Nisan'da, Vitalik Hong Kong Blockchain Zirvesi'ne katıldı ve “Protokol Tasarımının Sınırlarına Ulaşma” başlıklı bir konuşma yaptı. Ethereum'un Danksharding yol haritasında ZK-SNARK'ların potansiyelini vurguladı ve ZK işlemlerini hızlandırmak için ASIC yongalarının umut verici rolünü tartıştı. Daha önce, Scroll'un ortak kurucusu Zhang Ye, ZK'nın potansiyel uygulamalarının Web3'ten çok geleneksel sektörlerde daha büyük olabileceğini ve güvenilir hesaplama, veritabanları, doğrulanabilir donanım, içerik kimlik doğrulama ve zkML gibi alanlarda önemli talep olduğunu öne sürdü. Gerçek zamanlı ZK kanıt üretimi mümkün hale gelirse, hem Web3 hem de geleneksel endüstrilerde dönüştürücü değişikliklere yol açabilir. Bununla birlikte, verimlilik ve maliyet açısından ZK'nın yaygın olarak benimsenmesi hala biraz uzak görünmektedir.

2022 yılında önde gelen risk sermayesi şirketleri a16z ve Paradigm, ZK donanım hızlandırmanın önemini vurgulayan raporlar yayınladı. Paradigm, GPU, FPGA ve ASIC tabanlı donanım hızlandırma çözümlerine dayanan ZK madencilerinin gelecekteki kazançlarının Bitcoin veya Ethereum madencilerine rakip olabileceğini tahmin etti. Scroll ve Starknet gibi ana akım ZK Rollup'ların yükselişini takiben, donanım hızlandırma önemli bir konu haline gelmiş ve Cysic gibi projelerin yaklaşan lansmanıyla ilgi daha da artmıştır.

ZK'nın büyük talebi göz önüne alındığında, ZK madencilik havuzları ve gerçek zamanlı ZKP üretimi SaaS modelleri yeni bir endüstriye yol açabilir. Bu yeni pazarda, güçlü yeteneklere ve erken hareket avantajına sahip ZK donanım üreticileri, donanım hızlandırma alanında Bitmain'in ardından gelen potansiyel bir konuma gelebilir. Cysic, bu alanda en umut vadeden oyunculardan biri olarak öne çıkıyor. Ekip, ZKP teknolojisi yarışma platformu ZPrize'dan dikkate değer ödüller kazandı ve 2023'te ZPrize için mentörlük yapmaya başladı. Yol haritaları, önemli yatırımcılar olan Polychain, ABCDE, OKX Ventures ve Hashkey gibi üst düzey VC'lerden önemli yatırımlar çeken ToB (işletme-şirket) ZK madencilik havuzları ve ToC (işletme-tüketici) ZK-Depin donanımını içermektedir ve neredeyse 20 milyon dolarlık bir fon sağlamıştır.

Cysic, temmuz sonunda test ağını başlatmaya ve ZK madencilik havuzunu açmaya hazırlanırken, şirketle ilgili tartışmalar çeşitli topluluklarda hız kazanıyor. Bu makale, Cysic'in ürün konseptlerini ve iş modelini daha fazla kişiye tanıtmayı amaçlarken, ZK donanım hızlandırma prensiplerinin erişilebilir bir genel bakışını sunar. İlerleyen bölümlerde, Cysic'in temel yönlerini kısaca özetleyerek, okuyucuların anlamasını kolaylaştıracağız.

ZK Kanıt Sistemlerini Anlamak: Bir İş Akışı Perspektifi

ZK (Zero-Knowledge) kanıt sistemi karmaşıktır, ancak işlevleri ve iş akışı yoluyla parçalayarak anlamını basitleştirebiliriz. ZK'yi normal hesaplamalara uygulamak için tasarlanmış bir sistemin temel bir genel bakışını aşağıda bulabilirsiniz: İlk olarak, kullanıcı, ön uç arayüzü aracılığıyla ZK sistemiyle etkileşime girer ve kanıtlamak istedikleri içeriği sunar. Ön uç daha sonra bu içeriği ZK kanıt sistemi tarafından işlenmesi için uygun bir formata dönüştürür. Sistem, ZK Kanıtını oluşturmak için belirli bir kanıt sistemi veya çerçeve (örneğin Halo2 veya Plonk) kullanır. Bu süreç birkaç önemli adımı içerir:

