roadmaps eindeutig das Konzept des „dezentralen Provers“ vorgeschlagen, bei dem es sich tatsächlich um den Aufbau eines ZK-Mining-Pools handelt. Dieser marktorientierte Ansatz kann die Belastung des ZK-Rollup-Projekts verringern und Bergleute und Mining-Pool-Betreiber dazu ermutigen, den ZK-Beschleunigungsplan kontinuierlich zu optimieren.

In der Roadmap von Cysic wurden eindeutig Pläne für einen ZK-Mining-Pool und eine SaaS-Plattform namens Cysic Network vorgeschlagen. Es wird nicht nur die eigene Rechenleistung von Cysic integrieren, sondern durch Mining-Anreize auch Rechenressourcen von Drittanbietern absorbieren, einschließlich ungenutzter GPUs und zk-DePIN-Geräte in den Händen normaler Benutzer.

Das schematische Diagramm des gesamten Verifizierungsworkflows sieht wie folgt aus:

1. Die zk-Projektpartei übergibt die Beweiserstellungsaufgabe an den Agenten, dessen Aufgabe es ist, die Beweisaufgabe an das Verifizierungsnetzwerk weiterzuleiten. Diese Agenten werden zu Beginn offiziell von Cysic geleitet, und das Abstecken von Vermögenswerten wird später eingeführt, sodass jeder Agent werden kann;

2. Der Prüfer nimmt die Beweisaufgabe an und generiert mithilfe von Hardware einen ZK-Beweis. Der Prüfer muss einen Token zur Teilnahme an der Beweisaufgabe verpfänden. Nach Abschluss der Beweisaufgabe erhält er eine Belohnung.

3. Das Prüfkomitee ist dafür verantwortlich, die Gültigkeit des vom Prüfer erstellten Nachweises zu überprüfen und abzustimmen. Wenn eine bestimmte Anzahl von Stimmen erreicht ist, wird der Beweis als gültig angesehen. Verifizierer treten dem Komitee bei, indem sie Token abstecken, an Abstimmungen teilnehmen und Belohnungen erhalten. Dieser Prozess kann mit dem AVS-Konzept von EigenLayer kombiniert werden, um bestehende Restaking-Einrichtungen wiederzuverwenden.

Der detaillierte Interaktionsprozess ist wie folgt:

Tatsächlich gibt es in dem oben genannten Prozess einen Sinn, egal ob es sich um die Verpfändung von Vermögenswerten oder die Verteilung von Anreizen sowie die Einreichung von Rechenaufgaben und anderen Aktionen handelt, sie alle müssen sich auf eine dedizierte Plattform verlassen, die eine Blockchain als dedizierte Plattform erfordert Einrichtung.

Zu diesem Zweck hat Cysic Network eine exklusive öffentliche Kette aufgebaut und einen einzigartigen Konsensalgorithmus namens Proof of Compute (PoC) eingeführt. Sein Grundprinzip basiert auf der VRF-Funktion und der historischen Leistung von Prover, wie z. B. der Verfügbarkeit von Geräten und dem Anzahl der Proof-Einreichungen, Proof-Genauigkeit usw., um den Blockproduzenten auszuwählen, der für die Erstellung des Blocks verantwortlich ist (Hinweis: Die Blöcke hier sollten verwendet werden, um die Informationen jedes Geräts aufzuzeichnen und Token-Anreize zu verteilen).

Zusätzlich zum ZK-Mining-Pool und der SaaS-Plattform hat Cysic natürlich viele Vorkehrungen für ZK-Beschleunigungslösungen getroffen, die auf unterschiedlicher Hardware basieren. Lassen Sie uns als Nächstes die Ergebnisse auf den drei Routen GPU, FPGA und ASIC verstehen.

