Phân tích chuyên sâu về con đường nghìn tỷ đô la tiếp theo: sự kết hợp giữa bằng chứng không có kiến thức và điện toán phân tán

Tác giả gốc: Xie Jinbin (X Research DAO)

Biên tập viên gốc: AndyHoo (X Research DAO)

1. Lịch sử phát triển máy tính phân tán và triển vọng thị trường 

1.1 Lịch sử phát triển

· Thời kỳ đầu, mỗi máy tính chỉ có thể thực hiện một tác vụ tính toán, với sự ra đời của công nghệ đa lõi và đa luồng, Với sự ra đời của CPU, một máy tính có thể thực hiện nhiều tác vụ tính toán.

· Khi hoạt động kinh doanh của các website lớn tăng lên, việc mở rộng mô hình máy chủ đơn lẻ khó khăn, và nó làm tăng chi phí phần cứng. 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, khi hoạt động kinh doanh tăng lên và số lượng máy chủ tăng lên, khả năng bảo trì của các dịch vụ điểm-điểm theo mô hình SOA và độ khó về khả năng mở rộng tăng lên. Tương tự như nguyên lý máy vi tính, chế độ bus xuất hiện để phối hợp các đơn vị dịch vụ khác nhau. Bus dịch vụ kết nối tất cả các hệ thống với nhau thông qua kiến trúc giống như trung tâm. Thành phần này được gọi là ESB (Bus dịch vụ doanh nghiệp). Với vai trò trung gian, dịch và điều phối các thỏa thuận dịch vụ theo các định dạng hoặc tiêu chuẩn khác nhau.

·Giao tiếp mô hình REST tiếp theo dựa trên giao diện lập trình ứng dụng (API) được đặc trưng bởi tính đơn giản, các tính năng dễ kết hợp hơn sẽ nổi bật hơn. Mỗi dịch vụ xuất giao diện của nó ở dạng REST. Khi khách hàng đưa ra yêu cầu thông qua API RESTful, nó sẽ chuyển biểu diễn trạng thái tài nguyên đến người yêu cầu hoặc điểm cuối. Thông tin hoặc biểu diễn được truyền qua HTTP theo 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, mặc dù tên ban đầu của nó có nghĩa là "Ký hiệu đối tượng JavaScript" trong tiếng Anh nhưng nó phù hợp với nhiều ngôn ngữ khác nhau và có thể được đọc bởi con người và máy móc.

· Máy ảo, công nghệ container và ba bài báo của Google:

2003, GFS: Hệ thống tệp của Google

2004, MapReduce: Xử lý dữ liệu đơn giản hóa trên các cụm lớn

Năm 2006 , Bigtable: Hệ thống lưu trữ phân tán cho dữ liệu có cấu trúc

Chúng là các hệ thống tệp phân tán, tính toán phân tán và cơ sở dữ liệu phân tán, đã mở ra bức màn về các hệ thống phân tán. Hadoop tái tạo bài báo của Google, Spark nhanh hơn và dễ sử dụng hơn và Flink đáp ứng tính toán thời gian thực.

· Nhưng trước đây nó là hệ thống phân tán chứ không phải là hệ thống ngang hàng trong ý nghĩa đầy đủ. . Trong lĩnh vực Web3, nó phá hủy hoàn toàn kiến trúc phần mềm trước đó. Một loạt vấn đề như tính nhất quán của hệ thống phân tán, ngăn chặn các cuộc tấn công gian lận, ngăn chặn các cuộc tấn công giao dịch bụi, v.v., đều mang đến những thách thức cho khung điện toán phi tập trung.

· Chuỗi công khai hợp đồng thông minh được đại diện bởi Ethereum có thể được hiểu một cách trừu tượng là khung máy tính phân cấp, nhưng EVM là một máy ảo có tập lệnh giới hạn và không thể thực hiện các phép tính chung mà Web2 yêu cầu. Hơn nữa, tài nguyên trên chuỗi cũng cực kỳ đắt đỏ. Mặc dù vậy, Ethereum cũng đã vượt qua nút thắt cổ chai của khung điện toán điểm-điểm, chẳng hạn như giao tiếp điểm-điểm, tính nhất quán trên toàn mạng của kết quả tính toán và tính nhất quán của dữ liệu.

1.2 Triển vọng thị trường

Bạn đọc đã tìm hiểu về lịch sử của điện toán phân tán ở trên nhưng vẫn còn nhiều điều chưa rõ ràng, tôi xin liệt kê những câu hỏi mà bạn có thể đặt ra cho độc giả như sau:

p> p>

· Từ góc độ nhu cầu kinh doanh, tại sao mạng máy tính phi tập trung lại quan trọng?

·Quy mô thị trường tổng thể là bao nhiêu?