1. Problemi Tanımlama: İlk adım, kanıtlanması gereken belirli içeriği tanımlamaktır. Örneğin, Kanıtlayıcı, belirli verilere sahip olduğunu iddia edebilir, örneğin, "F(x)=w denklemine çözüm N'i biliyorum" diyerek, N'in gerçek değerini açıklamadan.
2. Aritmetik Dönüşüm ve Kısıt Tatmin Problemleri (CSP): Kanıtlayıcı içeriği gönderdikten sonra, sistem kanıtlanacak içeriği doğru bir şekilde temsil eden özel bir matematiksel model veya program oluşturur. Bu daha sonra prova sisteminin işleyebileceği bir formata dönüştürülür. Örneğin, "F(x)=w denkleminin N çözümünü biliyorum" ifadesi, orijinal matematiksel denkleminden mantık Kapı devreleri ve polinomları ile temsil edilen bir forma dönüştürülür.

1. ZKP'ye derlenirken: Ardından, sistem Halo veya Plonk gibi uygun bir kanıt sistemi seçer ve önceden oluşturulan içeriği bir ZKP programına derler. Daha sonra Kanıtlayıcı, bu programı kullanarak geçerlilik için denetleyen Doğrulayıcı tarafından bir kanıt oluşturur.

zkEVM gibi sistemler için, genellikle Ethereum Katman 2 çözümlerinde kullanılan, akıllı sözleşmeler önce EVM (Ethereum Sanal Makinesi) bytecode'una derlenir. Her opcode daha sonra mantık Kapısı devrelerine veya polinom kısıtlamalarına dönüştürülür, ardından arka uç ZK kanıt sistemi tarafından daha fazla işlenir.

zk-SNARKs (Sıfır-Bilgi Özlü Etkileşimsiz Bilgi Argümanı)’nın bugün blokzincirinde en yaygın kullanılan ZKP teknolojisi olduğunu belirtmek önemlidir. Birçok ZK Rollups, SNARKs'ın sıfır-bilgi özelliği yerine özlülüğünü kullanır. Özlülük, ZKP'nin büyük miktardaki veriyi birkaç yüz bayta sıkıştırma yeteneği olarak tanımlanır ve doğrulama maliyetlerini önemli ölçüde azaltır. Bu, Prover ve Verifier arasında bir iş yükü asimetrisine yol açar: ZKP'nin üretilmesi Prover için maliyetliyken, Verifier için bunun doğrulanması oldukça ucuzdur. Bu asimetriyi kullanarak, tek bir Prover ve çoklu Verifier'ın senaryosu, Verifier'ın genel maliyetini önemli ölçüde düşürebilir. Bu model, Ethereum'un Katman 2 çözümleri tarafından öngörülen şekliyle merkezi olmayan doğrulama için özellikle avantajlıdır.

Bununla birlikte, doğrulama maliyetlerini ZKP oluşturma sürecine aktarmaya yönelik bu model, her derde deva değildir. ZK Rollup projeleri için, ZKP oluşturmanın yüksek maliyeti kaçınılmaz olarak kullanıcı deneyimine ve işlem ücretlerine aktarılacak ve bu da ZK Rollup'larının uzun vadede benimsenmesini engelleyebilecektir. ZK'nın güvene dayalı olmayan ve merkezi olmayan doğrulama potansiyeline rağmen, mevcut ekonomik koşullar, kanıt oluşturmayla ilişkili zaman kısıtlamaları nedeniyle zkEVM, zkVM, ZK Rollups veya ZK köprülerinin büyük ölçekli uygulamasını desteklememektedir. Bu, her biri farklı açılardan ZKP üretiminin maliyetini düşürmeye çalışan Cysic, Igongama ve Irrectible gibi ZK hızlandırma projelerinin yükselişine yol açtı. Aşağıdaki bölümde, ZKP üretimi için temel hesaplama maliyetlerini ve hızlandırma tekniklerini ve Cysic'in ZK hızlandırma alanında neden önemli bir potansiyele sahip olduğunu kısaca tartışacağız.

