Phân tích chuyên sâu về con đường nghìn tỷ tiếp theo: sự kết hợp giữa bằng chứng không kiến thức và điện toán phân tán
1. Lịch sử và triển vọng thị trường của điện toán phân tán
tiêu đề phụ
1.1 Lịch sử phát triển
Lúc đầu, mỗi máy tính chỉ có thể thực hiện một tác vụ tính toán, với sự xuất hiện của CPU đa lõi và đa luồng, một máy tính có thể thực hiện nhiều tác vụ tính toán.
Khi hoạt động kinh doanh của các trang web quy mô lớn tăng lên, rất khó để mở rộng dung lượng của mô hình máy chủ đơn, điều này làm tăng chi phí phần cứng. Một kiến trúc hướng dịch vụ xuất hiện, bao gồm nhiều máy chủ. Nó bao gồm người đăng ký dịch vụ, nhà cung cấp dịch vụ và người tiêu dùng dịch vụ.
Tuy nhiên, với sự gia tăng của doanh nghiệp và máy chủ, khả năng bảo trì và khả năng mở rộng của các dịch vụ điểm-điểm sẽ trở nên khó khăn hơn trong mô hình SOA. Tương tự như nguyên lý của máy vi tính, chế độ xe buýt xuất hiện để điều phối các đơn vị dịch vụ khác nhau. Service Bus kết nối tất cả các hệ thống với nhau thông qua một kiến trúc giống như trung tâm. Thành phần này được gọi là ESB (Enterprise Service Bus). Với vai trò trung gian, nó dịch và điều phối các thỏa thuận dịch vụ theo các định dạng hoặc tiêu chuẩn khác nhau.
Sau đó, giao tiếp mô hình REST dựa trên giao diện lập trình ứng dụng (API) nổi bật vì tính đơn giản và khả năng kết hợp cao hơn. Mỗi dịch vụ xuất ra một giao diện ở dạng REST. Khi khách hàng đưa ra yêu cầu thông qua API RESTful, nó sẽ chuyển biểu diễn trạng thái tài nguyên cho người yêu cầu hoặc điểm cuối. Thông tin hoặc biểu diễn này được truyền qua HTTP ở một trong các định dạng sau: JSON (Ký hiệu đối tượng Javascript), HTML, XLT, Python, PHP hoặc văn bản thuần túy. JSON là ngôn ngữ lập trình được sử dụng phổ biến nhất và mặc dù tên của nó có nghĩa là "Ký hiệu đối tượng JavaScript" trong tiếng Anh, nhưng nó có thể áp dụng cho nhiều ngôn ngữ khác nhau và cả người và máy đều có thể đọc được.
Máy ảo, công nghệ vùng chứa và ba bài báo từ Google:GFS: The Google File System
Năm 2003,MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
năm 2004,Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
năm 2006,
Chúng là hệ thống tệp phân tán, điện toán phân tán và cơ sở dữ liệu phân tán, mở ra bức màn của hệ thống phân tán. Bản sao của Hadoop từ các bài báo của Google, Spark nhanh hơn và dễ sử dụng hơn và Flink cho tính toán thời gian thực.
Chuỗi công khai hợp đồng thông minh do Ethereum đại diện có thể được hiểu một cách trừu tượng là một khung tính toán phi tập trung, nhưng EVM là một máy ảo với một bộ hướng dẫn hạn chế, không thể thực hiện tính toán chung theo yêu cầu của Web2. Và các tài nguyên trên chuỗi cũng cực kỳ đắt đỏ. Mặc dù vậy, Ethereum cũng đã vượt qua nút cổ chai của khung tính toán điểm-điểm, giao tiếp điểm-điểm, tính nhất quán trên toàn mạng của kết quả tính toán và tính nhất quán của dữ liệu.
tiêu đề phụ
1.2 Triển vọng thị trường
Bắt đầu từ nhu cầu kinh doanh, tại sao mạng máy tính phi tập trung lại quan trọng? Quy mô thị trường tổng thể lớn như thế nào? Bây giờ đang ở giai đoạn nào và còn bao nhiêu không gian trong tương lai? Cơ hội nào đáng được quan tâm? Làm thế nào để kiếm tiền?