·Hiện tại bạn đang ở giai đoạn nào và còn bao nhiêu chỗ trống trong tương lai?

· Những cơ hội nào đáng được quan tâm? Làm thế nào để kiếm tiền?

1.2.1 Tại sao điện toán phi tập trung lại quan trọng?

Trong tầm nhìn ban đầu của Ethereum, nó là trở thành máy tính của thế giới. Sau sự bùng nổ của ICO vào năm 2017, mọi người đều nhận thấy việc phát hành tài sản vẫn là trọng tâm chính. Nhưng vào năm 2020, mùa hè Defi xuất hiện và một số lượng lớn Dapp bắt đầu xuất hiện. Với sự bùng nổ của dữ liệu trên chuỗi, EVM ngày càng trở nên bất lực trước các kịch bản kinh doanh ngày càng phức tạp. Cần mở rộng ngoài chuỗi để đạt được các chức năng mà EVM không thể đạt được. Các vai trò như oracles là tính toán phi tập trung ở một mức độ nhất định.

Hãy nghĩ về khía cạnh mở rộng. Bây giờ Dapp đang phát triển nhanh chóng và lượng dữ liệu đang bùng nổ Khi dữ liệu tăng lên, giá trị của những dữ liệu này đòi hỏi các thuật toán phức tạp hơn để tính toán và khai thác giá trị thương mại của nó. Giá trị của dữ liệu được phản ánh và tạo ra bởi các phép tính. Đây là những điều mà hầu hết các nền tảng hợp đồng thông minh không thể đạt được.

Bây giờ quá trình phát triển Dapp đã trôi qua, nó chỉ cần hoàn thành quy trình từ 0 đến 1. Bây giờ nó cần phải mạnh mẽ hơn và có các cơ sở cơ bản để hỗ trợ nó hoàn thành các tình huống kinh doanh phức tạp hơn. Toàn bộ Web3 đã vượt qua giai đoạn phát triển các ứng dụng đồ chơi và sẽ phải đối mặt với các tình huống kinh doanh và logic phức tạp hơn trong tương lai.

1.2.2 Quy mô thị trường tổng thể lớn đến mức nào?

Làm thế nào để ước tính quy mô thị trường? Được ước tính theo quy mô kinh doanh điện toán phân tán trong lĩnh vực Web2? Nhân lên sự thâm nhập thị trường web3? Cộng thêm giá trị của các dự án tài chính tương ứng hiện có trên thị trường?

Chúng tôi không thể sao chép quy mô thị trường điện toán phân tán của Web2 sang Web3 vì những lý do sau:

1. Điện toán phân tán trong lĩnh vực Web2 đáp ứng hầu hết các nhu cầu, trong khi điện toán phân tán trong lĩnh vực Web3 được phân hóa để đáp ứng nhu cầu thị trường. Nếu sao chép sẽ trái với môi trường nền tảng khách quan của thị trường.

2. Điện toán phi tập trung trong lĩnh vực Web3 sẽ phát triển thành thị trường toàn cầu trong tương lai. . Vì vậy chúng ta cần phải chặt chẽ hơn trong việc ước tính quy mô thị trường.

Ngân sách quy mô tổng thể của bản nhạc tiềm năng trong trường Web3 được tính toán dựa trên các điểm sau:

1. Định giá các dự án khác trong ngành có thể được đưa vào lộ trình làm giá trị thị trường chuẩn. Theo dữ liệu trên trang web coinmarketcap, giá trị thị trường của các dự án trong lĩnh vực điện toán phân tán đang lưu hành trên thị trường là 6,7 tỷ USD.

2. Mô hình doanh thu xuất phát từ việc thiết kế mô hình kinh tế Token, chẳng hạn như Doanh thu Token phổ biến hiện nay. mô hình là Token được sử dụng như một phương tiện thanh toán phí xử lý trong quá trình 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 phục vụ như là tiêu chuẩn để đánh giá định giá. Tất nhiên, token cũng có các mô hình trưởng thành khác, chẳng hạn như được sử dụng để khai thác thế chấp hoặc các cặp giao dịch hoặc tài sản cố định của Stablecoin 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 tình huống có thể sử dụng Token sẽ rất đa dạng. Do đó, phân tích cụ thể được thực hiện cho các dự án cụ thể. Chúng ta có thể thử khám phá cách thiết kế mô hình Token trong kịch bản điện toán phi tập trung Web3. Đầu tiên, giả sử rằng chúng ta thiết kế một khung tính toán phi tập trung, chúng ta sẽ gặp phải những thách thức gì?

