원문 작성자: Fox Tech CTO Lin Yanxi, Fox Tech CEO Kang Shuiyue

보조 제목

소규모 애플리케이션 시나리오

보조 제목

중간 규모의 애플리케이션 시나리오

보조 제목

대규모 애플리케이션 시나리오

zkRollup 및 zkEVM의 레이어 2는 VM 또는 EVM의 다양한 가능성으로 인해 발생하는 상태 변경을 처리하는 데 사용되는 Web3의 영지식 증명의 궁극적인 응용 프로그램입니다. 소규모 응용 프로그램의 복잡성과 비교할 때 크기가 훨씬 더 커지고 기술 및 개발 워크로드에 대한 요구 사항이 더 높으며 이상적인 사용자 경험을 달성하려면 아직 기술적인 도약이 필요합니다.

첫 번째 레벨 제목

효율적인 알고리즘과 성숙한 개발 스택은 핵심 분기입니다.

완전한 영지식 알고리즘 세트는 이론 연구, 개발 도구 구성 및 연구에서 응용까지 특정 응용 프로그램 개발 단계를 거쳐야 합니다. 그 중 효율성 문제는 알고리즘의 효율성과 개발의 효율성을 포함하는 다음 단계의 영지식 증명 응용에서 가장 큰 병목 현상 중 하나입니다.

알고리즘 효율성 측면에서 서로 다른 영지식 증명은 증명할 회로를 표현하는 데 서로 다른 방법을 사용하고 그 뒤에 있는 서로 다른 수학적 어려움을 기반으로 하며 이러한 요소는 알고리즘의 효율성에 영향을 미칩니다. 구체적으로 영지식 증명 알고리즘의 중요한 효율성 지표로는 증명 크기, 증명 시간, 검증 시간 등이 있다. 증명 시간이 주요 병목 현상입니다.

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그림 1: 다양한 영지식 증명 알고리즘

앞으로 더 많은 팀이 영지식 증명 알고리즘에 더 많은 연구 에너지를 투자하여 프로젝트의 특성에 가장 잘 맞는 알고리즘을 찾을 것으로 예상됩니다. 예를 들어 FOX와 같은 레이어 2 프로젝트는 신뢰할 수 있는 설정 없이 증명 시간, 선형 복잡성 O(C) 및 대수 검증 시간의 핵심 지표의 이론적 하한에 도달하는 알고리즘을 설계해야 한다고 주장합니다. 이 알고리즘은 용량 상한이 없는 확장 가능한 네트워크를 지원하는 데 매우 적합합니다.

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첫 번째 레벨 제목

하드웨어 가속은 가지와 잎을 여는 데 도움이 됩니다.

하드웨어 가속은 영지식 증명의 효율성을 더욱 향상시키고 대규모 응용 프로그램을 완성도에 더 가깝게 만드는 열쇠입니다. 여기에는 두 가지 문제가 포함됩니다. 첫째, 가속할 수 있는 작업과 가속에 사용할 수 있는 하드웨어입니다.

첫 번째 질문의 경우 서로 다른 영지식 증명 간의 주요 차이점은 다항식 커밋 방식에 있습니다. Matter Labs에서 채택한 Plonk 및 Scroll에서 채택한 Ultra-Plonk와 같은 알고리즘은 KZG를 기반으로 하는 다항식 커밋이므로 Prover는 많은 수를 포함합니다. FFT 계산 및 ECC Dot-multiply MSM 작업은 다항식 및 커밋을 생성하는 데 사용되며 둘 다 계산 비용이 많이 듭니다. 특히 MSM은 여러 스레드에서 실행하여 속도를 높일 수 있지만 메모리를 많이 사용하고 고도로 병렬화된 경우에도 느립니다. 반면 FFT는 알고리즘이 실행되는 동안 데이터를 자주 섞는 데 크게 의존하므로 속도를 높이기가 매우 어렵습니다. 컴퓨팅 클러스터에 부하를 분산함으로써 따라서 이러한 작업의 가속화는 현재 높은 비용을 의미합니다.

또한 Starkware가 개발한 STARK와 FOX가 개발한 FOAKS는 주로 FRI 과정에서 해시 연산을 수반한다. FFT도 가능하지만 양이 많지는 않습니다. 따라서 이 두 알고리즘은 하드웨어 가속을 사용하여 작업의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

하드웨어 수준에는 주로 GPU, FPGA 및 ASIC의 세 가지 옵션이 있으며 각각 다른 특성이 있습니다.

• GPU: GPU는 특정 알고리즘을 통해 병렬 컴퓨팅을 가속화할 수 있습니다. GPU 가속을 사용하는 효과는 특정 알고리즘에 따라 다르며, 예를 들어 FOX에서 사용하는 FOAKS 알고리즘은 FFT 및 MSM 연산이 많지 않고 ZKEVM 설계 자체에 병렬로 계산할 수 있는 많은 부분이 포함되어 있습니다. , GPU를 통해 많은 수의 계산을 얻을 수 있도록 효율성 향상.