Hesaplama Zorlukları: MSM ve NTT

Genel olarak, ZK sistemlerinde ispatların üretimi için Prover'ın zaman harcadığı yaygın bir şekilde bilinir. ZK-SNARK protokolünde, Bir Doğrulayıcının bir ispatı sadece bir saniyede doğrulayabilmesi mümkün olabilir, ancak Prover'ın o ispatı üretmesi yarım gün veya hatta tam bir gün sürebilir. ZKP hesaplamalarının kullanımını optimize etmek için, hesaplama formatını klasik programlamadan ZK-dostu bir formata dönüştürmek gerekmektedir.

Bu, şu anda bunu başarmanın iki temel yöntemi bulunmaktadır: biri Halo2 gibi kanıt sistemi çerçevelerini kullanarak devreler yazmayı içerirken diğeri, hesaplamaları ara bir formata çevirmek için özel alan belirli diller (DSL'ler) olan Cairo veya Circom gibi DSL'leri kullanmaktadır. Kanıt sistemi, bu devreler veya DSL'ler tarafından derlenen ara biçimler temelinde ZK kanıtları üretir. Operasyonlar ne kadar karmaşıksa, kanıtın üretilmesi o kadar uzun sürer. Dahası, bazı operasyonlar doğal olarak ZK-dostu değildir ve uygulanması için ek çaba gerektirir. Örneğin, SHA veya Keccak gibi karma fonksiyonlar ZKP-dostu değildir, bu da onları kullanmanın kanıt üretme süresini artırdığı anlamına gelir. Klasik bilgisayarlarda uygulaması ucuz olan hatta bazı operasyonlar bile ZKP için verimli olmayabilir.

Bu ZK-düşmanı görevleri hariç tutarsak, kanıt üretim sürecindeki darboğazlar farklı kanıt sistemlerinde oldukça benzerdir. ZK kanıt üretiminde kaynakların çoğunu tüketen iki ana hesaplama görevi vardır: MSM (Çoklu Skaler Çarpımı) ve NTT (Sayı Teorik Dönüşüm). Bu iki görev, ZK kanıt üretiminin %80-95'ini oluşturabilir, ZKP taahhüt şemasına ve belirli uygulamaya bağlı olarak. MSM, eliptik eğrilerde çoklu skaler çarpımı yapmayı içerirken, NTT, polinom çarpımını hızlandırmak için kullanılan sonlu alanlarda FFT (Hızlı Fourier Dönüşümü) yapmaktadır. Bu görevlerin farklı kombinasyonları, FFT ve MSM arasında değişen yük dağılımlarına neden olabilir. Örneğin, Stark, MSM içermeyen bir karma tabanlı taahhüt şeması olan FRI kullanır, KZG veya IPA gibi eliptik eğri tabanlı şemalardan farklı olarak. Genellikle, gereken daha fazla FFT işlemi, daha az MSM işlemine neden olur, ve tam tersi.

Optimizasyon Stratejileri

MSM işlemleri, yüksek paralelleştirme sağlamak için önemli bellek kaynakları gerektirse de, öngörülebilir bellek erişimleriyle karakterize edilir. Ancak, MSM aynı zamanda ölçeklenebilirlik zorlukları da sunar; paralelleştirme ile bile hala yavaş olabilir. Donanım hızlandırması MSM'nin hızını artırmaya yardımcı olabilir, ancak önemli bellek ve paralel hesaplama kaynakları gerektirir.

Bununla birlikte, NTT rastgele bellek erişimini içerdiğinden, donanım hızlandırması için daha az uygun ve dağıtık sistemlerde ele alınması zor hale gelir. Bu, NTT'nin rastgele erişim özelliğinin genellikle dağıtılmış bir ortamda diğer düğümlerden veriye erişimi gerektirmesinden kaynaklanır. Ağ etkileşimi gerektiğinde, performans dramatik şekilde etkilenebilir.