a). Bởi vì mạng phi tập trung hoàn toàn được hoàn thành trong một môi trường không đáng tin cậy như vậy Việc thực thi máy tính nhiệm vụ đòi hỏi phải thúc đẩy các nhà cung cấp tài nguyên để đảm bảo giá cả 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 phù thủy và các phương thức tấn công khác. Do đó, Token được yêu cầu như một phương thức cam kết để tham gia vào mạng đồng thuận POS và trước tiên phải đảm bảo tính nhất quán đồng thuận của tất cả các nút. 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 chu kỳ tăng trưởng 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 một lượng lớn giao dịch bụi, với phí xử lý được trả cho mỗi giao dịch, là mô hình Token đã được thị trường chứng minh.

c) Nếu Token chỉ được sử dụng cho mục đích thực tế sẽ khó có thể mở rộng hơn nữa giá trị thị trường của nó. Nếu được sử dụng làm tài sản cố định của danh mục tài sản, nhiều lớp kết hợp tài sản có thể được thực hiện để mở rộng đáng kể hiệu quả của việc tài chính hóa.

Định giá tổng thể = tỷ lệ cam kết * Tỷ lệ tiêu thụ gas * (nghịch đảo của lưu thông) * đơn lẻ Giá

1.2.3 Hiện tại nó đang ở giai đoạn nào và còn bao nhiêu chỗ trống trong tương lai?

Từ năm 2017 đến nay, nhiều đội cố gắng đi tiếp trung tâm Chúng tôi đã cố gắng phát triển theo hướng tính toán tập trung nhưng mọi nỗ lực đều thất bại, nguyên nhân thất bại sẽ được giải thích chi tiết sau. Lộ trình khám phá bắt đầu từ một dự án tương tự như Kế hoạch khám phá người ngoài hành tinh và 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 sự đột phá từ 0 lên 1 đã được kiểm chứng ở cấp độ học thuật, và một số dự án quy mô lớn trong thực hành kỹ thuật đã đạt được tiến bộ lớn. Ví dụ: việc triển khai zkRollup và zkEVM hiện tại mới chỉ ở giai đoạn phát hành sản phẩm.

Vẫn còn rất nhiều dư địa cho tương lai, vì những lý do sau:

1. Hiệu quả tính toán xác minh cũng cần được nâng cao.

2. Cần bổ sung thêm nhiều bộ hướng dẫn hơn.

3. Tối ưu hóa các kịch bản kinh doanh thực sự khác nhau.

4. Các kịch bản kinh doanh trước đây không thể thực hiện được bằng hợp đồng thông minh có thể được thực hiện thông qua điện toán phi tập trung.

Chúng tôi sử dụng một trường hợp cụ thể để giải thích một trò chơi hoàn toàn phi tập trung. Hiện tại, hầu hết Gamefi đều yêu cầu một dịch vụ tập trung làm phụ trợ. Phần phụ trợ của nó được sử dụng để quản lý dữ liệu trạng thái người chơi và một số logic nghiệp vụ. Giao diện ứng dụng của nó là chuyển logic và sự kiện tương tác của người dùng đến phần phụ trợ sau khi chúng được kích hoạt. Hiện tại, trên thị trường chưa có giải pháp hoàn chỉnh nào có thể hỗ trợ các kịch bản kinh doanh của Gamefi. Nhưng các giao thức điện toán phi tập trung có thể kiểm chứng đã xuất hiện và phần phụ trợ đã được thay thế bằng zkvm. Một trò chơi thực sự phi tập trung có thể được hiện thực hóa. Giao diện người dùng gửi logic sự kiện của người dùng đến zkvm để thực thi logic kinh doanh có liên quan. Sau khi được xác minh, trạng thái sẽ được ghi lại trong cơ sở dữ liệu phi tập trung.

Tất nhiên đây chỉ là một kịch bản ứng dụng được đề xuất và Web2 có nhiều kịch bản kinh doanh yêu cầu tính toán khả năng .

1.2.4 Những cơ hội nào đáng được quan tâm? Làm thế nào để kiếm tiền?

2. Các nỗ lực tính toán phân tán phi tập trung

Mô hình dịch vụ đám mây 2.1

Ethereum hiện có các vấn đề sau:

1. Thông lượng tổng thể thấp. Nó tiêu tốn rất nhiều sức mạnh tính toán nhưng thông lượng chỉ tương đương với một chiếc điện thoại thông minh.

2. Sự nhiệt tình xác minh thấp. Vấn đề này được gọi là Thế lưỡng nan của người xác minh. Các nút có được quyền đóng gói sẽ được khen thưởng và các nút khác cần được xác minh, nhưng chúng không được khen thưởng và có mức độ nhiệt tình xác minh thấp. Theo thời gian, các tính toán có thể không được xác minh, gây ra rủi ro cho tính bảo mật của dữ liệu trên chuỗi.

3. Khối 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 phải trả một khoản phí nhất định, được tính dựa trên thời gian sử dụng tài nguyên máy tính. Lý do cơ bản để áp dụng mô hình như vậy là vì nó không thể xác minh liệu tác vụ tính toán có được thực thi chính xác hay không và chỉ có thể sử dụng các tham số thời gian có thể phát hiện được hoặc các tham số có thể kiểm soát khác.

