IOSG: Tại sao chúng tôi lạc quan về khả năng tăng tốc phần cứng bằng chứng không có kiến thức?

Tiêu đề gốc: " Tóm tắt hàng tuần của iOSG | Tại sao chúng tôi lạc quan về khả năng tăng tốc phần cứng bằng chứng không có kiến thức #150 》

Nguồn gốc: Bryan, IOSG Ventures

Bài viết này sẽ chủ yếu thảo luận về tình trạng phát triển của ZKP như một giải pháp mở rộng , từ góc độ lý thuyết. Cấp độ mô tả các kích thước chính cần được tối ưu hóa trong quá trình tạo bằng chứng và đưa ra các yêu cầu tăng tốc của các giải pháp mở rộng khác nhau. Sau đó, chúng ta sẽ tập trung vào các giải pháp phần cứng và hướng tới Định luật Moore trong lĩnh vực tăng tốc phần cứng zk. Cuối cùng, một số cơ hội và hiện trạng trong lĩnh vực tăng tốc zk phần cứng sẽ được giải thích ở cuối bài viết. Trước hết, có ba khía cạnh chính ảnh hưởng đến tốc độ chứng minh: hệ thống chứng minh, quy mô mạch được chứng minh và thuật toán tối ưu hóa phần mềm và phần cứng.

Đối với hệ thống chứng minh, bất kỳ thuật toán nào sử dụng đường cong elip (EC) đều là Groth 16 (Zcash), Galo2 chính thống trên thị trường. ( Scroll), Plonk (Aztec, Zksync) Các thuật toán zk-snark này, phép nhân điểm số lớn (MSM) tham gia vào quá trình tạo ra các cam kết đa thức, hiện đang có những điểm nghẽn trong thời gian dài (yêu cầu sức mạnh tính toán cao). Đối với các thuật toán dựa trên FRI, chẳng hạn như ZK-Stark, phương pháp tạo cam kết đa thức là Hàm Hash, không liên quan đến EC nên không liên quan đến các hoạt động MSM.

Hệ thống chứng minh là nền tảng và quy mô của mạch cần chứng minh cũng là một trong những yêu cầu tối ưu hóa phần cứng cốt lõi. ZKEVM, đã được thảo luận sôi nổi gần đây, có khả năng tương thích khác với Ethereum, dẫn đến độ phức tạp của mạch khác nhau. Ví dụ: Zksync/Starkware xây dựng một máy ảo khác với Ethereum gốc, do đó bỏ qua một số điểm không tương thích của Ethereum gốc. mã được xử lý bởi zk làm giảm độ dài phức tạp của mạch và các mạch của zkvm như Scroll/Hermez, nhằm mục đích tương thích từ dưới lên, đương nhiên sẽ phức tạp hơn.

Một sự tương tự dễ hiểu là độ phức tạp của một mạch điện có thể được hiểu là số ghế trên xe buýt. Ví dụ: số lượng hành khách cần chở được trong ngày bình thường là 30 người. Dưới đây, một số xe buýt có chỗ ngồi cho 30 người. Những chiếc xe buýt này là Zksync/StarkWare. Cũng có một số ngày trong năm có nhiều hành khách đến mức xe buýt thông thường không thể chở được nên một số xe buýt được thiết kế với nhiều chỗ ngồi hơn (Scroll). Tuy nhiên, có thể có ít ghế hơn vào những ngày này, dẫn đến thường có nhiều ghế trống.

Tăng tốc phần cứng là cấp thiết hơn đối với những thiết kế mạch phức tạp hơn này, nhưng đây giống như Specturm hơn và nó vừa có lợi vừa bất lợi cho ZKEVM. Các hệ thống chứng nhận khác nhau có nhu cầu và ưu tiên tối ưu hóa khác nhau.