Bu nedenle, depolanan verilerin erişimi ve hareketi önemli bir engel oluşturur ve NTT işlemlerinin paralelleştirme yeteneğini sınırlar. NTT'yi hızlandırmak için yapılan çoğu çaba, hesaplamanın bellek ile etkileşimini yönetmeye odaklanır.

Aslında, MSM ve NTT'nin verimlilik darboğazını tamamen ortadan kaldırmanın en basit yolu bu işlemleri tamamen ortadan kaldırmaktır. Hyperplonk gibi yeni önerilen bazı algoritmalar, NTT işlemlerini kaldırarak Plonk'u değiştirerek Hyperplonk'u hızlandırmayı kolaylaştırırken, yeni darboğazlar ekler. Diğer örnekler arasında hesaplama açısından maliyetli sumcheck protokolü veya MSM'yi ortadan kaldıran ancak FRI protokolü aracılığıyla önemli ölçüde karma işlemi ekleyen STARK algoritması bulunmaktadır.

ZK Donanım Hızlandırma ve Cysic'in Nihai Hedefi

Yazılım ve algoritmik optimizasyonlar önemli ve değerlidir, ancak net sınırlamaları vardır. ZKP üretiminin verimliliğini tam olarak optimize etmek için donanım hızlandırma kritiktir, ASIC'lerin ve GPU'ların nihayetinde BTC ve ETH madencilik pazarlarını domine ettiği gibi.

Soru şu şekilde olur: ZKP üretimini hızlandırmak için en iyi donanım nedir? Şu anda, GPU'lar, FPG'ler veya ASIC'ler gibi ZK hızlandırma için çeşitli donanım seçenekleri mevcuttur, her birinin kendi avantaj ve dezavantajları bulunmaktadır.

GPU, FPGA ve ASIC Donanımlarının Karşılaştırılması

GPU, FPGA ve ASIC donanımlarındaki geliştirme süreçlerindeki farklılıkları daha iyi anlamak için basit bir örnek üzerinde düşünelim: paralel çarpım uygulamasını uygulamak.

• GPU: CUDA SDK kullanarak, geliştiriciler paralel hesaplama avantajından faydalanacak kod yazabilir, bu, yerel kod yazmak gibidir.
• FPGA: Geliştiriciler, donanım düzeyinde bağlantıları kontrol etmek ve paralel algoritmaları uygulamak için bir donanım tanım dili (HDL) öğrenmelidir.
• ASIC: Çipin transistör düzeni tasarım aşamasında sabitlenir ve daha sonra değiştirilemez.

Her donanım seçeneğinin güçlü ve zayıf yönleri vardır, bu da onları ZK teknolojisi geliştirmenin farklı aşamaları için uygun hale getirir. Cysic'in amacı, aşamalı bir strateji kullanarak ZK donanım hızlandırma için nihai çözüm olmaktır:

1. GPU: ZK uygulamaları için çözümler sunmak ve ağdaki GPU kaynaklarını entegre etmek için bir SDK geliştirin.
2. FPGA: FPGA'nın esnekliğinden yararlanarak özelleştirilmiş ZK donanım hızlandırması hızlı bir şekilde oluşturun.
3. ASIC: Bağımsız olarak ASIC tabanlı ZK Depin donanımı geliştirin.
4. Cysic Network, ZK Depin ve GPU'nun tüm hesaplama gücünü bir SAAS platformu/madencilik havuzu olarak entegre edecek ve tüm ZK endüstrisi için hesaplama gücü ve doğrulama çözümleri sunacak.

Farklı alt alanları keşfedelim ve ZK hızlandırma çözümleri ile Cysic'in geliştirme yaklaşımı arasındaki farkları daha iyi anlayalım.