GPUs, FPGAs und ASICs

Der Kern der ZK-Hardwarebeschleunigung besteht darin, einige Schlüsselvorgänge so weit wie möglich zu parallelisieren. Aus Sicht der Hardware-Funktionseigenschaften wird zur Erzielung maximaler Flexibilität und Vielseitigkeit ein großer Teil der Chipfläche der CPU für die Bereitstellung von Steuerfunktionen und Caches auf allen Ebenen verwendet, was zu schwachen parallelen Rechenfunktionen führt.

Bei GPUs wurde der Anteil der für Berechnungen genutzten Chipfläche deutlich erhöht, was die Unterstützung umfangreicher Parallelverarbeitung ermöglicht. Da GPUs mittlerweile sehr beliebt sind, können Bibliotheken wie Nvidia Cuda Entwicklern helfen, die Parallelität von GPUs zu nutzen, ohne die zugrunde liegende Hardware zu kennen. Das CUDA SDK kann zur Kapselung der CUDA ZK-Bibliothek verwendet werden, um MSM- und NTT-Vorgänge zu beschleunigen.

FPGA ist ein Array, das aus einer großen Anzahl kleiner Verarbeitungseinheiten besteht. Um FPGA zu programmieren, muss eine spezielle Hardwarebeschreibungssprache verwendet und dann in eine Kombination aus Transistorschaltungen kompiliert werden. Daher verwendet FPGA tatsächlich direkt Transistorschaltungen, um bestimmte Algorithmen zu implementieren, ohne das Befehlssystem zu kompilieren. Dieses Maß an Anpassung und Flexibilität ist dem von GPUs weit überlegen.

Der aktuelle Preis von FPGA beträgt nur etwa ein Drittel des Preises von GPU und seine Energieeffizienz kann mehr als zehnmal höher sein als die von GPU. Dieser erhebliche Energieeffizienzvorteil ist zum Teil darauf zurückzuführen, dass die GPU an ein Hostgerät angeschlossen werden muss, das normalerweise viel Strom verbraucht. Man kann sagen, dass FPGA mehr Rechenmodule hinzufügen kann, um die Anforderungen von MSM und NTT zu erfüllen, ohne den Energieverbrauch zu erhöhen. Dadurch eignen sich FPGAs besonders für ZK-Proof-Szenarien, die rechenintensiv sind und einen hohen Datendurchsatz und eine kurze Reaktionszeit erfordern.

Das größte Problem bei FPGA besteht jedoch darin, dass nur wenige Entwickler über Programmiererfahrung verfügen. Für das ZK-Projekt ist es äußerst schwierig, ein Team zu organisieren, das sowohl über Kryptographie-Expertise als auch über FPGA-Engineering-Expertise verfügt.

ASIC entspricht der Verwendung von Hardware zur Implementierung eines bestimmten Programms. Sobald der Entwurf abgeschlossen ist, kann die Hardware nicht mehr geändert werden. Dementsprechend können die Programme, die ASIC ausführen kann, nicht geändert werden und können nur für bestimmte Aufgaben verwendet werden. Die oben beschriebenen Vorteile der Hardwarebeschleunigung von FPGA in MSM und NTT sind auch in ASIC verfügbar. Und aufgrund seines speziellen Schaltungsdesigns weist ASIC unter allen Lösungen die höchste Leistung und den geringsten Energieverbrauch auf.

Für den aktuellen Mainstream-ZK-Circuit hofft Cysic zu beweisen, dass die Zeit eine Geschwindigkeit von 1 bis 5 Sekunden erreichen kann. Um dieses Ziel zu erreichen, kann es nur ASIC erreichen.

Obwohl diese Vorteile sehr verlockend klingen, entwickelt sich die ZK-Technologie rasant weiter und der Entwurfs- und Produktionszyklus von ASICs dauert normalerweise 1–2 Jahre und kostet bis zu 10–20 Millionen US-Dollar. Daher muss mit der Massenproduktion abgewartet werden, bis die ZK-Technologie stabil genug ist, um zu verhindern, dass die hergestellten Chips bald veraltet sind.