Cuối cùng, mô hình này không được sử dụng rộng rãi và không xem xét đến yếu tố con người. Một lượng lớn tài nguyên được sử dụng để khai thác nhằm tối đa hóa lợi nhuận. Điều này dẫn đến ít tài nguyên thực sự có thể được sử dụng. Đây là kết quả của mỗi vai trò trong hệ thống trò chơi tìm cách tối đa hóa lợi ích.

Kết quả cuối cùng hoàn toàn trái ngược với ý định ban đầu.

2.2 Chế độ thách đấu

TrueBit sử dụng hệ thống trò chơi để đạt được giải pháp tối ưu toàn cầu nhằm đảm bảo rằng các nhiệm vụ điện toán được đưa ra được thực thi chính xác.

https://www.aicoin.com/article/256862.html

Các điểm cốt lõi của khung điện toán nhanh của chúng tôi:

1 . Vai trò: Người giải quyết vấn đề, người thách thức và thẩm phán

2. Người giải quyết vấn đề cần phải cam kết tài trợ trước khi họ có thể tham gia nhận nhiệm vụ tính toán

3. Người thách thức, với tư cách là người săn tiền thưởng, cần phải xác minh nhiều lần xem liệu kết quả tính toán của người giải toán phù hợp với kết quả tính toán của người giải ở địa phương

4. Người thách đấu sẽ trích xuất các nhiệm vụ tính toán gần đây nhất phù hợp với trạng thái tính toán của cả hai. Nếu có điểm khác nhau, gửi giá trị băm của cây Merkle điểm phân kỳ

5. Thẩm phán cuối cùng sẽ đánh giá liệu thử thách có thành công hay không

Tuy nhiên, mô hình này có những nhược điểm sau:

1. Người thách đấu có thể gửi sau đó và chỉ cần hoàn thành việc gửi nhiệm vụ. Kết quả là thiếu kịp thời.

2.3 Sử dụng bằng chứng không có kiến thức để xác minh các phép tính

Vậy cách thực hiện không chỉ đảm bảo quá trình tính toán có thể kiểm chứng được mà còn đảm bảo tính kịp thời của việc kiểm chứng .

Ví dụ: việc triển khai zkEVM yêu cầu phải gửi zkProof có thể kiểm chứng tại mỗi thời điểm khối. ZkProof này chứa mã byte được tạo bởi mã nghiệp vụ tính toán logic, sau đó được thực thi để tạo mã mạch. Bằng cách này, logic nghiệp vụ tính toán được thực thi chính xác và tính kịp thời của việc xác minh được đảm bảo trong thời gian ngắn và cố định.

Mặc dù zkEVM chỉ nhắm mục tiêu vào các kịch bản thực hiện hợp đồng thông minh, nhưng bản chất của nó vẫn nằm trong lĩnh vực kinh doanh điện toán khuôn khổ. Nếu chúng tôi trì hoãn logic EVM cho các loại máy ảo có mục đích chung khác, chẳng hạn như máy ảo WASM hoặc máy ảo hiệu suất cao LLVM tổng quát hơn. Tất nhiên, sẽ có nhiều thách thức trong việc triển khai nó vào thực tiễn kỹ thuật, nhưng nó mang lại cho chúng ta nhiều cơ hội hơn để khám phá.

Với giả định rằng có đủ phần cứng tăng tốc bằng chứng không có kiến thức về hiệu suất cao và đủ tối ưu hóa Với thuật toán chứng minh không có kiến thức, các kịch bản tính toán 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 tái tạo bằng các máy ảo đa năng không cần chứng minh kiến thức. Như đã đề cập ở trên, hướng kinh doanh có lợi nhuận.

3. Sự kết hợp giữa bằng chứng không có kiến thức và điện toán phân tán 

3.1 Trình độ học vấn

Hãy cùng nhìn lại lịch sử phát triển và tiến hóa của các thuật toán chứng minh không có kiến thức

· GMR85 là thuật toán gốc sớm nhất xuất phát từ một bài báo do Goldwasser, Micali và Rackoff đồng xuất bản: Sự phức tạp về kiến thức của các hệ thống chứng minh tương tác (GMR85), được đề xuất vào năm 1985 và xuất bản năm 1989. Bài viết 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.