ZK Madencilik Havuzu ve SaaS Platformu: Cysic Network

Scroll ve Polygon zkEVM, yol haritalarında temel olarak ZK madencilik havuzları inşa etmek anlamına gelen bir "merkezi olmayan Prover" konseptini önerdiler. Bu pazar odaklı yaklaşım, ZK Rollup projelerinin iş yükünü azaltmalarına yardımcı olurken madencileri ve madencilik havuzu işletmecilerini sürekli olarak ZK hızlandırma çözümlerini optimize etmeye teşvik eder. Cysic'in yol haritası, Cysic Network adlı bir ZK madencilik havuzu ve SaaS platformunun geliştirilmesini içerir. Bu platform, Cysic'in hesaplama gücünü entegre edecek ve madencilik teşvikleri aracılığıyla boşta duran GPU'ları ve tüketiciye ait zk DePIN cihazlarını dahil edecektir. Tüm doğrulama iş akışı aşağıdaki gibi çalışır:

1. Görev Gönderimi: zk proje ekibi, bir kanıt oluşturma görevini bir ajan'a gönderir ve ajan görevi doğrulama ağına yönlendirir. Başlangıçta, bu ajanlar Cysic tarafından işletilecektir, ancak daha sonra varlık paylaşımı herhangi bir kişinin ajan olmasına izin verecektir.
2. Kanıt Üretimi: Kanıtlayıcı görevi kabul eder ve donanım kullanarak ZK kanıtını üretir. Kanıtlayıcı, katılmak için jetonları temin etmeli ve görevi tamamladıktan sonra ödüllendirilecektir.
3. Doğrulama: Doğrulayıcı Komitesi, kanıtın geçerliliğini kontrol eder ve üzerinde oy kullanır. Belirli bir sayıya ulaşıldığında, kanıt geçerli kabul edilir. Doğrulayıcılar, tokenları bahis yaparak komiteye katılırlar, oy kullanırlar ve ödüller kazanırlar. Bu süreç, EigenLayer'ın mevcut Restaking tesislerini yeniden kullanmak için AVS kavramını içerebilir.

Detaylı etkileşim süreci aşağıdaki gibidir

Bu süreçte, varlık staking, teşvik dağıtımı ve görev gönderimi gibi belirli eylemler, blok zincir altyapısı tarafından desteklenen özel bir platform gerektirir. Bu ihtiyacı karşılamak için, Cysic Network benzersiz bir uzlaşı algoritması olan Proof of Compute (PoC) adlı özel bir genel zincir geliştirmiştir. Bu algoritma, blok üreticilerini seçmek için VRF işlevini ve Prover'ın cihaz kullanılabilirliği, gönderilen kanıtların sayısı, kanıt doğruluğu vb. gibi tarihsel performansını kullanır (bu bloklar muhtemelen cihaz bilgilerini kaydeder ve jeton teşviklerini dağıtır). ZK madencilik havuzu ve SaaS platformunun ötesinde, Cysic farklı donanımlara dayalı ZK hızlandırma çözümlerinde geniş dağıtımlar yapmıştır. GPU, FPGA ve ASIC teknolojisinde Cysic'in başarılarını keşfedin.

GPU, FPGA ve ASIC: Bir Karşılaştırma

ZK (Sıfır Bilgi) donanım hızlandırmasının özü, temel hesaplamaların paralelleştirilmesini en üst düzeye çıkarmakta yatmaktadır. Donanım açısından bakıldığında, CPU'lar maksimum esneklik ve genel amaçlı kullanım için tasarlanmıştır. Bununla birlikte, CPU'nun çip alanının önemli bir kısmı, paralel bilgi işlem yeteneklerini sınırlayan kontrol işlevlerine ve çeşitli önbellek seviyelerine ayrılmıştır. Buna karşılık, bir GPU'nun çip alanının daha büyük bir kısmı hesaplamaya tahsis edilir ve bu da büyük ölçekli paralel işlemeyi desteklemesini sağlar. GPU'lar artık yaygın olarak bulunuyor ve Nvidia CUDA gibi kitaplıklar, geliştiricilerin temel donanım hakkında derin bilgiye ihtiyaç duymadan GPU paralelliğinden yararlanmasına olanak tanıyor. CUDA SDK, CUDA ZK kitaplıklarını kullanarak MSM (Çok Skaler Çarpma) ve NTT (Sayı Teorik Dönüşümü) hesaplamalarını hızlandırmak için bir çerçeve sağlar.