chữ
1.2.1 Tại sao điện toán phi tập trung lại quan trọng?
Trong tầm nhìn ban đầu của Ethereum, nó sẽ trở thành máy tính của thế giới. Sau sự bùng nổ của ICO vào năm 2017, mọi người đều thấy rằng phát hành tài sản vẫn là trọng tâm chính. Nhưng vào năm 2020, mùa hè Defi xuất hiện và một số lượng lớn Dapps bắt đầu xuất hiện. Với sự bùng nổ dữ liệu trên chuỗi, EVM ngày càng trở nên bất lực trước các tình huống kinh doanh ngày càng phức tạp. Hình thức mở rộng ngoài chuỗi là cần thiết để thực hiện các chức năng mà EVM không thể thực hiện được. Các vai trò như nhà tiên tri là máy tính phi tập trung ở một mức độ nào đó.
Bây giờ quá trình phát triển Dapp đã qua, nó chỉ cần hoàn thành quy trình từ 0 đến 1. Bây giờ, nó cần các phương tiện cơ bản mạnh mẽ hơn để hỗ trợ nó hoàn thành các kịch bản kinh doanh phức tạp hơn. Toàn bộ Web3 đã chuyển từ giai đoạn phát triển các ứng dụng đồ chơi và cần phải đối mặt với các tình huống kinh doanh và logic phức tạp hơn trong tương lai.
chữ
1.2.2 Quy mô thị trường tổng thể lớn như thế nào?
Làm thế nào để ước tính quy mô thị trường? Ước tính theo quy mô kinh doanh điện toán phân tán trong lĩnh vực Web2? Nhân với tỷ lệ thâm nhập của thị trường web3? Bạn có thêm các định giá của các dự án tài chính tương ứng hiện có trên thị trường không?
Chúng tôi không thể chuyển quy mô thị trường điện toán phân tán từ Web2 sang Web3 vì những lý do sau: 1. Điện toán phân tán trong lĩnh vực Web2 đáp ứng hầu hết các nhu cầu và điện toán phi tập trung trong lĩnh vực Web3 được phân biệt để đáp ứng nhu cầu thị trường. Nếu nó được sao chép, nó trái ngược với môi trường nền tảng khách quan của thị trường. 2. Đối với điện toán phi tập trung trong lĩnh vực Web3, phạm vi kinh doanh của thị trường sẽ phát triển trong tương lai sẽ là toàn cầu. Vì vậy chúng ta cần khắt khe hơn trong việc ước lượng quy mô thị trường.
Ngân sách quy mô tổng thể của kênh tiềm năng trong trường Web3 được tính toán dựa trên các điểm sau:
Mô hình doanh thu xuất phát từ việc thiết kế mô hình kinh tế mã thông báo.Ví dụ: mô hình doanh thu mã thông báo phổ biến hiện nay là mã thông báo được sử dụng làm phương tiện thanh toán phí trong các giao dịch. Do đó, thu nhập từ phí có thể gián tiếp phản ánh sự thịnh vượng của hệ sinh thái và hoạt động giao dịch. Cuối cùng, nó được sử dụng làm tiêu chuẩn để đánh giá định giá. Tất nhiên, có những mô hình trưởng thành khác dành cho mã thông báo, chẳng hạn như để khai thác thế chấp hoặc các cặp giao dịch hoặc tài sản neo của tiền ổn định thuật toán. Do đó, mô hình định giá của dự án Web3 khác với thị trường chứng khoán truyền thống và giống một loại tiền tệ quốc gia hơn. Các kịch bản trong đó mã thông báo có thể được chấp nhận sẽ khác nhau. Vì vậy, đối với các dự án cụ thể phân tích cụ thể. Chúng ta có thể thử khám phá cách thiết kế mô hình mã thông báo trong kịch bản điện toán phi tập trung Web3. Trước hết, chúng tôi giả định rằng chúng tôi sẽ thiết kế một khung tính toán phi tập trung. Chúng tôi sẽ gặp phải những thách thức nào? a) Do mạng phi tập trung hoàn toàn, để hoàn thành việc thực thi các tác vụ điện toán trong một môi trường không đáng tin cậy như vậy, cần thúc đẩy các nhà cung cấp tài nguyên đảm bảo tốc độ trực tuyến và chất lượng dịch vụ. Về cơ chế trò chơi, cần đảm bảo cơ chế khuyến khích hợp lý và làm thế nào để ngăn chặn kẻ tấn công tung ra các cuộc tấn công lừa đảo, tấn công sybil và các phương thức tấn công khác. Do đó, mã thông báo là cần thiết như một phương thức cam kết để tham gia vào mạng đồng thuận POS và tính nhất quán đồng thuận của tất cả các nút được đảm bảo trước tiên. Đối với những người đóng góp tài nguyên, khối lượng công việc họ đóng góp là cần thiết để thực hiện một cơ chế khuyến khích nhất định, khuyến khích mã thông báo phải có tăng trưởng theo chu kỳ tích cực để tăng trưởng kinh doanh và cải thiện hiệu quả mạng. b). So với lớp 1 khác, bản thân mạng cũng sẽ tạo ra một số lượng lớn giao dịch, đối mặt với số lượng lớn giao dịch bụi, mỗi giao dịch đều trả phí xử lý, đây là mô hình mã thông báo đã được xác minh bởi chợ. c) Nếu mã thông báo chỉ được sử dụng cho các mục đích thực tế, sẽ khó mở rộng hơn nữa giá trị thị trường. Nếu nó được sử dụng làm tài sản neo của danh mục tài sản, một số lớp kết hợp tài sản lồng nhau sẽ được thực hiện, điều này sẽ mở rộng đáng kể hiệu quả của tài chính hóa. Định giá tổng thể = Tỷ lệ cầm cố * Tỷ lệ tiêu thụ gas * (Đối ứng lưu thông) * Giá đơn
chữ
1.2.3 Hiện tại đang ở giai đoạn nào và còn bao nhiêu không gian trong tương lai?
Từ năm 2017 đến nay, nhiều đội đang cố gắng phát triển theo hướng điện toán phi tập trung, nhưng tất cả đều thất bại, lý do thất bại sẽ được giải thích chi tiết sau. Lộ trình khám phá ban đầu là một dự án tương tự như Chương trình Khám phá Người ngoài hành tinh, sau đó được phát triển để bắt chước mô hình điện toán đám mây truyền thống, sau đó là khám phá mô hình gốc Web3.
Tình trạng hiện tại của toàn bộ đường đua là một bước đột phá đã được xác minh từ 0 đến 1 ở cấp độ học thuật và một số dự án quy mô lớn đã đạt được tiến bộ lớn trong thực hành kỹ thuật. Ví dụ: các triển khai hiện tại của zkRollup và zkEVM đang ở giai đoạn chỉ phát hành sản phẩm.
Vẫn còn rất nhiều dư địa trong tương lai vì những lý do sau: 1. Hiệu quả của các tính toán kiểm chứng cần được cải thiện. 2. Cần bổ sung thêm các tập lệnh. 3. Tối ưu hóa các kịch bản kinh doanh thực sự khác biệt. 4. Các kịch bản kinh doanh không thể thực hiện được với các hợp đồng thông minh trong quá khứ có thể được thực hiện thông qua điện toán phi tập trung.
Tất nhiên, đây chỉ là một kịch bản ứng dụng được đề xuất và Web2 có nhiều kịch bản kinh doanh đòi hỏi sức mạnh tính toán.
1.2.4 Cơ hội nào đáng được quan tâm? Làm thế nào để kiếm tiền?
2. Các nỗ lực tính toán phân tán phi tập trung
tiêu đề phụ
2.1 Mô hình dịch vụ đám mây
Hiện tại Ethereum có các vấn đề sau:
Thông lượng tổng thể là thấp. Nó tiêu tốn rất nhiều sức mạnh tính toán nhưng thông lượng chỉ tương đương với một chiếc điện thoại thông minh.
Xác thực thấp. Vấn đề này được gọi là Thế tiến thoái lưỡng nan của Người xác minh. Các nút đã nhận được quyền đóng gói sẽ được thưởng và các nút khác cần xác minh, nhưng chúng không nhận được phần thưởng và mức độ nhiệt tình xác minh thấp. Theo thời gian, các tính toán có thể không được xác minh, gây rủi ro cho bảo mật dữ liệu trên chuỗi.
Số lượng tính toán bị hạn chế (gasLimit) và chi phí tính toán cao.