· Mạch bị cắt xén của Yao (GC) [89]. Một giao thức tính toán an toàn nổi tiếng của hai bên dựa trên việc chuyển giao không rõ ràng có thể đánh giá bất kỳ chức năng nào. Ý tưởng trung tâm của các mạch gây nhầm lẫn là phân tách mạch tính toán (chúng ta có thể sử dụng mạch AND, mạch OR và mạch NOT để thực hiện bất kỳ phép toán số học nào) thành giai đoạn sản xuất và giai đoạn đánh giá. Mỗi bên chịu trách nhiệm về một giai đoạn và trong mỗi giai đoạn, mạch được mã hóa nên không bên nào có thể lấy thông tin từ bên kia nhưng họ vẫn có thể nhận được kết quả dựa trên mạch. Các mạch bị xáo trộn bao gồm một giao thức truyền tải không rõ ràng và một mật mã khối. Độ phức tạp của mạch tăng ít nhất tuyến tính với nội dung đầu vào. Sau khi xuất bản mạch che giấu, Goldreich-Micali-Wigderson (GMW) [91] đã mở rộng mạch che giấu cho nhiều bên để chống lại những kẻ thù độc hại.

· Giao thức sigma còn được gọi là bằng chứng không có kiến thức (đặc biệt) của những người xác minh trung thực. Nghĩa là, người ta 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 sử dụng phương thức không tương tác.

· Pinocchio 2013 (PGHR13): Pinocchio: Tính toán gần như có thể kiểm chứng thực tế, sẽ chứng minh và thời gian xác minh được nén trong phạm vi áp dụng, đây cũng là giao thức cơ bản được Zcash sử dụng.

· Groth16 năm 2016: Về quy mô của các đối số không tương tác dựa trên ghép nối, đã sắp xếp hợp lý nó giảm kích thước của bằng chứng và cải thiện hiệu quả xác minh. Đây hiện là thuật toán cơ bản ZK được sử dụng rộng rãi nhất.

· Bulletproofs 2017 (BBBPWM17) Bulletproofs: Bằng chứng ngắn cho các giao dịch bí mật và hơn thế nữa, đã trình bày The Bulletproof thuật toán là một bằng chứng không có kiến thức rất ngắn, không tương tác, không yêu cầu cài đặt đáng tin cậy. Nó sẽ được áp dụng cho Monero sau 6 tháng, đây là sự kết hợp rất nhanh giữa lý thuyết và ứng dụng.

· zk-STARK năm 2018 (BBHR18) Tính toán an toàn sau lượng tử, có thể mở rộng, minh bạch và an toàn tính toàn vẹn, đề xuất giao thức thuật toán ZK-STARK không yêu cầu cài đặt tin cậy, đây là một hướng phát triển ZK đáng chú ý khác. Dựa trên đó, StarkWare, dự án ZK quan trọng nhất, đã ra đời.

Tính năng chống đạn:

1) NIZK ngắn mà không cần thiết lập đáng tin cậy

2) Được xây dựng dựa trên cam kết của Pedersen

3) Hỗ trợ tổng hợp bằng chứng

4) Thời gian của phép đo là: O ( N log ( N ) ) O(N\cdot \log(N))O(Nlog(N)), khoảng 30 giây

5) Thời gian của người 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 1,3KB

7) Giả định bảo mật dựa trên: nhật ký rời rạc

Các tình huống có thể áp dụng cho Bulletproofs là:

1) bằng chứng phạm vi (chỉ khoảng 600 byte)

2) bằng chứng sản phẩm bên trong

3) kiểm tra trung gian trong giao thức MPC

4) bằng chứng được tổng hợp và phân phối (với nhiều đầu vào riêng)

Các tính năng chính của Halo2 là:

1) Không cần thiết lập đáng tin cậy, sự kết hợp hiệu quả giữa sơ đồ tích lũy và số học PLONKish.

2) Dựa trên chương trình cam kết IPA.

3) Hệ sinh thái nhà phát triển thịnh vượng.

4) Thời gian của phép chứng minh là: O ( N log N ) O(N*\log N)O(NlogN).

5) Thời gian của người xác minh là: O ( 1 ) > O(1)>O(1)>Groth16.

6) Kích thước chứng minh là: O (log N) O(\log N)O(logN).

7) Giả định bảo mật dựa trên: nhật ký rời rạc.

Các kịch bản có thể áp dụng cho Halo2 là:

1) Bất kỳ phép tính nào có thể xác minh được

2) Thành phần chứng minh đệ quy

3) Hàm băm được tối ưu hóa theo mạch dựa trên hàm Sinsemilla dựa trên tra cứu

Các tình huống mà Halo2 không phù hợp là:

1) Trừ khi phiên bản KZG của Thay vào đó, Halo2 được sử dụng. Nếu không, chi phí xác minh trên Ethereum sẽ cao.

Các tính năng chính của Plonky2 là:

1) Không cần thiết lập đáng tin cậy, kết hợp FRI với PLONK.

2) Được tối ưu hóa cho bộ xử lý có SIMD và sử dụng các trường Goldilocks 64 byte.

3) Thời gian của phép chứng minh là: O (log N) O(\log N)O(logN).