FPGA (Sahada Programlanabilir Kapı Dizisi), çok sayıda küçük işlem biriminden oluşan dizilerden oluşan farklı bir yaklaşım benimsiyor. Bir FPGA'yı programlamak için geliştiriciler, daha sonra transistör devre kombinasyonlarına derlenen özel bir donanım tanımlama dili (HDL) kullanmalıdır. Esasen FPGA, geleneksel talimat sisteminin derleme sürecini atlayarak doğrudan transistör devreleri aracılığıyla belirli algoritmalar uygular. Bu yaklaşım, GPU'lara kıyasla çok daha fazla özelleştirme ve esneklik sunar. Şu anda, FPGA fiyatları GPU fiyatlarının yaklaşık üçte biri kadardır ve on kattan fazla enerji verimli olabilirler. Bu enerji verimliliği avantajı kısmen, GPU'ların genellikle çok fazla güç tüketen bir ana cihaza bağlanması gerektiğinden kaynaklanmaktadır. FPGA, enerji tüketimini artırmadan MSM ve NTT'nin taleplerini karşılamak için daha fazla bilgi işlem modülü ekleyebilir, bu da onu özellikle hesaplama açısından yoğun, yüksek veri çıkışı gerektiren ve düşük yanıt sürelerine ihtiyaç duyan ZK kanıt senaryoları için uygun hale getirir. Bununla birlikte, FPGA ile ilgili en büyük zorluk, gerekli programlama deneyimine sahip geliştiricilerin azlığıdır. ZK proje ekipleri için hem kriptografi uzmanlığına hem de FPGA mühendislik bilgisine sahip bir ekip oluşturmak son derece zordur.

ASIC (Uygulamaya Özel Entegre Devre), üçü arasında en uzmanlaşmış olanıdır ve esasen tamamen donanımda bir program uygular. Bir ASIC tasarlandıktan sonra, donanım yapılandırması sabittir ve değiştirilemez, yani yalnızca belirli görevleri gerçekleştirebilir. FPGA'nın MSM ve NTT'yi hızlandırmadaki avantajları ASIC için de geçerlidir, ancak ASIC belirli bir uygulama için tasarlandığından, tüm donanım seçenekleri arasında en yüksek verimliliği ve en düşük güç tüketimini sunar. Günümüzde ana akım ZK devreleri için Cysic, yalnızca ASIC'in sağlayabileceği 1-5 saniyelik kanıt sürelerine ulaşmayı hedefliyor. Bu faydalar son derece çekici olsa da, ZK teknolojisi hızla gelişiyor ve ASIC tasarım ve üretim döngüleri tipik olarak 1-2 yıl sürüyor ve maliyeti 10 milyon ila 20 milyon dolar arasında. Bu nedenle, büyük ölçekli üretim, hızla modası geçmiş çiplerin üretilmesini önlemek için ZK teknolojisinin stabilize olmasını beklemelidir.

Bu zorlukları ele almak için, Cysic üç donanım kategorisine kapsamlı yatırımlar yapmıştır: GPU, FPGA ve ASIC. GPU hızlandırma konusunda, Cysic kendi geliştirdiği CUDA hızlandırma SDK'sı aracılığıyla çeşitli yeni ZK kanıt sistemlerinin ortaya çıkmasına uyum sağlamıştır. Topluluk kaynaklarını bir araya getirerek, Cysic on binlerce en üst düzey GPU'yu GPU hesaplama ağına bağlamış ve en son açık kaynaklı çerçevelere göre %50-%80 veya daha fazla hız artışı elde etmiştir. FPGA alanında, Cysic MSM, NTT ve Poseidon Merkle ağacı modülleri için küresel performans ölçütlerini belirleyen çözümler geliştirmiştir ve ZK hesaplamasının en kritik bileşenlerini kapsamaktadır. Bu çözümler, birkaç önde gelen ZK projesi tarafından prototip test edilmiş ve doğrulanmıştır. Cysic'in özel SolarMSM'i sadece 0.195 saniyede 2^30 ölçekli MSM hesaplamalarını tamamlayabilirken, SolarNTT 0.218 saniyede 2^30 ölçekli NTT hesaplamalarını gerçekleştirebilir, bu da şu anda mevcut en yüksek performanslı FPGA donanım hızlandırma sonuçlarıdır.