Cơ bản:

Khi một điều cần chứng minh được xử lý bởi một mạch (chẳng hạn như R1CS/QAP) , bạn sẽ nhận được Một tập hợp các đại lượng vô hướng và vectơ mà sau này được sử dụng để tạo đa thức hoặc các dạng đại số khác, chẳng hạn như đối số tích trong (groth16). Đa thức này vẫn còn rất dài dòng và nếu bằng chứng được tạo ra trực tiếp thì cả kích thước bằng chứng và thời gian xác minh thường rất lớn. Vì vậy chúng ta cần đơn giản hóa đa thức này hơn nữa. Phương pháp tối ưu hóa ở đây gọi là cam kết đa thức, có thể hiểu là giá trị băm đặc biệt của đa thức. Các cam kết đa thức dựa trên đại số bao gồm KZG, IPA và DARK, tất cả đều sử dụng đường cong elip để tạo ra các cam kết.

FRI sử dụng Hàm Hash làm cách chính để tạo ra các cam kết. Việc lựa chọn cam kết đa thức chủ yếu xoay quanh một số điểm - bảo mật, hiệu suất. Bảo mật chủ yếu được xem xét trong giai đoạn thiết lập. Nếu tính ngẫu nhiên được sử dụng để tạo ra bí mật là công khai, chẳng hạn như FRI, thì chúng ta nói rằng việc thiết lập là minh bạch. Nếu tính ngẫu nhiên được sử dụng để tạo ra bí mật là riêng tư và yêu cầu hủy Prover sau khi sử dụng thì thiết lập này cần phải được tin cậy. MPC là một phương tiện để giải quyết nhu cầu về sự tin cậy ở đây, nhưng trong các ứng dụng thực tế, người dùng cần phải chịu một khoản chi phí nhất định.

FRI nói trên tương đối xuất sắc về mặt bảo mật nhưng lại không lý tưởng về Hiệu suất, đồng thời, mặc dù Hiệu suất ghép nối thân thiện đường cong elip là tuyệt vời, nhưng khi xem xét việc thêm đệ quy, không có nhiều đường cong phù hợp nên có chi phí đáng kể.

Hiện trạng ngành:

Hiện tại, dù dựa trên Plonk (matterlabs) hay Ultra-Plonk (Scroll, PSE), cam kết đa thức cuối cùng của họ đều dựa trên KZG, vì vậy hầu hết công việc của Prover sẽ Liên quan đến nhiều phép tính FFT (tạo đa thức) và phép tính MSM nhân dấu chấm ECC (tạo cam kết đa thức).

Ở chế độ plonk thuần túy, do số điểm cần cam kết không lớn nên tỷ lệ thời gian Prove chiếm dụng của hoạt động MSM không cao nên việc tối ưu hóa hiệu suất FFT có thể mang lại lợi ích lớn hơn trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, trong khuôn khổ UltraPlonk (halo2), do sự ra đời của cổng khách hàng, số lượng điểm cam kết được thiết kế trong giai đoạn Prover đã tăng lên, khiến việc tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của MSM cũng rất quan trọng. (Hiện tại, sau khi tối ưu hóa pippenger hoạt động MSM, vẫn cần log(P(logB)) (B là giới hạn trên của exp, p là số điểm tham gia MSM).

Do cam kết đa thức được sử dụng trong hệ thống chứng minh Plonky2 thế hệ mới hiện tại không còn là KZG mà là FRI chung trong hệ thống STARK nên bộ chứng minh của Plonky2 không còn cần xem xét MSM nên về mặt lý thuyết hiệu suất cải tiến hệ thống không còn dựa vào MSM. Tối ưu hóa thuật toán liên quan. Tác giả của plonky2, Mir (hiện là Polygon Zero), đang quảng bá mạnh mẽ hệ thống này. Tuy nhiên, do trường số Goldilocks Field được plonky2 sử dụng không đặc biệt thân thiện với việc viết mạch liên quan đến thuật toán băm elip (như ECDSA), nên mặc dù Goldilocks Field có lợi thế rõ ràng trong các thao tác từ máy nhưng vẫn khó để đánh giá giải pháp nào tốt hơn, Mir hay PSE/Scroll.

Dựa trên Plonk, Ultraplonk, Xem xét toàn diện thuật toán Prove của Plonky2, các mô-đun yêu cầu tăng tốc phần cứng rất có thể sẽ tập trung vào 3 hướng FFT, MSM và HASH.