4) Thời gian xác minh là: O (log N) O(\log N)O(logN).

5) Kích thước chứng minh là: O ( N log N ) O(N*\log N)O(NlogN).

6) Giả định bảo mật dựa trên: hàm băm chống va chạm.

Plonky2 phù hợp với các tình huống sau:

1) Bất kỳ tính toán nào có thể kiểm chứng được.

2) Thành phần chứng minh đệ quy.

3) Sử dụng cổng tùy chỉnh để tối ưu hóa mạch.

Các kịch bản mà Plonky2 không phù hợp là:

1) Bị giới hạn bởi số học không nguyên gốc của nó, nó không phù hợp với các câu lệnh chứa các phép toán đường cong elip.

Hiện tại Halo2 đã trở thành thuật toán chính được zkvm sử dụng, hỗ trợ bằng chứng đệ quy và xác minh mọi loại của các phép tính. Nó đặt nền tảng cho các kịch bản tính toán chung cho các máy ảo loại bằng chứng không có kiến thức.

3.2 Trình độ thực hành kỹ thuật

Vì bằng chứng không có kiến thức đã đạt được tiến bộ nhanh chóng ở cấp độ học thuật, tiến bộ 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 nay có những ngôn ngữ lập trình đặc biệt giúp các nhà phát triển không cần phải hiểu sâu về cách thiết kế mã mạch, điều này có thể hạ thấp ngưỡng phát triển. Tất nhiên cũng có hỗ trợ dịch Solidity thành mã mạch. Nó ngày càng trở nên thân thiện với nhà phát triển hơn.

· Máy ảo: Hiện tại có nhiều triển khai zkvm, đầu tiên là ngôn ngữ lập trình tự thiết kế. Trình biên dịch của riêng bạn biên dịch mã mạch và cuối cùng tạo ra zkproof. Thứ hai là hỗ trợ ngôn ngữ lập trình vững chắc, được biên dịch thành mã byte đích thông qua LLVM, và cuối cùng được dịch sang mã mạch và zkproof. Loại thứ ba là khả năng tương thích tương đương EVM thực sự, cuối cùng chuyển việc thực thi mã byte thành mã mạch và zkproof. Đây có phải là kết thúc của zkvm không? Không, cho dù nó đang mở rộng sang các kịch bản điện toán chung ngoài lập trình hợp đồng thông minh hay các giải pháp khác nhau của zkvm hoàn thiện và tối ưu hóa tập lệnh cơ bản của riêng nó thì nó vẫn đang 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 triển khai. Mỗi công ty đều đạt được thành công từ trình độ học thuật đến triển khai kỹ thuật, ai cuối cùng có thể trở thành vua và chiến đấu trên 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 lượng lớn nhà phát triển vào hệ sinh thái. Thời điểm là điều kiện tiên quyết rất quan trọng, lần đầu tiên được giới thiệu ra thị trường, thu hút được nguồn vốn ký gửi và các ứng dụng tự phát trong hệ sinh thái đều là những yếu tố dẫn đến thành công.

· Các công cụ và phương tiện hỗ trợ ngoại vi: hỗ trợ plug-in soạn thảo, plug-in kiểm tra đơn vị, Các công cụ gỡ lỗi, v.v., để giúp các nhà phát triển phát triển các ứng dụng chứng minh không có kiến thức một cách hiệu quả hơn.

· Cơ sở hạ tầng để tăng tốc bằng chứng không có kiến thức: Bởi vì trong toàn bộ thuật toán bằng chứng không có kiến thức, FFT và MSM chiếm nhiều thời gian tính toán và có thể được thực thi song song bởi các thiết bị tính toán song song như GPU/FPGA để đạt được hiệu quả nén chi phí thời gian.

· Triển khai bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau: Ví dụ: sử dụng chương trình hiệu quả hơn hoặc hoạt động tốt hơn ngôn ngữ: Rust.

· Xuất hiện các dự án ngôi sao: zkSync, Starkware và các dự án chất lượng cao khác lần lượt công bố chính thức thời điểm phát hành sản phẩm. Nó cho thấy rằng sự kết hợp giữa bằng chứng không kiến thức và tính toán phi tập trung không còn dừng ở mức độ lý thuyết mà đã dần trưởng thành trong thực tiễn kỹ thuật.

4. Những điểm nghẽn gặp phải và cách giải quyết

4.1 Hiệu suất tạo zkProof thấp

Chúng ta đã nói về năng lực thị trường này, sự phát triển hiện tại của ngành và tiến bộ thực tế về công nghệ, nhưng không có thách thức nào cả?