Một số nhóm đang cố gắng áp dụng mô hình điện toán đám mây được Web2 áp dụng rộng rãi. Người dùng trả một khoản phí nhất định và phí được tính theo thời gian sử dụng tài nguyên máy tính. Lý do cơ bản để áp dụng một mô hình như vậy là không thể xác minh liệu tác vụ tính toán có được thực hiện chính xác hay không, chỉ thông qua các tham số thời gian có thể phát hiện hoặc các tham số có thể kiểm soát khác.
Kết quả cuối cùng khác hoàn toàn so với ý định ban đầu.
tiêu đề phụ
2.2 Chế độ thách đấu
https://www.aicoin.com/article/256862.html
Mặt khác, TrueBit sử dụng hệ thống trò chơi để đạt được giải pháp tối ưu toàn cầu nhằm đảm bảo rằng các tác vụ tính toán phân tán được thực hiện chính xác.
Các điểm cốt lõi của khung tính toán nhanh của chúng tôi:
Vai trò: Người giải quyết vấn đề, Người thách thức và Người phán xử
Người giải quyết vấn đề cần cam kết tài trợ trước khi họ có thể tham gia nhận nhiệm vụ điện toán
Là một thợ săn tiền thưởng, người thách đấu cần xác minh nhiều lần xem kết quả tính toán của người giải bài toán có nhất quán với kết quả tại địa phương của họ hay không
Người thách thức sẽ trích xuất nhiệm vụ tính toán gần đây nhất phù hợp với trạng thái tính toán của cả hai. Nếu có điểm phân kỳ, hãy gửi giá trị băm cây Merkle của điểm phân kỳ
Cuối cùng, giám khảo đánh giá thử thách có thành công hay không
Người thách đấu có thể nộp muộn, miễn là họ hoàn thành nhiệm vụ nộp bài. Điều này dẫn đến sự thiếu kịp thời.
tiêu đề phụ
2.3 Sử dụng bằng chứng không kiến thức để xác minh tính toán
Vậy làm thế nào để đạt được nó không những có thể đảm bảo quá trình tính toán có thể kiểm định được mà còn đảm bảo tính kịp thời của việc kiểm định.
Ví dụ: khi triển khai zkEVM, một zkProof có thể kiểm chứng cần được gửi cho mỗi thời gian khối. zkProof này chứa mã byte được tạo bởi mã nghiệp vụ tính toán logic, sau đó mã byte được thực thi để tạo mã mạch. Bằng cách này, người ta nhận ra rằng logic nghiệp vụ tính toán được thực hiện chính xác và tính kịp thời của việc xác minh được đảm bảo trong một thời gian ngắn và cố định.
Với giả định rằng có đủ phần cứng tăng tốc bằng chứng không kiến thức hiệu suất cao và đủ các thuật toán chứng minh không kiến thức được tối ưu hóa, các kịch bản điện toán cho mục đích chung có thể được phát triển đầy đủ. Một số lượng lớn các dịch vụ điện toán trong các kịch bản Web2 có thể được sao chép bằng các máy ảo đa năng không cần chứng minh kiến thức. Như đã nói ở trên, hướng kinh doanh sinh lời.
3. Kết hợp bằng chứng không kiến thức và điện toán phân tán
tiêu đề phụ
3.1 Trình độ học thuật
Hãy cùng nhìn lại lịch sử phát triển và tiến hóa của thuật toán chứng minh không có kiến thức:
GMR 85 là thuật toán có nguồn gốc sớm nhất, bắt nguồn từ bài báo do Goldwasser, Micali và Rackoff đồng xuất bản: Sự phức tạp về kiến thức của các hệ thống bằng chứng tương tác (tức là GMR 85), được đề xuất vào năm 1985 và xuất bản năm 1989. Bài báo này chủ yếu giải thích lượng kiến thức cần được trao đổi sau K vòng tương tác trong một hệ thống tương tác để chứng minh rằng một tuyên bố là đúng.