Một điểm nghẽn khác của Prover Đó là việc tạo ra các nhân chứng. Thông thường các phép tính không phải ZK thông thường sẽ bỏ qua một số lượng lớn các biến trung gian. Tuy nhiên, trong quá trình chứng minh ZK, tất cả các nhân chứng cần phải được được ghi lại và sẽ tham gia vào quá trình tính toán FFT tiếp theo. Do đó, làm thế nào để tính toán nhân chứng song song một cách hiệu quả cũng sẽ là hướng mà các máy khai thác chứng minh cần phải xem xét.

Nỗ lực tăng tốc ZKP: bằng chứng đệ quy - Khái niệm fractal L3 của StarkNet dựa trên khái niệm bằng chứng đệ quy, Hyperscaling và Scroll fractal của Zksync cũng có những tối ưu hóa tương tự.

> Khái niệm zkSNARK đệ quy là để chứng minh quá trình xác minh của Bằng chứng A, từ đó tạo ra Bằng chứng B khác. Miễn là Người xác minh có thể chấp nhận B, điều đó tương đương với việc chấp nhận A. SNARK đệ quy cũng có thể tổng hợp nhiều bằng chứng lại với nhau, chẳng hạn như tổng hợp quy trình xác minh A1 A2 A3 A4 thành B; SNARK đệ quy cũng có thể chia một quy trình tính toán dài thành nhiều bước và việc tính toán từng bước chứng minh rằng S1 là Cần được xác minh trong bước tiếp theo của quá trình chứng minh tính toán, tức là tính toán một bước, xác minh một bước rồi tính toán bước tiếp theo. Điều này sẽ cho phép Người xác minh chỉ xác minh bước cuối cùng và tránh khó khăn khi xây dựng một mạch lớn có độ dài thay đổi.

Về mặt lý thuyết, tất cả zkSNARK đều hỗ trợ đệ quy. Một số giải pháp zkSNARK có thể triển khai trực tiếp Trình xác minh bằng các mạch, trong khi các zkSNARK khác yêu cầu chia thuật toán Trình xác minh thành các phần dễ mạch hóa. Đối với các bộ phận không dễ mạch điện, phần sau sẽ áp dụng chiến lược xác minh tổng hợp độ trễ và đưa quy trình xác minh vào bước cuối cùng của quy trình xác minh.

Trong ứng dụng L2 trong tương lai, ưu điểm của đệ quy có thể giảm hơn nữa các yêu cầu về chi phí và hiệu suất thông qua việc tạo ra các sự vật có bằng chứng.

Trường hợp đầu tiên (ứng dụng bất khả tri) là để chứng minh nhiều thứ khác nhau, chẳng hạn như một cái là cập nhật trạng thái và cái kia là Merkle Tree. có thể được kết hợp thành một bằng chứng, nhưng vẫn có hai kết quả đầu ra (khóa chung được sử dụng để xác minh riêng)

Trường hợp thứ hai (đệ quy ứng dụng) Dành cho cùng một loại điều cần được chứng minh. Ví dụ: nếu cả hai đều là cập nhật trạng thái, thì hai điều này có thể được tổng hợp trước khi tạo bằng chứng và sẽ chỉ có một kết quả đầu ra, đó là sự khác biệt trạng thái sau hai lần cập nhật. (Phương pháp của Zksync tương tự, chi phí người dùng chỉ chịu trách nhiệm cho sự khác biệt về trạng thái)

Ngoài bằng chứng đệ quy và khả năng tăng tốc phần cứng chủ yếu được thảo luận bên dưới, còn có các khả năng tăng tốc khác của ZKP các phương pháp, chẳng hạn như cổng tùy chỉnh, loại bỏ FFT (cơ sở lý thuyết của OlaVM), v.v., không được thảo luận trong bài viết này vì lý do không gian.

Tăng tốc phần cứng

Tăng tốc phần cứng luôn là một cách phổ biến để tăng tốc độ chứng minh mật mã trong mật mã, cho dù đó là dành cho RSA (logic toán học cơ bản của RSA tương tự như các đường cong elip và cũng liên quan đến nhiều phép toán số lượng lớn phức tạp) hay giai đoạn đầu Phương pháp tối ưu hóa dựa trên GPU của zk-snark cho zcash/filecoin.