• FPGA: FPGA는 프로그래밍 가능한 집적 회로이므로 개발자는 ZK 알고리즘에 맞게 마이닝 머신을 사용자 정의하고 최적화할 수 있습니다.

• ASIC: ASIC은 특정 목적을 위해 특별히 제작된 집적 회로 칩입니다. 다만 ASIC은 너무 커스터마이즈 하기 때문에 더 많은 시간과 비용이 소요될 것이고 아마도 하드웨어의 반복은 산업 규모의 증가와 함께 점차 ASIC으로 발전하겠지만 한 단계로 완성되지는 않을 것입니다. Bitmain과 같은 전문 하드웨어 제조업체가 이 분야에 진입한 후 ASIC이 주류 옵션이 될 수 있습니다.

첫 번째 레벨 제목

zkPOW 메커니즘 설계는 금상첨화입니다.

마지막으로 완전한 하드웨어와 소프트웨어를 갖춘 메커니즘 설계는 이를 안정적이고 진보적으로 만드는 마지막 단계입니다. 각 zkRollup 프로젝트의 초기 Prover는 일반적으로 기존의 중앙 집중식 서비스에 더 가깝습니다. 클라우드에 배포되며 프로젝트 당사자는 이 부분의 이점만 누릴 수 있습니다. 그러나 Web3의 내러티브 하에서 Prover의 향후 작업은 탈중앙화 방향으로 발전할 수밖에 없으며 이러한 발전은 다음과 같은 이점도 있습니다.

• 더 많은 사람들이 증명에 의해 생성된 컴퓨팅 파워를 공유할 수 있고 공유 수입은 프로젝트의 이익에 연결될 것입니다. 이 인센티브 메커니즘은 프로젝트 당사자 및 재단과 함께 생태계를 공동으로 구축하고 성장시키기 위해 더 많은 지역화된 컴퓨팅 성능을 갖게 될 것입니다.

• 좋은 분산형 메커니즘은 기술 발전을 촉진하는 더 큰 힘을 추진하여 모든 당사자의 더 많은 전문가가 연구에 에너지를 투자하여 시스템 효율성을 지속적으로 개선하고 사용자가 더 나은 경험을 얻을 수 있도록 합니다.

• 분산형 메커니즘은 수요의 동적 변화에 더 잘 적응할 것입니다.

그러나 탈중앙화 후 모든 당사자가 어떤 합의 협력을 채택해야 하는지, 어떤 수준의 증명 프로세스에 분산 작업을 할당해야 하는지, 커뮤니케이션 효율성을 유지하는 방법 및 가능한 침략 등을 피하십시오.

그럼에도 불구하고 몇 가지 이상적인 가능한 솔루션이 일부 프로젝트의 비전에 포함되어 있습니다.예를 들어 FOX의 설계에는 다음 목표를 달성할 수 있는 zkPOW 솔루션이 포함됩니다.

• 임의성을 도입하여 컴퓨팅 성능 향상: 영지식 증명 생성 계산은 기존 POW 계산과 다릅니다.임의성이 도입되지 않은 시나리오에서 가장 높은 컴퓨팅 성능을 가진 당사자는 항상 증명 생성에 대한 보상을 받게 되며, 결과적으로 다른 당사자 철회하고 독점권을 얻은 후 컴퓨팅 파워 공급자는 더 이상 컴퓨팅 파워를 높일 동기가 없으며 분산화의 원래 의도를 잃습니다.

• 컴퓨팅 파워 소득 알고리즘을 도입하여 분배 공정성 실현: 공정한 분배 체계는 각 컴퓨팅 파워 공급자의 예상 소득이 장기적으로 컴퓨팅 파워에 비례하도록 할 것입니다. , 불법적인 수단을 통해 초과 인센티브 소득을 얻기가 어렵습니다. 장기적으로 공정한 컴퓨팅 전력 수입 알고리즘은 시스템의 컴퓨팅 전력 공급자 수의 안정성을 보장할 수 있으며 공격에 대한 더 높은 저항 능력을 의미하기도 합니다.

FOX의 zkPOW 설계에서 첫 번째 증명이 제출된 후 일정 시간 내에 증명을 제출하는 참가자는 다른 비율의 인센티브를 얻을 수 있습니다. 동시에 무작위성을 도입하여 각 증명의 제출된 내용이 다릅니다. 완전한 증명 계산을 거쳐야 합니다. 신중하게 설계된 비례 배분을 통해 각 참가자의 예상 수입은 컴퓨팅 성능에 비례하여 각 참가자에게 긍정적인 인센티브를 생성하여 컴퓨팅 효율성을 향상시키고 궁극적으로 프로젝트 사용자에게 혜택을 주고 더 안전하고 더 빠르고 저렴하게 즐길 수 있습니다. zk롤업 서비스.