Yao's Garbled Circuit (GC) [89]. Một giao thức tính toán bảo mật hai bên dựa trên chuyển nhượng nổi tiếng có khả năng đánh giá bất kỳ chức năng nào. Ý tưởng trung tâm của các mạch che giấu là phân tách mạch tính toán (chúng ta có thể thực hiện bất kỳ phép tính số học nào với mạch AND, mạch OR và mạch NOT) thành giai đoạn tạo và giai đoạn đánh giá. Mỗi bên chịu trách nhiệm về một giai đoạn trong đó mạch được mã hóa, vì vậy không bên nào có thể lấy thông tin từ bên kia, nhưng họ vẫn có thể thu được kết quả dựa trên mạch. Mạch che giấu bao gồm một giao thức truyền không biết gì và một mật mã khối. Độ phức tạp của mạch tăng ít nhất là tuyến tính với nội dung đầu vào. Sau khi mạch mã hóa được xuất bản, Goldreich-Micali-Wigderson (GMW) [91] đã mở rộng mạch mã hóa cho nhiều bên để chống lại các đối thủ nguy hiểm.
Giao thức sigma còn được gọi là bằng chứng không kiến thức (đặc biệt) dành cho người xác minh trung thực. Tức là cho rằng người xác minh là trung thực. Ví dụ này tương tự như giao thức xác thực Schnorr, ngoại trừ giao thức sau thường không tương tác.
Pinocchio (PGHR 13) vào năm 2013: Pinocchio: Tính toán có thể kiểm chứng gần như thực tế, nén thời gian chứng minh và xác minh vào phạm vi áp dụng, cũng là giao thức cơ bản được Zcash sử dụng.
Groth 16 vào năm 2016: Về Kích thước của Đối số không tương tác dựa trên ghép nối, giúp đơn giản hóa kích thước của bằng chứng và cải thiện hiệu quả xác minh, hiện là thuật toán cơ bản ZK được sử dụng rộng rãi nhất.
Bulletproofs (BBBPWM 17) Bulletproofs: Bằng chứng ngắn cho các giao dịch bí mật và hơn thế nữa vào năm 2017 đã đề xuất thuật toán Bulletproof, một bằng chứng không kiến thức không tương tác rất ngắn không yêu cầu cài đặt đáng tin cậy và thuật toán này sẽ được áp dụng cho Monero 6 tháng sau đó. là tích hợp lý thuyết với ứng dụng rất nhanh.
Vào năm 2018, zk-STARKs (BBHR 18) Tính toàn vẹn tính toán an toàn hậu lượng tử, có thể mở rộng và minh bạch đã đề xuất một giao thức thuật toán ZK-STARK không yêu cầu cài đặt đáng tin cậy. Dựa trên điều này, StarkWare, dự án ZK quan trọng nhất, đã ra đời.
Bulletproofs được đặc trưng bởi:
1) NIZK ngắn mà không cần thiết lập đáng tin cậy
2) Xây dựng dựa trên cam kết của Pedersen
3) Hỗ trợ tổng hợp bằng chứng
4) Thời gian chứng minh là: O ( N ⋅ log ( N ) ) O(N\cdot \log(N))O(N⋅log(N)), khoảng 30 giây
5) Thời gian xác minh là: O ( N ) O(N)O(N), khoảng 1 giây
6) Kích thước bằng chứng là: O ( log ( N ) ) O(\log(N))O(log(N)), khoảng 1,3 KB
7) Giả định bảo mật dựa trên: nhật ký rời rạc
Các tình huống áp dụng của Bulletproofs là:
2 ）inner product proofs
1) phạm vi bằng chứng (chỉ khoảng 600 byte)
4 ）aggregated and distributed (with many private inputs) proofs
3) kiểm tra trung gian trong giao thức MPC
Các tính năng chính của Halo 2 là:
1) Kết hợp hiệu quả sơ đồ tích lũy với số học PLONKish mà không cần thiết lập đáng tin cậy.
2) Căn cứ vào sơ đồ cam kết IPA.
3) Hệ sinh thái nhà phát triển thịnh vượng.\log N)O(N∗logN)。
4) Thời gian chuẩn là: O ( N ∗ log N ) O(N*
5) Thời gian xác minh là: O ( 1 ) > O ( 1) > O ( 1) > Groth 16.\log N)O(logN)。
6) Kích thước bằng chứng là: O ( log N ) O(
7) Giả định bảo mật dựa trên: nhật ký rời rạc.
Các kịch bản phù hợp cho Halo 2 bao gồm:
1) Mọi tính toán có thể kiểm chứng
2) Thành phần chứng minh đệ quy
3) Băm được tối ưu hóa theo mạch dựa trên hàm Sinsemilla dựa trên tra cứu
Các tình huống mà Halo 2 không phù hợp là:
1) Trừ khi bạn thay thế Halo 2 bằng phiên bản KZG, sẽ rất tốn kém để xác minh trên Ethereum.
Các tính năng chính của Plonky 2 là:
1) Kết hợp FRI với PLONK mà không cần thiết lập đáng tin cậy.
2) Được tối ưu hóa cho bộ xử lý có SIMD và sử dụng các trường Goldilocks 64 byte.\log N)O(logN)。
3) Thời gian chuẩn bị là: O ( log N ) O(\log N)O(logN)。
4) Thời gian xác minh là: O ( log N ) O(\log N)O(N∗logN)。
5) Kích thước bằng chứng là: O ( N ∗ log N ) O(N*
6) Giả định bảo mật dựa trên: hàm băm chống va chạm.
Các kịch bản mà Plonky 2 phù hợp là:
1) Tính toán có thể kiểm chứng tùy ý.
2) Thành phần chứng minh đệ quy.
3) Sử dụng cổng tùy chỉnh để tối ưu hóa mạch.
Các tình huống mà Plonky 2 không phù hợp là:
Hiện tại, Halo 2 đã trở thành thuật toán chính được zkvm áp dụng, hỗ trợ chứng minh đệ quy và hỗ trợ xác minh bất kỳ loại tính toán nào. Nó đặt nền tảng cho các kịch bản tính toán chung của các máy ảo loại bằng chứng không có kiến thức.
tiêu đề phụ
3.2 Trình độ thực hành kỹ thuật
Giờ đây, bằng chứng không có kiến thức đang tiến bộ nhờ những bước nhảy vọt ở cấp độ học thuật, tiến trình hiện tại khi nói đến sự phát triển thực tế là gì?
Chúng tôi quan sát từ nhiều cấp độ:
Ngôn ngữ lập trình: Hiện tại đã có các ngôn ngữ lập trình chuyên dụng giúp các nhà phát triển không cần phải hiểu sâu về cách thiết kế các mã mạch, do đó hạ thấp ngưỡng phát triển. Tất nhiên cũng có hỗ trợ dịch Solidity thành mã mạch. Sự thân thiện với nhà phát triển ngày càng tốt hơn.
Máy ảo: Hiện tại có rất nhiều triển khai zkvm, đầu tiên là ngôn ngữ lập trình tự thiết kế, được biên dịch thành mã mạch thông qua trình biên dịch riêng, cuối cùng là tạo ra zkproof. Thứ hai là hỗ trợ ngôn ngữ lập trình solidity, được LLVM biên dịch thành mã byte đích, và cuối cùng được dịch thành mã mạch và zkproof. Thứ ba là khả năng tương thích tương đương EVM thực sự, cuối cùng sẽ chuyển việc thực thi mã byte thành mã mạch và zkproof. Đây có phải là trò chơi kết thúc cho zkvm? Không, cho dù đó là kịch bản điện toán đa năng mở rộng ra ngoài lập trình hợp đồng thông minh hay việc hoàn thành và tối ưu hóa zkvm cho tập lệnh cơ bản của chính nó trong các sơ đồ khác nhau, thì nó vẫn ở giai đoạn 1 đến N. Vẫn còn một chặng đường dài phía trước và rất nhiều công việc kỹ thuật cần được tối ưu hóa và hiện thực hóa. Mỗi công ty đã đạt được hạ cánh từ cấp độ học thuật đến hiện thực hóa kỹ thuật, người cuối cùng có thể trở thành vua và giết một con đường đẫm máu. Nó không chỉ cần đạt được tiến bộ đáng kể trong việc cải thiện hiệu suất mà còn cần thu hút một số lượng lớn các nhà phát triển tham gia vào hệ sinh thái. Thời điểm là một yếu tố tiền đề rất quan trọng. Đẩy ra thị trường trước, thu hút tiền để tích lũy và các ứng dụng xuất hiện tự phát trong hệ sinh thái đều là những yếu tố thành công.