Diesbezüglich hat Cysic umfassende Vorkehrungen in den drei Bereichen GPU, FPGA und ASIC getroffen;

Auf der Ebene der GPU-Beschleunigungslösungen hat Cysic mit der Geburt verschiedener neuer ZK-Proof-Systeme diese auf der Grundlage des selbst entwickelten CUDA-Beschleunigungs-SDK angepasst und Daten im GPU-Rechenleistungsnetzwerk von Cysic durch das Sammeln von Community-Ressourcen verknüpft. Level-Computing-Grafikkarten und das Cysic CUDA SDK sind 50–80 % oder mehr schneller als das neueste Open-Source-Framework.

Auf FPGA hat Cysic die Implementierung der weltweit schnellsten MSM-, NTT-, Poseidon-Merkle-Baum- und anderer Module durch selbst entwickelte Lösungen abgeschlossen, die den wichtigsten Teil des ZK-Computings abdecken, und diese Lösung wurde von mehreren Top-ZK-Projekten als Prototyp verifiziert. .

Das von Cysic selbst entwickelte SolarMSM kann MSM-Berechnungen im 2^30-Maßstab in 0,195 Sekunden durchführen, während SolarNTT NTT-Berechnungen im 2^30-Maßstab in 0,218 Sekunden durchführen kann, was die höchste Leistung unter allen öffentlich verfügbaren FPGA-Hardwarebeschleunigungsergebnissen darstellt.

Obwohl im ASIC-Bereich noch ein gewisser Abstand zur groß angelegten Anwendung von ZK ASIC besteht, hat Cysic diesen Weg im Voraus eingeschlagen und seine unabhängig entwickelten ZK DePIN-Chips und -Geräte auf den Markt gebracht.

Um C-End-Benutzer anzulocken und die Leistungs- und Kostenanforderungen verschiedener ZK-Projektparteien zu erfüllen, wird Cysic zwei ZK-Hardwareprodukte auf den Markt bringen: ZK Air und ZK Pro.

ZK Air hat eine ähnliche Größe wie eine Powerbank und ein Laptop-Netzteil. Normale Benutzer können es über die Typ-C-Schnittstelle direkt an Laptops, iPads und sogar Mobiltelefone anschließen, um Rechenleistung für bestimmte ZK-Projekte bereitzustellen und Belohnungen zu erhalten. Derzeit übertrifft die Rechenleistung von ZK Air immer noch die von Grafikkarten für Endverbraucher und kann kleine ZK-Proof-Generierungsaufgaben beschleunigen.

ZK Pro ähnelt einer herkömmlichen Mining-Maschine und erreicht die Wirkung mehrerer Grafikkarten der Spitzenklasse, die GPU-Server miteinander verbinden. Es kann die Generierung von ZK-Proofs erheblich beschleunigen und eignet sich für große ZK-Projekte als ZK-Rollup und ZKML (Zero Knowledge Machine Learning).

Mit diesen beiden Geräten wird Cysic endlich ein stabiles und zuverlässiges ZK-DePIN-Netzwerk aufbauen. Diese beiden Geräte befinden sich derzeit noch in der Entwicklung und werden voraussichtlich im Jahr 2025 auf den Markt kommen.

Darüber hinaus können C-End-Benutzer über Cysic Network mit einer sehr niedrigen Schwelle in den ZK-Hardwarebeschleunigungsmarkt einsteigen. In Verbindung mit der großen Nachfrage des ZK-Projekts nach Rechenleistung könnte dies dazu führen, dass der Markt erneut eine Welle der Begeisterung auslöst Bitcoin-Mining könnte die Marktgröße im ZK-Computing-Bereich erneut zu einem explosiven Wachstum führen.

Referenz

https://medium.com/amber-group/need-for-speed-zero-knowledge-1e29d4a82fcd

https://figmentcapital.medium.com/accelerating-zero-knowledge-proofs-cfc806de611b