Lựa chọn phần cứng

Sau khi hợp nhất Ethereum, chắc chắn sẽ có một dư thừa năng lượng tính toán GPU số lượng lớn (một phần bị ảnh hưởng bởi những thay đổi trong đồng thuận Ethereum, giá cổ phiếu của gã khổng lồ GPU NVIDIA đã giảm 50% kể từ đầu năm và lượng hàng tồn kho dư thừa cũng ngày càng tăng), hình ảnh sau đây là giá giao dịch của Sản phẩm GPU chủ lực RTX 3090 của NVIDIA, cũng cho thấy sức mạnh của người mua tương đối yếu.

Khi giá GPU ở mức thấp Đồng thời, một lượng lớn sức mạnh tính toán của GPU không hoạt động. Một câu hỏi tự nhiên là liệu GPU có phải là phần cứng thích hợp để tăng tốc zk không? Có ba tùy chọn chính về mặt phần cứng, GPU/FPGA/ASIC.

FPGA và GPU: 

Trước tiên, hãy xem bản tóm tắt: Sau đây là bản tóm tắt về GPU của bẫy-tech (lấy Nvidia 3090 làm ví dụ) và FPGA (Xilinx VU9P làm ví dụ) ở một số khía cạnh. Điểm rất quan trọng là: GPU cao hơn FPGA về hiệu suất (tốc độ tạo bằng chứng), trong khi FPGA có lợi thế hơn về mức tiêu thụ năng lượng.

  Kết quả hoạt động cụ thể trực quan hơn từ Ingoyama:  

Đặc biệt dành cho các hoạt động có tốc độ cao hơn rộng bit (2^20), GPU nhanh hơn FPGA năm lần và mức tiêu thụ điện năng cũng cao hơn nhiều.

Đối với những người khai thác thông thường, hiệu quả về chi phí cũng là một yếu tố quan trọng trong việc xác định nên sử dụng phần cứng nào. Cả U55C ($4795) và VU9P ($8394) đều đắt hơn nhiều so với GPU (RTX 3090: $1860).

Về mặt lý thuyết, GPU phù hợp cho tính toán song song và FPGA theo đuổi khả năng lập trình. Tuy nhiên, trong môi trường tạo ra bằng chứng không có kiến thức, những ưu điểm này không thể áp dụng hoàn hảo . Ví dụ: tính toán song song áp dụng cho GPU nhằm mục đích xử lý đồ họa quy mô lớn.Mặc dù về mặt logic, nó tương tự như phương pháp xử lý của MSM, nhưng phạm vi áp dụng (số thực) không nhất quán với miền hữu hạn cụ thể được nhắm mục tiêu bởi zkp. Đối với FPGA, các kịch bản ứng dụng về khả năng lập trình khi có nhiều L2 là không rõ ràng, vì xét đến việc phần thưởng của thợ mỏ L2 có liên quan đến nhu cầu được thực hiện bởi một L2 duy nhất (khác với POW), nó có thể xuất hiện trong đoạn đường được phân đoạn. Tình huống người chiến thắng chiếm hết khiến các thợ đào khó có thể phải thường xuyên thay đổi thuật toán.

ASIC là giải pháp tốt hơn về mặt hiệu suất và chi phí (bao gồm thông lượng, độ trễ, v.v.), nhưng vẫn chưa rõ liệu đó có phải là giải pháp tốt nhất hay không. Vấn đề là:

Thời gian phát triển dài - đòi hỏi một quy trình hoàn chỉnh từ thiết kế chip đến sản xuất chip.Ngay cả khi chip đã được thiết kế, việc sản xuất chip vẫn kéo dài, tốn kém và có tỷ lệ năng suất khác nhau. Về nguồn lực đúc, TSMC và Samsung là những nhà máy đúc chip tốt nhất. Hiện tại, các đơn đặt hàng của TSMC đã được lên kế hoạch trong hai năm. Thứ cạnh tranh với chip ZK về tài nguyên đúc là chip AI, chip xe điện và các chip web2 khác. Sản xuất chip sớm Ngược lại, nhu cầu về chip ZK không rõ ràng đối với các sản phẩm được thiết kế đã được chứng minh bằng nhu cầu.