Các công cụ và phương tiện hỗ trợ ngoại vi: hỗ trợ trình cắm trình chỉnh sửa, trình cắm thử nghiệm đơn vị, công cụ gỡ lỗi Gỡ lỗi, v.v., để giúp các nhà phát triển phát triển các ứng dụng bằng chứng không kiến thức hiệu quả hơn.
Cơ sở hạ tầng để tăng tốc bằng chứng không kiến thức: Do FFT và MSM chiếm nhiều thời gian tính toán trong toàn bộ thuật toán chứng minh không kiến thức nên chúng có thể được thực thi song song trên các thiết bị tính toán song song như GPU/FPGA để đạt được hiệu quả của việc nén thời gian trên không.
Sự xuất hiện của các dự án ngôi sao: zkSync, Starkware và các dự án chất lượng cao khác đã công bố thời điểm phát hành sản phẩm chính thức của họ. Nó cho thấy rằng sự kết hợp giữa bằng chứng không kiến thức và tính toán phi tập trung không còn dừng lại ở mức độ lý thuyết, mà dần trưởng thành trong thực tiễn kỹ thuật.
4. Các nút cổ chai gặp phải và cách giải quyết
tiêu đề phụ
4.1 Hiệu suất tạo của zkProof thấp
Chúng tôi đã đề cập trước đó về dung lượng thị trường, sự phát triển của ngành hiện tại và tiến bộ thực tế trong công nghệ, nhưng không có thách thức nào?
Chúng tôi phân tách toàn bộ quá trình tạo zkProof:
Ở giai đoạn biên dịch mạch logic và số hóa r 1 cs, 80% phép tính nằm trong các dịch vụ điện toán như NTT và MSM. Ngoài ra, thuật toán băm được thực hiện trên các cấp độ khác nhau của mạch logic.Khi số lượng cấp độ tăng lên, chi phí thời gian của thuật toán Hash tăng tuyến tính. Tất nhiên, ngành hiện đang đề xuất một thuật toán GKR giúp giảm 200 lần chi phí thời gian.
Tuy nhiên, chi phí thời gian tính toán của NTT và MSM vẫn còn cao. Nếu bạn muốn giảm thời gian chờ đợi của người dùng và cải thiện trải nghiệm người dùng, bạn phải tăng tốc ở cấp độ triển khai toán học, tối ưu hóa kiến trúc phần mềm, GPU/FPGA/ASIC, v.v.
Hình dưới đây cho thấy quá trình kiểm tra thời gian tạo bằng chứng và thời gian xác minh của từng thuật toán họ zkSnark:
Bây giờ chúng ta có thể nhìn thấy những cạm bẫy và thách thức, điều đó cũng có nghĩa là có những cơ hội sâu sắc:
Dịch vụ Saas tăng tốc cạc đồ họa sử dụng cạc đồ họa để tăng tốc, chi phí thấp hơn so với thiết kế ASIC và chu kỳ phát triển cũng ngắn hơn. Tuy nhiên, đổi mới phần mềm cuối cùng sẽ bị loại bỏ bởi khả năng tăng tốc phần cứng trong thời gian dài.
tiêu đề phụ
4.2 Chiếm nhiều tài nguyên phần cứng
Trong tương lai, nếu bạn muốn phổ biến các ứng dụng zkSnark trên quy mô lớn, bắt buộc phải tối ưu hóa ở các cấp độ khác nhau.
tiêu đề phụ
4.3 Chi phí tiêu thụ gas
Do đó, nhiều dự án zkp đề xuất rằng lớp hiệu quả dữ liệu và zkProof được gửi bằng cách sử dụng nén bằng chứng đệ quy đều nhằm giảm chi phí gas.
tiêu đề phụ
Hiện tại, hầu hết các nền tảng zkvm đều hướng đến lập trình hợp đồng thông minh, nếu cần nhiều kịch bản điện toán tổng quát hơn, thì có rất nhiều việc phải làm trên tập lệnh cơ bản của zkvm. Ví dụ: lớp dưới cùng của máy ảo zkvm hỗ trợ các lệnh libc, các lệnh hỗ trợ phép toán ma trận và các lệnh tính toán phức tạp hơn khác.
tiêu đề cấp đầu tiên
5. Kết luận