Chúng tôi tháo dỡ toàn bộ quy trình do zkProof tạo ra:

Trong giai đoạn biên dịch các mạch logic thành r1cs số, 80% phép tính được thực hiện 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 cấp độ tăng lên, chi phí thời gian của thuật toán Hash tăng tuyến tính. Tất nhiên, ngành hiện đang đề xuất thuật toán GKR giúp giảm 200 lần chi phí thời gian.

Tuy nhiên, chi phí tính toán của NTT và MSM vẫn còn cao. Nếu bạn muốn giảm thời gian chờ đợi cho người dùng và cải thiện trải nghiệm người dùng, bạn phải tăng tốc nó về mặt triển khai toán học, tối ưu hóa kiến trúc phần mềm, GPU/FPGA/ASIC, v.v.

Hình dưới đây cho thấy thử nghiệm về 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 sai sót và thách thức, điều đó cũng có nghĩa là có những cơ hội:

1. Thiết kế một con chip tăng tốc thuật toán zkSnark cụ thể hoặc tăng tốc thuật toán zkSnark chung. So với các loại thuật toán mã hóa khác, zkSnark tạo ra nhiều tệp tạm thời hơn và có yêu cầu về bộ nhớ thiết bị cũng như bộ nhớ video. Các dự án khởi nghiệp chip cũng phải đối mặt với lượng vốn đầu tư lớn, điều này có thể không đảm bảo thành công cuối cùng. Nhưng một khi thành công, các rào cản kỹ thuật và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của nó sẽ trở thành một con hào. Để bắt đầu một dự án chip, bạn phải có các kênh có đủ khả năng thương lượng để đạt được chi phí thấp nhất. Cũng như đảm bảo kiểm soát chất lượng tổng thể.

2. Dịch vụ Saas tăng tốc bằng card đồ họa sử dụng card 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 về lâu dài.

4.2 Sử dụng tài nguyên phần cứng lớn

Hiện tại, tôi đã liên hệ với một số dự án zkRollup và cuối cùng nhận thấy card đồ họa có bộ nhớ lớn và bộ nhớ video lớn phù hợp hơn để họ sử dụng cho phần mềm sự tăng tốc. Ví dụ: trong khai thác Filecoin, một số lượng lớn máy đóng gói dữ liệu nhàn rỗi đã trở thành thiết bị mục tiêu của dự án zkRollup phổ biến hiện nay. Trong khai thác Filecoin, ở giai đoạn C2, tệp mã mạch được tạo cần được tạo và lưu vào bộ nhớ.

Nếu logic mã nghiệp vụ rất phức tạp thì quy mô của mã mạch được tạo tương ứng cũng sẽ rất lớn và bản trình bày cuối cùng sẽ là một tệp tạm thời lớn , đặc biệt là khi nói đến các mạch. Mã thực hiện các thao tác Hash và yêu cầu các lệnh CPU AMD để tăng tốc. Do trao đổi trực tiếp tốc độ cao giữa CPU và bộ nhớ nên hiệu quả rất cao. Điều này cũng yêu cầu ổ đĩa thể rắn NVME, điều này sẽ tăng tốc hoạt động của zkSnark. Ở trên, chúng tôi đã thảo luận về khả năng đẩy nhanh việc triển khai và nhận thấy rằng yêu cầu về nguồn lực vẫn rất cao.

Trong tương lai, nếu muốn phổ biến các ứng dụng zkSnark trên quy mô lớn thì bắt buộc phải làm như vậy để tối ưu hóa ở các cấp độ khác nhau. OK.

4.3 Chi phí tiêu thụ gas

Chúng tôi nhận thấy rằng tất cả zkRollup Layer2 cần phải chuyển zkProof sang lớp 1 để xác minh và lưu trữ, vì tài nguyên trên chuỗi ETH rất đắt tiền nếu nó được phổ biến trên ở quy mô lớn, nó sẽ cần được sử dụng cho ETH Pay rất nhiều gas. Cuối cùng, người dùng phải chịu chi phí này và mục đích ban đầu là phát triển công nghệ.

Vì vậy, nhiều dự án zkp đã đề xuất lớp dữ liệu hiệu quả và sử dụng tính năng nén bằng chứng đệ quy để gửi zkProof. Tất cả để giảm chi phí gas.

4.4 Thiếu hướng dẫn về máy ảo

Hiện tại, hầu hết các nền tảng zkvm đều hướng tới lập trình hợp đồng thông minh. Nếu cần nhiều kịch bản tính toán tổng quát hơn thì cần phải thực hiện rất nhiều công việc để hoàn thành bộ hướng dẫn cơ bản của zkvm. Ví dụ: lớp dưới cùng của máy ảo zkvm hỗ trợ các hướng dẫn libc, hướng dẫn thao tác ma trận và các hướng dẫn tính toán phức tạp hơn khác.