ASIC alanında, yaygın ZK ASIC'lerin benimsenmesi hala biraz zaman alabilirken, Cysic kendi ZK DePIN yongalarını ve cihazlarını geliştirerek bu gelişen pazarda kendini konumlandırdı. Tüketici kullanıcılarına hitap etmek ve farklı ZK projelerinin çeşitli performans ve maliyet gereksinimlerini karşılamak için, Cysic iki ZK donanım ürünü tanıtmayı planlıyor: ZK Air ve ZK Pro.

• ZK Air: Bu cihaz, günlük kullanıcıların laptoplar, iPad'ler veya hatta akıllı telefonlar aracılığıyla Tip-C arabirimine bağlamalarına izin veren bir güç bankası veya laptop şarj cihazıyla benzer boyutta kompakt bir cihazdır. Kullanıcılar için ödüller kazanırken belirli ZK projelerine hesaplama desteği sağlar. Küçük boyutuna rağmen, ZK Air'in hesaplama gücü tüketici sınıfı GPU'ların üstündedir, bu da daha küçük ölçekli ZK kanıtlama görevlerini hızlandırabilmesine olanak tanır.
• ZK Pro: Daha yoğun uygulamalar için tasarlanmış olan ZK Pro, geleneksel madencilik makinelerine benzemekte ve çoklu GPU sunucusuna eşdeğer hesaplama gücü sunmaktadır. Büyük ölçekli projeler için ZK-Rollup ve ZKML (Sıfır Bilgi Makine Öğrenimi) gibi ZK kanıtı oluşturmayı önemli ölçüde hızlandırır.

Bu iki cihaz aracılığıyla, Cysic istikrarlı ve güvenilir bir ZK-DePIN ağı oluşturmayı hedefliyor. Hem ZK Air hem de ZK Pro şu anda geliştirme aşamasında olup, 2025 yılında piyasaya sürülmesi planlanıyor. Ayrıca, Cysic Network, tüketici kullanıcıların ZK donanım hızlandırma pazarına çok düşük giriş engelleriyle girmesini sağlayacak. ZK proje ekiplerinden gelen hesaplama gücüne yönelik yüksek taleple birleştiğinde, bu, Bitcoin madencilik patlamasına benzer bir coşku dalgasını ateşleyebilir ve potansiyel olarak ZK hesaplama pazarında patlayıcı bir büyümeye yol açabilir.

Referans

https://medium.com/amber-group/h%C4%B1z-i%C3%A7in-s%C4%B1f%C4%B1r-bilgi-1e29d4a82fcdhttps://figmentcapital.medium.com/s%C4%B1f%C4%B1r-bilgi-kan%C4%B1tlar%C4%B1n%C4%B1-h%C4%B1zl%C4%B1-bir-%C5%9Fekilde-haz%C4%B1rlamak-cfc806de611b

Açıklama:

1. Bu makale şuradan yeniden basıldı Geek Web3. Telif hakkı orijinal yazarlara aittir, [Nickqiao & Wuyue]. Yeniden basım konusunda herhangi bir itirazınız varsa lütfen iletişime geçin Gate Learnekip, ve ekip ilgili prosedürlere göre hızlı bir şekilde işleyecektir.
2. Açıklama: Bu makalede yer alan görüşler yalnızca yazarların kişisel görüşleridir ve herhangi bir yatırım tavsiyesi oluşturmaz.
3. Makalelerin diğer dil sürümleri, Gate Learn ekibi tarafından çevrildi. Çevrilen makaleler, bahsedilmeden kopyalanamaz, dağıtılamaz veya alıntı yapılamaz.Gate.io.