Thứ hai, hiệu suất của toàn bộ con chip có tương quan nghịch với kích thước của một con chip, tức là mọi người thường gọi là 20nm và 18nm. , một con chip Con chip càng nhỏ thì wafer có thể chứa càng nhiều chip, tức là hiệu suất của toàn bộ con chip càng cao.Tuy nhiên, công nghệ sản xuất chip cao cấp hiện nay là độc quyền (ví dụ, phần phức tạp nhất sản xuất chip, công nghệ quang khắc, được độc quyền bởi công ty ASML ở Hà Lan), một số xưởng đúc vừa và nhỏ (chẳng hạn như SMIC trong nước) đi sau công nghệ hàng đầu từ một đến hai thế hệ, điều đó có nghĩa là họ đang đứng sau tốt nhất về năng suất và kích thước chip của xưởng đúc. Điều này sẽ dẫn đến việc chip ZK phải tìm kiếm giải pháp dưới mức tối ưu, tất nhiên khi nhu cầu không quá rõ ràng, các chip không cao cấp khoảng 28nm sẽ được lựa chọn dựa trên cân nhắc về chi phí.

Giải pháp ASIC hiện tại chủ yếu xử lý FFT và MSM, hai toán tử phổ biến trong mạch ZK yêu cầu khả năng tính toán tương đối cao và không được thiết kế cho một dự án cụ thể, vì vậy cụ thể hiệu quả hoạt động chưa cao nhất về mặt lý thuyết. Ví dụ, mạch logic của bộ chứng minh Scroll vẫn chưa được triển khai 100% và đương nhiên không có mạch phần cứng phù hợp. Hơn nữa, ASIC dành riêng cho ứng dụng và không hỗ trợ các điều chỉnh tiếp theo. Ví dụ: khi mạch logic thay đổi, máy khách của nút cần được nâng cấp, hiện tại không chắc liệu có giải pháp nào tương thích hay không.

Đồng thời, việc thiếu nhân tài cũng là một thực trạng của ngành chip ZK, không dễ tìm được nhân tài am hiểu về mật mã và phần cứng. phải có kiến thức sâu và trình độ Toán học cùng nhiều năm kinh nghiệm trong thiết kế và bảo trì sản phẩm phần cứng.

Suy nghĩ kết thúc - xu hướng phát triển của người chứng minh EigenDA

Trên Đây đều là những suy nghĩ và nỗ lực của ngành nhằm tăng tốc ZKP, ý nghĩa cuối cùng là ngưỡng chạy Prover sẽ ngày càng thấp hơn. Nói theo chu kỳ, người chứng minh cần phải trải qua ba giai đoạn sau:

Giai đoạn I: Người chứng minh dựa trên đám mây

Người chứng minh dựa trên đám mây có thể cải thiện đáng kể ngưỡng đầu vào cho người chứng minh bên thứ ba (người không phải là người dùng/các bên tham gia dự án), tương tự như aws/google cloud của web2. Xét về mô hình kinh doanh, phía dự án sẽ mất một phần phần thưởng, nhưng xét từ góc độ phân cấp, đây là cách thu hút nhiều người tham gia hơn ở cấp độ kinh tế và thực thi. Điện toán đám mây/dịch vụ đám mây là tập hợp công nghệ hiện có của web2. Có sẵn các môi trường phát triển hoàn thiện cho các nhà phát triển sử dụng và họ có thể phát huy hiệu ứng ngưỡng thấp/cụm cao duy nhất của đám mây. Đối với gia công phần mềm thử nghiệm ngắn hạn, đây là một giải pháp lựa chọn. .

Hiện tại, Ingoyama cũng đã triển khai trong lĩnh vực này (phiên bản F1 mới nhất thậm chí còn đạt tốc độ cơ bản gấp đôi pipeMSM). Tuy nhiên, đây vẫn là cách để một người chứng minh duy nhất chạy toàn bộ bằng chứng và trong giai đoạn II, bằng chứng có thể tồn tại ở dạng phân tách, với số lượng người tham gia lớn hơn.