5. Kết luận

Bởi vì nền tảng hợp đồng thông minh là chương trình hướng đến tài sản hơn , nếu chúng ta hy vọng rằng nhiều kịch bản kinh doanh thực tế hơn có thể được kết nối với Web3, thì sự kết hợp giữa bằng chứng không có kiến thức và điện toán phi tập trung sẽ mang lại cơ hội. Bằng chứng không có kiến thức tương ứng của chúng tôi sẽ trở thành xu hướng chủ đạo và sẽ không còn là công nghệ trong các lĩnh vực thích hợp nữa.

Giới thiệu về Viện nghiên cứu Huobi

Viện nghiên cứu ứng dụng Blockchain Huobi (gọi tắt là "Viện nghiên cứu Huobi") được thành lập vào tháng 4 năm 2016. Kể từ tháng 3 năm 2018, viện đã cam kết mở rộng toàn diện việc nghiên cứu và khám phá các lĩnh vực khác nhau của blockchain Với tư cách là đối tượng nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu là đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển công nghệ blockchain, thúc đẩy ứng dụng của ngành blockchain và thúc đẩy tối ưu hóa sinh thái của ngành blockchain. Nội dung nghiên cứu chính bao gồm xu hướng ngành, con đường công nghệ, ứng dụng đổi mới trong lĩnh vực blockchain, Khám phá mô hình, v.v. Dựa trên các nguyên tắc phúc lợi công cộng, tính nghiêm ngặt và đổi mới, Viện nghiên cứu Huobi sẽ thực hiện hợp tác sâu rộng và sâu rộng với các chính phủ, doanh nghiệp, trường đại học và các tổ chức khác thông qua nhiều hình thức khác nhau để xây dựng một nền tảng nghiên cứu bao trùm toàn bộ chuỗi công nghiệp của blockchain. Các chuyên gia trong ngành cung cấp cơ sở lý thuyết vững chắc và các đánh giá xu hướng để thúc đẩy sự phát triển lành mạnh và bền vững của toàn bộ ngành công nghiệp blockchain.

Giới thiệu về X Research DAO

X Research DAO là một DAO nghiên cứu dựa vào cộng đồng được hỗ trợ bởi Huobi Research. Nó nhằm mục đích trở thành một trong những tổ chức phân tích blockchain phi tập trung có giá trị nhất trên thế giới. Nghiên cứu X DAO tập trung vào phân tích các dự án web3, chuỗi công khai giai đoạn đầu, gamefis và NFT.

X Research DAO chào đón tất cả những người đam mê web3, hãy cùng xây dựng DAO nghiên cứu tốt nhất và cùng nhau học hỏi!

Tuyên bố từ chối trách nhiệm

1. Tác giả của báo cáo này và của ông tổ chức không có bất kỳ mối quan hệ nào ảnh hưởng đến tính khách quan, độc lập và công bằng của báo cáo với các bên thứ ba khác có liên quan đến báo cáo này.

2. Các thông tin và dữ liệu được trích dẫn trong báo cáo này là từ các kênh tuân thủ. Nguồn thông tin và dữ liệu được tác giả coi là đáng tin cậy và các xác minh cần thiết đã được thực hiện về tính xác thực, chính xác và đầy đủ của chúng, nhưng tác giả không đảm bảo về tính xác thực, chính xác hoặc đầy đủ của chúng .

3. Nội dung báo cáo chỉ mang tính chất tham khảo, các dữ kiện và quan điểm trong báo cáo không mang tính chất kinh doanh, đầu tư và các khuyến nghị liên quan khác. Tác giả không giả định bất kỳ ý kiến nào trách nhiệm về những tổn thất do việc sử dụng nội dung của báo cáo này gây ra, trừ khi pháp luật và các quy định có quy định rõ ràng.Người đọc không chỉ đưa ra các quyết định kinh doanh và đầu tư dựa trên báo cáo này mà còn không được mất khả năng đưa ra các đánh giá độc lập dựa trên báo cáo này.

4. Các thông tin, ý kiến và suy luận trong báo cáo này chỉ phản ánh nhận định của các nhà nghiên cứu vào ngày hoàn thiện báo cáo này. dựa trên những thay đổi của ngành cũng như cập nhật dữ liệu và thông tin, có khả năng cập nhật các ý kiến và nhận định.

5. Bản quyền của báo cáo này chỉ thuộc sở hữu của X Research DAO. Nếu bạn cần trích dẫn nội dung báo cáo này, vui lòng ghi rõ nguồn, nếu bạn cần số lượng tài liệu tham khảo lớn, vui lòng thông báo trước (xem phần "Giới thiệu về X Research DAO" để biết thông tin liên hệ) và sử dụng nó trong phạm vi cho phép. Trong mọi trường hợp, báo cáo này không được trích dẫn, xóa hoặc sửa đổi trái với mục đích ban đầu.

Bài viết này được gửi đi và không thể hiện quan điểm của BlockBeats

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

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