Giai đoạn II: Thị trường chứng minh

Quy trình tạo bằng chứng bao gồm các hoạt động khác nhau. Một số hoạt động có ưu tiên về hiệu quả, trong khi các hoạt động khác có yêu cầu về mức tiêu thụ chi phí/năng lượng. Ví dụ: tính toán MSM bao gồm quá trình tính toán trước, yêu cầu một lượng bộ nhớ nhất định để hỗ trợ các phần tử vô hướng khác nhau trong quá trình tính toán trước. Nếu tất cả các đại lượng vô hướng được lưu trữ trên một máy tính thì yêu cầu bộ nhớ của máy tính sẽ cao hơn và nếu các đại lượng vô hướng khác nhau được lưu trữ trên một máy tính. được sử dụng Được lưu trữ trên nhiều máy chủ, không chỉ tốc độ của lớp tính toán này sẽ tăng lên mà số lượng người tham gia cũng sẽ tăng lên.

Marketplace là một suy nghĩ táo bạo về mô hình kinh doanh cho lĩnh vực điện toán gia công nói trên. Nhưng trên thực tế, đã có một tiền lệ trong giới Crypto - dịch vụ oracle của Chainlink, nguồn cấp giá của các cặp giao dịch khác nhau trên các chuỗi khác nhau cũng tồn tại dưới dạng thị trường. Đồng thời, người sáng lập Aleo, Howard Wu, đã từng đồng sáng tác DIZK, một phương pháp tạo bằng chứng không chứa kiến thức cho sổ cái phân tán, khả thi về mặt lý thuyết.

Nói như vậy, đây là một suy nghĩ rất thú vị về mặt mô hình kinh doanh, nhưng một số khó khăn khi triển khai cũng có thể rất lớn khi nó được triển khai thực tế, chẳng hạn như trường hợp này Cách phối hợp giữa các hoạt động của lớp để tạo ra một bằng chứng hoàn chỉnh ít nhất phải không bị tụt hậu so với Giai đoạn I về thời gian và chi phí.

Giai đoạn III: Mọi người đều chạy thử

Trong tương lai, Prover sẽ chạy cục bộ trên người dùng (trang web hoặc thiết bị di động). Ví dụ: Zprize có các cuộc thi và phần thưởng liên quan đến khả năng tăng tốc ZKP dựa trên môi trường thực thi webassembly/andriod, nghĩa là quyền riêng tư của người dùng sẽ được đảm bảo ở một mức nhất định (chứng minh tập trung hiện tại Nó chỉ dành cho việc mở rộng và không đảm bảo quyền riêng tư của người dùng) Điều quan trọng nhất là - quyền riêng tư ở đây không chỉ giới hạn ở hành vi trên chuỗi mà còn bao gồm cả hành vi ngoài chuỗi.

Vấn đề cần phải quan tâm là tính bảo mật của trang web, môi trường thực thi của trang web có yêu cầu bảo mật cao hơn phần cứng (một nhân chứng trong ngành là ví dựa trên web như metmask, kém an toàn hơn ví phần cứng).

Ngoài dữ liệu trên chuỗi và chứng nhận ngoài chuỗi, dữ liệu ngoài chuỗi có thể được tải lên chuỗi dưới dạng ZKP đồng thời bảo vệ 100% người dùng quyền riêng tư. Giai đoạn này có thể được thiết lập. Các giải pháp hiện tại chắc chắn phải đối mặt với hai vấn đề - 1. Tập trung hóa, nghĩa là thông tin người dùng vẫn có nguy cơ bị kiểm duyệt 2. Hình thức dữ liệu có thể kiểm chứng là duy nhất. Bởi vì dữ liệu ngoài chuỗi có nhiều dạng khác nhau và không được chuẩn hóa, nên các dạng dữ liệu có thể kiểm chứng cần phải trải qua nhiều quá trình làm sạch/sàng lọc trong khi vẫn ở dạng duy nhất.

Thách thức ở đây không chỉ là chứng minh môi trường được tạo ra mà còn phải xem xét liệu nó có tương thích ở cấp độ thuật toán hay không (phải sử dụng thuật toán minh bạch trước tiên), cũng như chi phí /thời gian/hiệu quả.của. Nhưng nhu cầu cũng vô song, hãy tưởng tượng rằng tín dụng trong đời thực có thể được thế chấp theo cách phi tập trung để cho vay trên chuỗi mà không có nguy cơ bị kiểm duyệt.

Liên kết gốc

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia